基于红外双波段模型的全向形态学空中点目标检测方法

作者: Rang Liu,Dejiang Wang,Ping Jia,He Sun
机构: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
发布年份: 2018年
更新时间: 2025-04-03 11:19:52
关键词: 点目标检测,双波段模型,最优融合检测概率,全向形态学滤波,局部差异准则
摘要:

空中红外点目标检测在非平稳背景杂波下是遥感领域中的一个关键且具有挑战性的问题。本文提出了一种基于双波段模型的全向多尺度形态学空中点目标检测新方法。考虑到杂波噪声符合高斯分布,首先建立了在Neyman-Pearson (NP)准则下的单波段检测模型,然后根据And融合规则推导了双波段模型下的最优融合检测概率。接着,提出了全向多尺度形态学Top-hat算法以提取分布在各个方向的所有可能目标,并采用局部差异准则进一步消除残余背景边缘。动态信噪比(TNR)被调整以在恒定虚警率(CFAR)准则下获得最优检测概率。最终,通过双波段数据相关性提取出微弱点目标。实验结果表明,与常见算法相比,所提出的方法在抑制复杂背景方面表现良好,并且具有高检测概率。此外,该方法还具有低复杂性和易于实时系统实现的优点。

结论:
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实验方法及产品解析:
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