灰色预测和混沌PSO的红外小目标检测

• 作者: 吴一全 尹丹艳
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 红外小目标检测 背景抑制 灰色预测 模糊最大熵 混沌粒子群
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 126-131
• 分类号: TPL8|TN911.73
• 字数: 5244字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2011.02.006

摘要

在分析红外图像弱小目标和背景特征的基础上,提出了一种基于灰色预测和混沌PSO的红外小目标检测方法.该方法首先采用灰色系统理论中的GM(1.1)模型对红外图像中的背景进行时域预测,并用实际图像减去预测图像得到残差图像,在抑制背景的同时增强了目标;然后提出了混沌粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的模糊最大熵二维直方图斜分方法,采用此方法对所得残差图像进行分割即可将小目标检测出来.实验结果表明:该方法可显著提高红外目标的检测概率,实现较远距离小目标的检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴一全	南京航空航天大学信息科学与技术学院	198	2249	23.0	36.0
3	尹丹艳	南京航空航天大学信息科学与技术学院	7	65	6.0	7.0