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期刊文章详细信息

基于粒子群优化的空间邻近目标红外超分辨算法  ( EI收录)  

Closely Spaced Objects Infrared Super-Resolution Algorithm Based on Particle Swarm Optimization

  

文献类型:期刊文章

作  者:林两魁[1,2] 徐晖[1] 安玮[1] 谢恺[3] 龙云利[1]

机构地区:[1]国防科学技术大学电子科学与工程学院,湖南长沙410073 [2]94810部队,江苏南京210007 [3]炮兵学院军用光电工程教研室,安徽合肥230031

出  处:《光学学报》

基  金:国防“十一五”预研项目(11301030101);中国博士后科学基金(20080430223)资助课题

年  份:2010

卷  号:30

期  号:6

起止页码:1645-1650

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号:20102713063270)、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:空间邻近目标的存在对红外传感器的信号处理提出了超分辨的新要求。通过对红外焦平面的目标成像进行建模,推导了基于最小二乘准则的超分辨目标函数,针对传统最优化方法,对起始估计位置要求高、对高维目标函数计算复杂的缺点,引入粒子群优化算法,优化超分辨目标函数,联合估计出目标在红外焦平面的投影位置和辐射强度,实现对空间邻近目标的红外超分辨。结果表明,在模型最小二乘准则下,基于粒子群优化的超分辨算法性能优于传统的最陡下降法,具备更强的超分辨能力。

关 键 词:信号处理 红外超分辨  粒子群优化 空间邻近目标  最小二乘

分 类 号:TP75]

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