基于Fuzzy-ART神经网络的红外弱小目标检测

被引：5

作者：

陈炳文 ^{[1
]}

王文伟 ^{[1
]}

秦前清 ^{[2
]}

机构：

[1] 武汉大学电子信息学院

[2] 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室

来源：

系统工程与电子技术 | 2012年 / 34卷 / 05期

关键词：

模式识别; 弱小目标检测; 模糊自适应共振理论神经网络; Robinson警戒环; 自适应分割;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对现有背景抑制算法未能有效抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出了一种基于模糊自适应共振理论(fuzzy adaptive resonance theory,Fuzzy-ART)神经网络的弱小目标检测算法。首先,采用Fuzzy-ART神经网络结合Robinson警戒环技术,建立自适应局部空间背景模型,并以此分析像素点的背景模糊隶属度来抑制背景杂波;然后依据目标与残留背景杂波的空间特征采用模板均差法来突显目标,并提出基于行列模糊聚类的自适应分割算法来提取候选目标;最后结合目标的运动连续性进行多帧轨迹关联从而检测出真实目标。理论分析与实验结果表明,该算法能随背景的局部情况来自适应调节空间背景模型,从而自适应抑制背景杂波、突显目标,能有效提高信噪比,检测出弱小目标。

引用

页码：857 / 863

页数：7

共 10 条

[1] 基于FLS-SVM背景预测的红外弱小目标检测 [J].

吴一全 ;

尹丹艳 .

光学学报, 2010, 30 (10) :2806-2811

[2] 基于显著性及主成分分析的红外小目标检测 [J].

胡暾 ;

赵佳佳 ;

曹原 ;

王芳林 ;

杨杰 .

红外与毫米波学报, 2010, 29 (04) :303-306

[3] 基于MRF的自适应正则化红外背景杂波抑制算法 [J].

汪大宝 ;

刘上乾 ;

寇小明 ;

洪鸣 .

红外与毫米波学报, 2009, 28 (06) :440-444

[4] 红外弱小目标检测中的特征选择性滤波方法 [J].

曹琦 ;

毕笃彦 .

光学学报, 2009, 29 (09) :2408-2412

[5] 采用Gabor核非局部均值的弱小目标背景抑制 [J].

秦翰林 ;

刘上乾 ;

周慧鑫 ;

杨廷梧 .

红外与激光工程, 2009, 38 (04) :737-741

[6] 复杂背景下红外弱小多目标跟踪系统 [J].

罗寰 ;

于雷 ;

廖俊 ;

穆中林 .

光学学报, 2009, 29 (06) :1536-1541

[7] 基于多重相关分析的红外弱小目标快速检测 [J].

彭复员 ;

周鑫杰 .

红外与毫米波学报, 2000, (06) :454-456

[8]

Scale invariant small target detection by optimizing signal-to-clutter ratio in heterogeneous background for infrared search and track[J] . Sungho Kim,Joohyoung Lee. Pattern Recognition . 2011 (1)

[9] Analysis of new top-hat transformation and the application for infrared dim small target detection [J].

Bai, Xiangzhi ;

Zhou, Fugen .

PATTERN RECOGNITION, 2010, 43 (06) :2145-2156

[10]

Study on the detection of in-frared small dim targets based on DMMFs .2 Li T,Zhang J,Zhang C F,et al. Proc.of theSPIE:International Conference on Space Information Tech-nology . 2005

← 1 →