【摘 要】
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针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于非负矩阵分解（NMF）、独立分量分析（ICA）和复Contourlet变换的检测方法。首先通过非负矩阵分解和独立分量分
【机 构】
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南京航空航天大学电子信息工程学院,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
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针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于非负矩阵分解（NMF）、独立分量分析（ICA）和复Contourlet变换的检测方法。首先通过非负矩阵分解和独立分量分析分别抑制原始图像的背景,得到不同的小目标残差图像;接着采用复Contourlet变换对残差图像进行去噪;再对上述去噪后的小目标残差图像求和,得到了预处理图像;最后提出基于模糊灰度熵阈值选取方法分割预处理图像,从而实现了复杂背景下的红外弱小目标检测。针对红外小目标图像进行了大量实验,并与基于新型Top-hat变换、基于快速独
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