云南民族大学学报：自然科学版，２０１４，２３（３）：２１３－２１７ ＣＮ５３－１１９２／Ｎ ＩＳＳＮ１６７２－８５１３
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－８５１３．２０１４．０３．０１３
ｈｔｔｐ：／／ｘｂｙｎｎｉｅｄｕｃｎ
收稿日期：２０１３－１０－０８．
基金项目：国家自然科学基金（６１１７２１３５）；航空科学基金（２０１１５１５２０２６）．
作者简介：李莉（１９８９－），女，硕士研究生．主要研究方向：图像目标检测与跟踪．
通信作者：薛雅丽（１９７４－），女，博士，副教授，硕士生导师．主要研究方向：非线性系统控制．
基于显著点提取的红外弱小目标检测
李 莉，薛雅丽，杨 欣
（南京航空航天大学 自动化学院，江苏 南京 ２１００１６）
摘要：根据人类视觉感知理论，采用 ｂｏｔｔｏｍ－ｕｐ控制策略的预注意机制和 ｔｏｐ－ｄｏｗｎ控制策略
的注意机制，提出了一种适用于自动目标识别的目标检测算法．该算法首先对输入图像进行非均
匀区域分割，根据对象的显著性特点，在已分割好的各个区域提取出显著性点作为潜在目标点，
得到潜在目标点集合，之后采用改进的双滑窗算法对这个集合进行更为细致的识别，剔除伪目
标，检测出真实目标．实验表明，该算法具有良好的检测效果，预注意机制有效降低了算法运行的
时间，改进的双滑窗算法使得检测的鲁棒性更强，对于目标区域带有运动阴影的红外图像以及复
杂背景下的红外图像均能进行正确的检测．
关键词：红外图像；目标检测；注意机制；图像分割
中图分类号：Ｏ２３５ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７２－８５１３（２０１４）０３－０２１３－０５
Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｓｍａｌｌａｎｄｄｉｍ ｔａｒｇｅｔｓｉｎｉｎｆｒａｒｅｄ
ｉｍａｇｅｓｂａｓｅｄｏｎａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ
ＬＩＬｉ，ＸＵＥＹａｌｉ，ＹＡＮＧＸｉｎ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｈｕｍａｎｖｉｓｕａｌｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎａｎｄｕｓｉｎｇｐｒｅ－ａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｓｗｉｔｈｔｈｅｂｏｔｔｏｍ
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ｔｈｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｏｂｊｅｃｔ，ａｎｄｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｅｘｔｒａｃｔｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｐｏｉｎｔｓａｓｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｔａｒｇｅｔ
ｉｎｅａｃｈｒｅｇｉｏｎ．Ｔｈｅｎ，ｉｔｕｓｅｓｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｄｏｕｂｌｅｓｌｉｄｉｎｇｗｉｎｄｏｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｍｏｒｅｄｅｔａｉｌｅｄｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒ
ｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈａｓａｇｏｏｄｅｆｆｅｃｔｏｎｔｈｅｄｉｍａｎｄｓｍａｌｌｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅｓ，ｔｈｅｐｒｅ－
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Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅｓ；ｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ａｔｔｅｎｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ；ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ
红外弱小目标检 测与跟踪是 空间 监 视、早期
预警、红外精确 跟踪制 导等领域涉及的 一 项关 键
技术．现有的红外检测跟踪算法有很多，一个好的
红外检测跟踪算法 或系统，需要有较高 的 正向 检
测率和较低的虚警 率，以及较小的 计算 复杂 度以
实现信息的实时处理
［１］
．
视觉注意机制是人类的一项重要的心理调节机
制
［２］
．在分析复杂图像时，视觉的信息处理方式是
串行的，即采用了选择性注意机制．选择性表现为舍
弃不突出的信息，从而更高效地处理重要信息．也就
是说人们在观察一个场景时，总是有选择性地将注
意力转移到场景中最具吸引力的内容上，并锁定该
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