红外弱小运动目标实时检测的规整化滤波方法
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TP391.41

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NOVEL REGULARIZING FILTERING METHOD FOR REAL-TIME DETECTING IR DIM SMALL MOVING TARGET
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    低信噪比小目标检测能力决定着系统的探测灵敏度和作用距离,是反映红外低可观测目标识别能力至关重要的一项核心技术.自适应杂波背景抑制技术是实现这一目标的有效途径.本文将杂波背景抑制滤波归纳为逆问题求解的优化问题;建立了新的红外弱小目标/背景模型,在此基础上发展了一种基于规整化技术的滤波框架;并提出了"去杂波-保目标"规整化的自适应各向异性滤波新算法.详细的理论分析和试验结果表明:该算法能在单步处理中消除杂波背景、同时增强弱小目标信号,运算量小;对低信噪比的强杂波背景表现出良好的滤波性能和适应能力,且结构简单、利于硬件实时实现.

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引用本文

张必银,张天序,桑农,张坤.红外弱小运动目标实时检测的规整化滤波方法[J].红外与毫米波学报,2008,27(2):95~100]. ZHANG Bi-Yin, ZHANG Tian-Xu, SANG Nong, ZHANG Kun. NOVEL REGULARIZING FILTERING METHOD FOR REAL-TIME DETECTING IR DIM SMALL MOVING TARGET[J]. J. Infrared Millim. Waves,2008,27(2):95~100.]

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  • 最后修改日期:2006-12-19
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