智能系统学报
智能繫統學報
지능계통학보
CAAI TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS
2011年
2期
126-131
,共6页
红外小目标检测%背景抑制%灰色预测%模糊最大熵%混沌粒子群
紅外小目標檢測%揹景抑製%灰色預測%模糊最大熵%混沌粒子群
홍외소목표검측%배경억제%회색예측%모호최대적%혼돈입자군
在分析红外图像弱小目标和背景特征的基础上,提出了一种基于灰色预测和混沌PSO的红外小目标检测方法.该方法首先采用灰色系统理论中的GM(1.1)模型对红外图像中的背景进行时域预测,并用实际图像减去预测图像得到残差图像,在抑制背景的同时增强了目标;然后提出了混沌粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的模糊最大熵二维直方图斜分方法,采用此方法对所得残差图像进行分割即可将小目标检测出来.实验结果表明:该方法可显著提高红外目标的检测概率,实现较远距离小目标的检测.
在分析紅外圖像弱小目標和揹景特徵的基礎上,提齣瞭一種基于灰色預測和混沌PSO的紅外小目標檢測方法.該方法首先採用灰色繫統理論中的GM(1.1)模型對紅外圖像中的揹景進行時域預測,併用實際圖像減去預測圖像得到殘差圖像,在抑製揹景的同時增彊瞭目標;然後提齣瞭混沌粒子群優化(particle swarm optimization,PSO)的模糊最大熵二維直方圖斜分方法,採用此方法對所得殘差圖像進行分割即可將小目標檢測齣來.實驗結果錶明:該方法可顯著提高紅外目標的檢測概率,實現較遠距離小目標的檢測.
재분석홍외도상약소목표화배경특정적기출상,제출료일충기우회색예측화혼돈PSO적홍외소목표검측방법.해방법수선채용회색계통이론중적GM(1.1)모형대홍외도상중적배경진행시역예측,병용실제도상감거예측도상득도잔차도상,재억제배경적동시증강료목표;연후제출료혼돈입자군우화(particle swarm optimization,PSO)적모호최대적이유직방도사분방법,채용차방법대소득잔차도상진행분할즉가장소목표검측출래.실험결과표명:해방법가현저제고홍외목표적검측개솔,실현교원거리소목표적검측.
