基于SVD背景抑制和粒子滤波的弱小目标检测

• 作者: 崔丽洁 李秀秀 郑江滨
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 奇异值分解 背景抑制 粒子滤波 红外小目标检测
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1553-1555,1572
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.04.099

摘要

针对云天背景下红外弱小目标的检测算法中常见的目标漏检和检测错误问题,提出了一种基于奇异值分解背景抑制和粒子滤波联合检测算法.该算法首先采用奇异值分解滤波抑制红外图像背景,获取候选目标位置;然后采用粒子滤波算法估计目标运动状态,获取目标搜索窗口;最后将单帧检测候选目标与预测的搜索窗口相结合实现小目标检测.对真实红外图像序列进行实验表明,该方法有效地解决了SVD滤波单帧漏检和粒子滤波预测错误导致的目标检测错误问题,从而提高了低信噪比下弱小目标的检测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑江滨	西北工业大学计算机学院	51	643	16.0	23.0
2	李秀秀	西北工业大学计算机学院	12	159	7.0	12.0
3	崔丽洁	西北工业大学计算机学院	2	20	2.0	2.0