文献类型：期刊文章

作　　者：李欣[1] 赵亦工[1] 陈冰[1] 薛晶[2]

机构地区：[1]西安电子科技大学模式识别与智能控制研究所,陕西西安710071 [2]西安电力高等专科学校电力工程系,陕西西安710032

出　　处：《光学精密工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.60572151);教育部科学技术研究重点项目(No.03154)

年　　份：2009

卷　　号：17

期　　号：9

起止页码：2311-2320

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20094512433744)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了实现对红外云层背景下的弱小目标检测,提出了一种新的基于模糊分类的红外弱小目标检测方法。该方法直接从待分类图像中提取出不同的类别区域,使得分类模板准确地体现当前图像的不同类别,从而得到图像的准确类别以实现弱小目标检测。首先,对红外天空背景弱小目标图像进行分析,将图像中的3类物体:净空、云及弱小目标细分为11个类别区域;其次,定义了类别特征矢量并基于此提出了类别核的定义,然后,根据类别核的定义从待检测图像中提取出11类区域的类别核;最后,根据模糊分类理论,定义了类别相似系数和类别贴近度,通过类别核对图像进行分类和类别归并,保留弱小目标类别完成检测。实验结果表明,该方法可对信噪比大于1.0的天空背景红外弱小目标图像中不同类型的区域进行准确分类,实现了对低信噪比的复杂云层背景图像中的弱小目标检测。

关 键 词：目标检测 模糊分类  红外弱小目标 类别核  

分 类 号：TP391.4]