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摘要:
针对红外图像中背景与小目标的特点,提出一种基于混沌粒子群优化(PSO)最小一乘空时背景预测的红外小目标检测方法.首先建立最小一乘准则空时背景预测模型,根据最小一乘估计的性质,提出应用混沌PSO算法解决最小一乘估计中极值的选取问题,并用该模型预测红外图像中的背景,从原始图像中减去预测图像得到残差图像;然后提出了基于混沌PSO的二维直方图斜分模糊最大熵阈值选取方法,由此分割所得残差图像即可将小目标检测出来.将文中方法与基于最小二乘背景预测的红外小目标检测方法进行了比较实验,实验结果表明,该方法具有更高的检测概率和信噪比增益,优于基于最小二乘背景预测的红外小目标检测方法.
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文献信息
篇名 混沌PSO最小一乘空时预测的红外小目标检测
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 红外小目标检测 空时背景预测 最小一乘估计 混沌粒子群优化 模糊最大熵阈值分割 二维直方图斜分
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 909-914
页数 分类号 TN911.73
字数 5221字 语种 中文
DOI
五维指标
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 南京航空航天大学电子信息工程学院 198 2249 23.0 36.0
5 尹丹艳 南京航空航天大学电子信息工程学院 7 65 6.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
红外小目标检测
空时背景预测
最小一乘估计
混沌粒子群优化
模糊最大熵阈值分割
二维直方图斜分
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
航空科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.chinaasfc.cn/file_show.asp?LanMuID=GZZD0100
项目类型:面上项目
学科类型:
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