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基于双递归均值滤波的红外点目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种红外点目标检测算法,采用长短两个尺度的时域递归滤波器对像素灰度沿时轴进行滤波处理,然后采用动态门限分割并进行连续过门限计数,最后利用航迹关联输出确认航迹,实现了低信噪比条件下的红外点目标检测。 相似文献
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一种低信噪比运动点目标检测算法 总被引:4,自引:0,他引:4
为检测复杂背景中的低信噪比(SNR) 点目标,提出了一种自适应带通门限检测算法。
首先根据图像的信噪比选取合适的带通门限进行图像空间滤波,然后采用帧相关法进行时间滤波。实验结果表明,该算法可有效地抑制背景杂波的干扰、提高信噪比SNR ,检测出复杂背景下的低信噪比点目标,且易于实现。 相似文献
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基于动态规划的激光雷达信号检测 总被引:1,自引:1,他引:1
为解决低信噪比下激光微弱回波的检测问题,提出了一种新的小目标检测算法。采用
动态规划方法克服了低信噪比下激光回波闪烁对目标检测的影响。仿真结果表明:该方法较传统的检测方法性能有很大提高。 相似文献
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由于传统的动态规划检测前跟踪算法(DP-TBD)采用多帧积累提高信噪比,所得到的目标函数在目标轨迹末端形成的峰值并不是特别尖锐,会在对后续的门限判决回溯目标轨迹时出现虚假目标.首先简单介绍了DP-TBD算法,并提出一种改进的算法,通过改进相邻2帧迭代积累为相邻3帧进一步提高信噪比.在门限判决时,不是直接对目标函数进行门限判决,而是提取目标函数局部最大的极大值,然后通过对这些值进行门限判决,从而可以减少虚假目标个数进而提高检查性能,最后通过单个运动目标和两相交运动目标仿真验证了该算法改进的可行性和有效性. 相似文献
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红外背景抑制与小目标检测算法 总被引:8,自引:3,他引:5
在有云层背景的红外序列图像中,检测和跟踪微弱小目标一直是研究的重点。介绍了一种简单可行的在云层背景下检测小目标的方案。算法中,首先进行背景抑制以获得更高的信噪比,接着是用门限分割以得到二值图像,最后依照目标在时间和空间运动的连续性,用一种管线法进行目标识别。实验结果表明算法十分有效。 相似文献
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相比相控阵雷达,多输入多输出(MIMO)雷达发射功率密度低,在低信噪比条件下空间分集特性优势不明显,检测概率降低。针对此问题,提出了基于逐目标消除-动态规划的多目标检测前跟踪(TBD)算法。该算法先利用统计量筛选航迹点,对信号进行积累,在降低TBD运算量的同时,减小了噪声的积累;再采用逐目标消除的思想,克服了动态规划的航迹分叉和仅能处理单目标的缺陷,实现了多目标的有效检测。文中还推导了目标检测的虚警概率和检测概率,给出了检测门限与虚警概率的关系。复杂度分析和仿真表明,相比传统TBD算法,所提算法的运算量明显降低;相比传统MIMO雷达检测方法,在相同虚警概率和检测概率条件下,所提算法要求的信噪比降低了5 dB,有效提升了检测性能。 相似文献
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红外图像小目标检测技术,是红外搜索与跟踪系统的一项核心技术。本文提出了一种新的红外图像小目标分割算法,采用背景抑制及双窗口自适应门限分割等技术检测目标,分析了算法的实时检测能力,并给出实物平台下的检测实例。大量的实验结果表明,此新算法能取得较好的小目标分割效果。 相似文献
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基于自适应Wiener滤波的红外小目标检测方法 总被引:5,自引:2,他引:3
在分析红外场景模型的基础上提出了用自适应Wiener滤波器估计起伏背景、自适应门限分割、基于邻域管道目标检测的小目标检测方法。采用连续采集的红外图像序列进行了实验,仿真了不同信噪比(SNR)条件下的目标并给出了目标检测结果及其分析。结果表明,算法能够从信噪比大于2.0的图像序列中检测出目标轨迹。 相似文献
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基于离散傅里叶变换的高动态突发信号检测及频率估计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高动态突发通信应用环境,提出了一种新的基于频率域的突发信号检测及载波频偏估计算法,通过一次离散傅里叶变换( DFT)实现突发信号存在性检测及频率估计,并与经典Power-Law算法进行了比较。仿真结果表明:在低信噪比条件下,新算法检测信噪比门限改善超过1 dB,频率估计均方根误差小于符号率的1‰,并且对载波频偏及信号电平动态不敏感,实现结构简单,适合实时处理及工程应用。 相似文献
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在低信噪比环境中检测和跟踪运动目标是目标跟踪的重要内容,TBD是弱小目标检测与跟踪的有效方法,不同的TBD方法在检测跟踪性能及运算量上有不同的特点.针对HPRF-PD雷达的应用,建立了目标的动态模型和观测模型,给出了动态规划和粒子滤波TBD算法的原理及实现流程,并对各步骤的实现进行了详细说明,通过仿真实验比较了两种算法的检测、跟踪性能和运算量.仿真结果表明,动态规划TBD运算量较小,更易于实现,而粒子滤波TBD具有更好的跟踪性能,且在低信噪比下有较高的检测能力. 相似文献