1 南京航空航天大学，南京 211106
2 光电控制技术重点实验室，河南洛阳471023
针对复杂背景下的红外小目标检测问题，提出一种基于频域显著性分析的小目标检测算法。算法利用红外图像中目标在频域内相较于背景更加显著的特点，通过频域显著性计算得到红外图像的显著图，消除部分背景杂波干扰，然后通过自适应阈值分割显著图，提取出感兴趣区域，进一步在感兴趣区域中计算多尺度窗口的显著度，从而完成小目标的检测。从理论上分析了算法的有效性，并利用典型的红外图像进行了实验，实验结果表明，所提算法能够很好地完成低信噪比条件下的红外小目标检测。与其他方法相比，在保证目标检测准确率的前提下，所提算法简单有效、复杂度低、计算效率高，满足实时性要求。
目标检测 红外小目标 显著性 感兴趣区域 窗口显著度 target detection infrared small target saliency region of interest score of window
采用鞍点变分方法和鞍点复数转动方法,并考虑相对论修正和质量极化效应,计算了类铍内壳激发态1s2p33Po的俄歇宽度、俄歇电子能量和俄歇分支率.同时还对1s2p33Po态到1s22p3p3Pe态(Z=4～10)的振子强度和辐射跃迁率进行了计算.计算结果和其他理论结果和实验数据符合的很好.
类铍离子 俄歇宽度 振子强度 原子与分子物理学报
2006, 23(z1): 64
