焦平面红外弱小目标检测新算法

• 作者: 孙隆和 车宏
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 圆形形态学滤波器 神经网络 贝叶斯准则 模糊融合
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 184-188
• 分类号: TN215
• 字数: 4253字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2010.09.049

摘要

针对焦平面红外图像中运动弱小点目标的检测问题,基于形态学滤波器和模糊决策融合构建了一种新的弱小目标检测算法.针对单帧检测,基于目标在实测红外图像上所呈现的凸包结构特点,设计了圆形形态学滤波器结构,并引入神经网络进行圆形形态学滤波器结构元素优化设计.同时在多帧关联检测的基础上,引入决策融合概念,基于贝叶斯最小风险准则建立了基于模糊决策融合的序列关联检测方法.实测数据的处理结果表明:针对低信噪比图像(SNR≈2),在虚警概率≤1%情况下,新算法对复杂红外弱小目标图像检测概率≥98%,有效地提高了检测算法的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙隆和		14	186	8.0	13.0
2	车宏		7	25	3.0	5.0