采用动态分割与自适应滤波的弱小目标检测

被引：1

作者：

黄荣顺 ^{[1
]}

吴宏刚 ^{[1
]}

李在铭 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国民航局第二研究所

[2] 电子科技大学通信与信息工程学院

来源：

计算机仿真 | 2010年 / 27卷 / 02期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

目标检测; 迭代最小二乘滤波; 背景抑制;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为了增强红外或者可见光图像数据中的弱小目标检测,提出了一种采用模糊C均值(FCM)聚类与迭代最小二乘(RLS)自适应滤波相结合的背景抑制方法。假设待检测目标在图像帧上具有极小的空域扩展度,且受到强背景杂波的干扰。对输入的图像首先采用FCM聚类划分为灰度准平稳的子域,再将整帧图像均匀划分为相同的子块,然后在每个子块中针对每类子域利用RLS滤波估计背景杂波并另以去除,结果只剩下目标信号与残留噪声。大量仿真试验表明与其它传统方法相比具有更好的检测性能。

引用

页码：239 / 241+368 +368

页数：4

共 3 条

[1] 可能性模糊C-均值聚类新算法
武小红
周建江
[J]. 电子学报, 2008, (10) : 1996 - 2000
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[3] Fuzzy Connectedness and Object Definition: Theory, Algorithms, and Applications in Image Segmentation[J] . Jayaram K. Udupa,Supun Samarasekera.Graphical Models and Image Processing . 1996 (3)

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