火力与指挥控制
火力與指揮控製
화력여지휘공제
FIRE CONTROL & COMMAND CONTROL
2010年
9期
184-188
,共5页
圆形形态学滤波器%神经网络%贝叶斯准则%模糊融合
圓形形態學濾波器%神經網絡%貝葉斯準則%模糊融閤
원형형태학려파기%신경망락%패협사준칙%모호융합
针对焦平面红外图像中运动弱小点目标的检测问题,基于形态学滤波器和模糊决策融合构建了一种新的弱小目标检测算法.针对单帧检测,基于目标在实测红外图像上所呈现的凸包结构特点,设计了圆形形态学滤波器结构,并引入神经网络进行圆形形态学滤波器结构元素优化设计.同时在多帧关联检测的基础上,引入决策融合概念,基于贝叶斯最小风险准则建立了基于模糊决策融合的序列关联检测方法.实测数据的处理结果表明:针对低信噪比图像(SNR≈2),在虚警概率≤1%情况下,新算法对复杂红外弱小目标图像检测概率≥98%,有效地提高了检测算法的性能.
針對焦平麵紅外圖像中運動弱小點目標的檢測問題,基于形態學濾波器和模糊決策融閤構建瞭一種新的弱小目標檢測算法.針對單幀檢測,基于目標在實測紅外圖像上所呈現的凸包結構特點,設計瞭圓形形態學濾波器結構,併引入神經網絡進行圓形形態學濾波器結構元素優化設計.同時在多幀關聯檢測的基礎上,引入決策融閤概唸,基于貝葉斯最小風險準則建立瞭基于模糊決策融閤的序列關聯檢測方法.實測數據的處理結果錶明:針對低信譟比圖像(SNR≈2),在虛警概率≤1%情況下,新算法對複雜紅外弱小目標圖像檢測概率≥98%,有效地提高瞭檢測算法的性能.
침대초평면홍외도상중운동약소점목표적검측문제,기우형태학려파기화모호결책융합구건료일충신적약소목표검측산법.침대단정검측,기우목표재실측홍외도상상소정현적철포결구특점,설계료원형형태학려파기결구,병인입신경망락진행원형형태학려파기결구원소우화설계.동시재다정관련검측적기출상,인입결책융합개념,기우패협사최소풍험준칙건립료기우모호결책융합적서렬관련검측방법.실측수거적처리결과표명:침대저신조비도상(SNR≈2),재허경개솔≤1%정황하,신산법대복잡홍외약소목표도상검측개솔≥98%,유효지제고료검측산법적성능.
