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基于梯度相关性的红外微弱目标检测 被引量：4
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作者 鲜海滢 李晓峰 李在铭 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1214-1219,共6页
提出了一种新的基于空域梯度相关性的图像杂波自适应预测算法。该算法能显著改善微小目标的邻域信杂比(SCNR)。试验证明,本算法相对于已有的多种算法,有着更好的性能。对微弱目标SCNR的增益相对于传统算法提高3dB以上。本文还引入了一... 提出了一种新的基于空域梯度相关性的图像杂波自适应预测算法。该算法能显著改善微小目标的邻域信杂比(SCNR)。试验证明,本算法相对于已有的多种算法,有着更好的性能。对微弱目标SCNR的增益相对于传统算法提高3dB以上。本文还引入了一种基于统计分析的微小目标检测算法。该算法考虑了微小目标在图像集成时的重叠特性,能在不增加系统运算负荷的情况下,获得更高的检测概率,相对于不考虑重叠特性的算法,在虚警概率小于10-4时,假设重叠系数为3,SCNR为4dB,系统检测概率从小于20%,大幅提高到80%。理论分析及仿真表明,本文提出的检测系统在微小目标检测中,具有很高的实用性。系统在原始信号的邻域信杂比(SCNR)小于0dB的情况下,能有效检测出目标,在采用10帧集成检测,目标像素重叠参数为5的情况下,虚警概率小于10-7,系统检测概率大于80%,虚警概率小于10-4,系统检测概率大于95%。 展开更多
关键词 微小运动目标 自适应 空域杂波抑制 多帧检测
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