基于模糊分类的弱小目标检测方法

• 作者: 李欣 薛晶 赵亦工 陈冰
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检测 模糊分类 红外弱小目标 类别核
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 2311-2320
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6439字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-924X.2009.09.035

摘要

为了实现对红外云层背景下的弱小目标检测,提出了一种新的基于模糊分类的红外弱小目标检测方法.该方法直接从待分类图像中提取出不同的类别区域,使得分类模板准确地体现当前图像的不同类别,从而得到图像的准确类别以实现弱小目标检测.首先,对红外天空背景弱小目标图像进行分析,将图像中的3类物体:净空、云及弱小目标细分为11个类别区域;其次,定义了类别特征矢量并基于此提出了类别核的定义,然后,根据类别核的定义从待检测图像中提取出11类区域的类别核;最后,根据模糊分类理论,定义了类别相似系数和类别贴近度,通过类别核对图像进行分类和类别归并,保留弱小目标类别完成检测.实验结果表明,该方法可对信噪比大于1.0的天空背景红外弱小目标图像中不同类型的区域进行准确分类,实现了对低信噪比的复杂云层背景图像中的弱小目标检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵亦工	西安电子科技大学模式识别与智能控制研究所	76	1048	18.0	29.0
2	陈冰	西安电子科技大学模式识别与智能控制研究所	7	72	5.0	7.0
3	李欣	西安电子科技大学模式识别与智能控制研究所	18	147	8.0	12.0
4	薛晶	西安电力高等专科学校电力工程系	6	38	3.0	6.0