1 北京理工大学 光电成像技术与系统教育部重点实验室, 北京 100081
2 华北光电技术研究所, 北京 100015
在红外搜索跟踪应用中, 对突然出现和消失的变异点的检测一直是个亟待关注和研究的重要课题。随着多波段红外探测系统的应用, 提出一种基于广义累积和的红外目标运动轨迹序列检测新方法, 将检测波段从单波段扩展到多波段, 从而保证虚警概率不大于某一定值的情况下, 使多波段变异点探测概率增大或使所需的信噪比和平均检测时延大大减小。数据仿真表明, 这一方法在红外变异点目标序列检测方面具有良好的效果, 在虚警概率一定的情况下, 信噪比检测门限可降低至传统方法的60%, 双波段变异点平均检测时延约减少为传统检测方法的1/2。
信息处理 广义累积和 红外目标检测 多波段 红外搜索跟踪系统 平均检测时延 information processing generalized cumulative sum infrared target detection multi-band IRST mean detection delay 红外与激光工程
2016, 45(5): 0526001
1 北京理工大学 光电成像技术与系统教育部重点实验室,北京 100081
2 华北光电技术研究所,北京 100015
针对目标在真实红外场景图像中的非线性、非高斯特性,从非线性理论出发构建状态和观测模型,提出了一种基于最优非线性滤波算法的红外弱小目标检测前跟踪算法。采用基于谱分离思想的Wiener混沌展开方法对构建的随机微分方程进行求解,并将算法结构分为两部分：一部分与观测数据无关且耗时的计算放在观测前期完成;另一部分是与观测数据有关的实时快速计算放在后续执行,以提高运算效率。仿真结果表明,该算法在低信噪比红外目标检测中表现出了良好的检测性能,更适合实时应用。
最优非线性滤波 检测前跟踪 Wiener混沌多项式 谱分解格式 optimal nonlinear filtering tack-before-detect Wiener chaos decomposition spectral separation scheme
1 北京理工大学 光电成像技术与系统教育部重点实验室, 北京 100081
2 华北光电技术研究所, 北京 100015
3 北京控制与电子技术研究所, 北京 100038
提出一种基于核密度估计的时-空域滤波算法, 用于红外搜索跟踪系统图像的背景抑制。算法分为空域滤波和时域滤波两部分。在空域滤波中, 采用核密度估计算法对背景进行平滑；在时域滤波中, 采用核密度估计算法对经过空域滤波后的图像灰度值进行概率计算, 判别属于背景残差的灰度值, 然后做进一步的滤除。核方法对背景有很好的光滑性且易于计算机实现, 实验表明, 这种非参方法设计的时-空域滤波算法对背景杂波有非常良好的抑制效果, 信噪比也得到明显提高。
核密度估计 时-空域滤波 红外背景抑制 红外搜索跟踪系统 kernel density estimation temporal-spatial filtering infrared background suppression infrared search and track system 强激光与粒子束
2015, 27(5): 051005
