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
