基于边界先验双模型贝叶斯决策的红外图像海天线检测

• 作者: 裴继红 赵阳 邵旭慧
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 红外图像 海天线检测 贝叶斯决策 离散余弦变换 随机抽样一致性算法
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 877-887
• 页数: 11页
• 分类号: TN957.52
• 字数: 7338字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2019.05.020

摘要

为了解决红外图像在复杂海面干扰下的海天线检测问题,本文提出了一种基于边界先验双模型贝叶斯决策的海天线检测方法.该方法首先将海空背景下的红外图像划分为子图像块,以子图像块的离散余弦变换的主余弦谱作为子图像块特征;然后,基于边界先验建立了海、天子图像块的贝叶斯决策模型,对海、天子图像块进行粗划分;之后,利用粗划分的子图像块集合建立细划分贝叶斯决策模型,利用重叠子图像块滑动细划分方法,获取海天线上候选点;最后,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法得到海天线模型参数,实现海天线的检测.实验结果表明,该方法能有效检测出复杂海空背景下的海天线,对于海杂波、亮斑等干扰较多的复杂红外图像具有更优的检测效果,运算速度较快.