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J-GLOBAL ID：202202238192430034   整理番号：22A0397597

多方向微分ベース加重コントラスト測定によるロバストな赤外線小ターゲット検出【JST・京大機械翻訳】

Robust Infrared Small Target Detection via Multidirectional Derivative-Based Weighted Contrast Measure

著者 (6件)： Lu Ruitao (Department of Automation, Rocket Force University of Engineering, Xi’an, China) ,  Yang Xiaogang (Department of Automation, Rocket Force University of Engineering, Xi’an, China) ,  Li Weipeng (Department of Automation, Rocket Force University of Engineering, Xi’an, China) ,  Fan Jiwei (Department of Automation, Rocket Force University of Engineering, Xi’an, China) ,  Li Dalei (Science and Technology on Electrooptic Control Laboratory, Luoyang, China) ,  Jing Xin (Shaanxi Key Laboratory of Integrated and Intelligent Navigation, Xi’an, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.7000105.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複雑なバックグラウンドにおける赤外(IR)小ターゲット検出は,IR探索と追跡アプリケーションにおける重要技術の1つである。過去数十年にわたって大きな進歩がなされてきたが,複雑な背景から小さなターゲットを分離する方法は,挑戦的な課題のままである。本レターでは,多方向微分ベース加重コントラスト測定(MDWCM)による新しい小型ターゲット検出法を提案した。最初に,多方向導関数サブバンドを,ファセットモデルによって迅速に得た。次に,周囲の領域の有効分割方式を実行して,ターゲットの導関数特性を捕えた。新しい局所コントラスト測度を構築して,同時に目標を強化して,バックグラウンドクラッタを抑制した。第3に,すべての派生サブバンドから構築したMDWCMマップを,検出のロバスト性を強化するために統合した。最後に,小さなターゲットを適応セグメンテーション法によって抽出した。実験結果は,提案したアルゴリズムが他の最先端の方法と比較して良好に機能することを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *コントラスト ,  *赤外線 ,  測度 ,  セグメンテーション ,  *微分 ,  応用プログラム ,  クラッタ ,  ファセット ,  導関数 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： ターゲット検出 ,  サブバンド , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  レーダ  (ND13010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多方向 ,  微分 ,  加重 ,  コントラスト ,  ロバスト ,  赤外線 ,  ターゲット検出