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针对双/多波段红外目标检测问题,提出了一种基于自适应加权投票融合准则的红外目标融合检测方法。该方法首先对双/多波段红外传感器进行图像配准,然后对单传感器红外图像进行处理,得到单传感器目标检测结果,最后使用提出的自适应加权投票融合准则,对单传感器目标检测结果进行融合,得到最终判决。实验结果显示,该算法能在较大程度上降低目标检测过程中的不确定性,从而提高了系统的检测性能,同单波段检测结果和其他的融合结果相比,该方法能有效地降低漏警概率和虚警概率;并且该方法易于实现,并在实际工程中得到了应用。 相似文献
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复杂背景下红外点目标检测的预处理 总被引:7,自引:3,他引:7
研究了复杂背景下红外点目标检测的预处理方法,首先给出了红外点目标的场景图象模型,定义了信噪比,然后给出了点目标增强和背景抑制的方法,分别是去图象局部均值和白化处理,最后是预处理的实验结果和方法的性能分析。 相似文献
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针对空中红外目标检测过程中存在的检测精度不高、易受干扰等问题,本文提出了一种信息融合的目标检测算法。首先,针对单一滤波模式的不足,采用降采样方式将多种模式的滤波方法进行融合,有效提高了滤波后的图像信噪比,减少了预处理时间。然后,对质心检测选定的检测区域进行显著性检测和边缘检测,并将结果进行融合,增强了目标区域的信号强度,改善了算法的检测精度。文中从理论上介绍和分析了该算法对红外目标检测的有效性,并通过Matlab仿真实验与其他单一检测算法进行了对比。实验结果表明,信息融合的检测算法能够在多种复杂情况下有效检测出空中红外目标,证明融合检测算法的抗干扰性和适应性上更强、检测精度更高、算法的鲁棒性更好。 相似文献
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利用红外目标同时具有位置、灰度、面积等多特征的特点,提出了一种基于多特征融合的目标关联算法.首先在极坐标系下对目标位置采用概率数据关联算法计算候选目标的关联概率,然后结合目标的灰度、面积特征的预测误差计算关联波门中的候选目标在各种特征条件下的关联概率,进而利用多特征融合方式,计算出综合关联概率,完成目标状态估计的更新.实验仿真结果表明,由于跟踪关联概率由多种特征共同确定,避免了目标位置特征信息不稳定所造成的跟踪精度下降的问题,实现了密集杂波环境下红外目标稳定跟踪,其跟踪精度和稳定性明显高于依靠位置特征信息进行关联的传统概率数据关联算法. 相似文献
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基于红外成像传感器的参数,提出了一种红外成像/主动雷达弱小目标融合检测方法.首先对各传感器数据进行时空配准,然后利用红外成像传感器的参数生成一幅虚拟的雷达检测图像,最后用生成的雷达检测图像与红外检测图像进行\ 相似文献
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一种基于多传感器多级信息融合的红外目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对远距离低信噪比条件下目标检测难的实际问题,该文提出一种基于多传感器多级信息融合的目标检测方法。该算法包括两个部分:特征级融合和决策级融合。在特征级融合阶段,首先提取双波段红外图像的各个特征图像;然后,采用自适应加权方法对所得到的特征图像进行融合,得到目标判决置信图;最后根据置信度最大规则对置信图进行目标位置搜索,得到各级目标判决结果。在决策级融合阶段,对各级目标判决结果采用组合逻辑进行融合,得到系统的目标检测输出。实验结果显示了该算法的有效性。 相似文献
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图像去噪是图像处理中的重要组成部分.目前,针对点目标检测,人们已经发展了一系列比较成熟的滤波预处理算法.本文通过对红外点目标图像预处理方法的研究,给出了两种基于差分的背景抑制算法.最后针对仿真结果,对这两种背景抑制方法的去噪性能进行了分析比较. 相似文献
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基于红外和雷达数据融合的机动目标跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
文章基于并行多传感器联合概率数据关联算法,提出了一种杂波环境下的多传感器多机动目标跟踪算法,首先使用融合算法将红外和雷达的量测进行异步和同步融合,然后应用融合后的量测,采用IMM算法实现对机动目标的跟踪.在仿真实验中分别跟踪单个和多个目标,结果表明该算法可以解决两种传感器的量测不同步问题,同时可以消除漏检现象对目标跟踪的影响,并能保证一定的跟踪精度. 相似文献
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基于灰色关联分析信息融合方法 总被引:1,自引:0,他引:1
多源信息融合是航天领域的一个共性问题。合理地确定先验信息的融合权重是解决该问题的关键之一。利用灰色关联度计算融合权重,使用简化融合模型获取先验分布,简化了分析与计算过程。计算机随机模拟结果表明该方法是合理可行的。 相似文献
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复杂背景下的红外图像通常存在信噪比低、邻近像素灰度变化不明显以及易被杂波信号和噪声干扰的特点,导致红外小目标检测困难。为解决上述问题,提出一种基于特征显著性融合的红外小目标检测算法。首先,在空间域中利用目标与其局部背景灰度差异来计算得到灰度显著图,在频域中结合谱残差计算得到背景抑制后的频域显著图;其次,将灰度显著图和频域显著图归一化后通过哈达玛乘积相互融合;最后,通过自适应阈值分割并使用Unger滤波器剔除较小的噪声点,从而提取出目标区域。实验结果表明,所提算法对图像的信噪比有了数十倍的提升,对背景抑制效果显著,并有着检测率高和虚警率低的优点,是一种有效的小目标检测算法。 相似文献
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为了提高传感器目标识别性能和近距空中目标识别准确性,结合雷达和红外传感器提出了一种目标融合识别模型:对于雷达传感器,提出基于参数学习贝叶斯网络的目标识别方法,首先采用EM算法对贝叶斯网络进行参数优化,然后根据获取的目标属性信息进行目标分类;对于红外成像传感器,采用基于小波矩特征的目标识别方法,首先对目标图像进行小波矩特征提取和选择,然后通过建立的BP神经网络分类器进行目标分类;最后通过D S证据组合法则对两部分识别结果进行融合处理,实现了基于雷达和红外数据融合的近距目标识别。仿真结果表明:和单传感器相比,所提出的模型可以更加精确地进行目标识别。 相似文献