空军工程大学 防空反导学院, 陕西 西安 710051
针对重构算法影响压缩成像目标检测效率和结果的问题, 提出一种二维非重构自适应阈值的红外弱小目标检测算法。基于Hadamard矩阵构建的二维观测模型, 利用Hadamard矩阵的特性对压缩差分图像进行解压缩, 直接解码目标的空域特征, 并利用改进的自适应阈值法对解码后的图像进行目标检测, 避免了重构带来的存储空间和运算时间的浪费。仿真实验表明: 在单目标和多目标的情况下, 该算法都可以有效检测目标, 并在检测率、虚警率和运算时间等指标上具有优越性能, 为压缩感知红外弱小目标检测的工程应用提供新的思路和有效算法。
非重构 目标检测 压缩差分 二维观测模型 自适应阈值 non-reconstruction target detection compressive subtraction two-dimensional measurement model adaptive threshold method 红外与激光工程
2019, 48(1): 0126001
