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J-GLOBAL ID：202202280116722306   整理番号：22A1163023

赤外小ターゲット検出のためのエントロピー駆動形態学的トップハット変換【JST・京大機械翻訳】

Entropy-Driven Morphological Top-Hat Transformation for Infrared Small Target Detection

著者 (4件)： Deng Lizhen (Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Xu Guoxia (Norwegian University of Science and Technology, Gjovik, Norway) ,  Zhang Jieke (Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Zhu Hu (Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China)
資料名： IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems  (IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems)
巻： 58  号： 2  ページ： 962-975  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0725A  ISSN： 0018-9251  CODEN： IEARA  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： 赤外小型ターゲット検出は,赤外線システムにおけるキー技術である。過去10年間,多くの方法が伝統的トップハット変換に集中しており,それは手作業形状と構造要素の値に依存する。しかし,これらの方法は,次の2つの側面によって必然的に挑戦される:最初に,構造要素は,構造要素の構築が,常に目標の事前情報に従って,クラッタの特徴を考慮することができないので,重いクラッタを抑制できない。第二に,バックグラウンド抑制のための十分な局所特徴情報を適応的に抽出することは,構造要素にとって難しい。本論文では,クラッタとバックグラウンドの両方の特徴を考慮するために,誘導フィルタカーネルによるエントロピー駆動トップハット変換を提案した。最初に,提案した局所平均エントロピーによるエントロピー駆動トップハット変換法を提案し,クラッタの局所複素度に従ってクラッタを抑制するのに使用できる。次に,誘導フィルタカーネルに基づく適応構造要素をさらに利用して,バックグラウンド抑制のための画像の局所的特徴情報を捕えた。最後に,適応閾値を,画像シーケンスにおける目標検出を達成するために,著者らのアルゴリズムと組み合わせた。実験結果は,提案したアルゴリズムが種々の種類のバックグラウンドを抑制するのにロバストであるだけでなく,いくつかの一般的な伝統的ベースライン法と関連トップハット法と比較して,信号対クラッタ比利得と検出精度のより高い値を得ることができることを示した。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 ,  *エントロピー ,  *赤外線 ,  バックグラウンド ,  構造要素 ,  利得 ,  クラッタ ,  基準線 ,  ロバスト性 ,  *モルフォロジー
準シソーラス用語： 事前知識 ,  ターゲット検出 ,  検出精度 ,  局所特徴 ,  *トップハット変換 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 赤外 ,  ターゲット検出 ,  エントロピー ,  形態学 ,  トップハット変換