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基于SVM后验概率的红外弱小目标检测
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作者
:
苑智玮
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空军工程大学防空反导学院
空军工程大学防空反导学院
苑智玮
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黄树彩
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空军工程大学防空反导学院
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黄树彩
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熊志刚
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空军工程大学防空反导学院
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熊志刚
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胡立忠
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中国人民解放军部队
空军工程大学防空反导学院
胡立忠
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机构
:
[1]
空军工程大学防空反导学院
[2]
中国人民解放军部队
来源
:
激光与红外
|
2016年
/ 46卷
/ 06期
关键词
:
红外小目标;
目标检测;
SVM后验概率;
分类模型;
梯度;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
针对复杂云层背景中背景边缘干扰严重的问题,提出基于支持向量机(SVM)后验概率的红外弱小目标检测算法。该算法将红外弱小目标检测视作目标与背景的二分类问题,根据红外图像特性,以各像素点8个方向的梯度作为目标和背景的分类依据,选取能够表现目标和背景特征的梯度作为SVM训练样本的主要参考量,设定训练集,并通过训练获得SVM分类模型。基于SVM后验概率的检测算法将待测样本各像素点的8方向梯度作用于分类模型,获得的SVM后验概率作为检测输出。实验结果证明了该算法的有效性。
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基于核各向异性扩散的红外小目标检测
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基于核各向异性扩散的红外小目标检测
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45
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复杂背景抑制及弱小目标检测算法研究[D]. 李凡.西安电子科技大学. 2010
[8]
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[9]
Infrared small target detection using PPCA
Cao, Yuan
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Shanghai Jiao Tong Univ, Inst Image Proc & Pattern Recognit, Shanghai 200240, Peoples R China
Shanghai Jiao Tong Univ, Inst Image Proc & Pattern Recognit, Shanghai 200240, Peoples R China
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2008,
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