基于红外双波段数据融合点目标检测算法的实现

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第38卷第3期激光与红外V01.38.No.32008年3月LASER&INFRAREDMarch,2008文章编号:1001-5078(2008)03-0296-04·图像与信号处理·基于红外双波段数据融合点目标检测算法的实现俞建成,孙胜利,陈桂林(中国科学院上海技术物理研究所,上海200083)摘要:在红外系统中,采用单波段的目标检测,通常不能很好地满足系统要求,考虑到红外系统的双波段探测特性,提出了一种基于双波段的红外点目标检测算法,并进行优化,采用迭代方式,容易得到次优的融合后的

2、探测概率。实验表明,该融合后的检测概率与单波段探测概率相比有较大幅度的提高,并且即使在一个探测器水平退化的情况下,仍能优于单波段的探测器。系统仿真实验显示采用该融合算法有着相当稳健性和较大的应用价值。关键词:红外双波段;检测融合;点目标检测;AND准则;TopHat中图分类号:TP751.1文献标识码:APointTargetDetectionArithmeticSRealizationBasedonDecisionFusioninDual—bandInfraredImagesYUJian—cheng,SUNSheng—li,CHEN

3、Gui—lin(ShanghaiInstituteofTechnicalPhysics,ChineseAcademyofSciences,Shanghm200083,China)Abstract:Thepaperpresentsanovelarithmeticconcerningpoint—targetdictionininfraredsystem.Wefusedual—bandimagesaccordingtotheANDrule.Fusedresultsgiveamuchhigherdetectionperformancethan

4、eitherevenofoneSperformancehasbeengreatlydegraded.Andsimulationexperimentssuggestedthatthearithmeticisrobust,feasibleandefectiveininfraredpointdetection.Keywords:dual—bandInfraredImage;decisionfusion;pointtargetdetection;ANDrule;TopHat1引言波段的点目标检测融合算法,实验结果显示,这种方由于单波段扫描后进

5、行后续的检测,不能很好法在红外系统点目标检测中是有效的。地满足系统的要求。注意到采用双波段扫描的方2噪声模型式,即由不同红外波段扫描获取两幅校准的图像,而对红外系统来说,通常情况下,在带宽选择合适且,近来随着数据融合研究的深入,已经有许多基于时,可将噪声当作高斯噪声看待。一般来说,点不同原理的融合方法,并在军事系统、气象预报、医目标与背景不相关,在目标存在的情况下,在图像中疗诊断和组织管理决策等众多领域有着比较广泛的的目标灰度值表示如下:应用。,Y)=fT(,Y)+(,Y)+(,Y)(1)以前的小目标检测融合工作主要是局限于基于而当目

6、标不存在的时候相应地有:图像角度的。如有基于形态学,有基于统计模式的,Y)=^(,Y)+(,Y)(2)贝叶斯方法,极大似然法,另外针对多传感器系统有其中,,Y)为红外目标的灰度值;(,Y)为背景布尔的目标检测融合方式以及顺序恒虚警率算法等图像的灰度值(,Y)为目标点的灰度值(,Y)对点目标的检测进行数据融合。考虑到本红外系统作者简介:俞建成(1981一),男,博士研究生,主要研究方向为的特殊性质,相对于冷背景来说所检测的目标都是信号与信息处理。Email:jchyu@ustc.edu为能量较强的点目标,本文提出了一种基于红外双收稿日期

7、:2007-08.28;修订日期:2007.11-02维普资讯http://www.cqvip.com激光与红外No.32008俞建成等基于红外双波段数据融合点目标检测算法的实现297为噪声图像的灰度值。考虑搜索系统,UB(,y)为大据这种分布式系统的特点,本文采用基于双波段点面积平缓变化的场景像素之间有强的相关性,占据目标检测算法,融合规则为AND规则,即:图像空间频率的低频分量。小目标iT(,Y)亮度较Pfa=Pfal·PPd=Pdl·P以(5)背景高,与背景不相关,是图像中的孤立亮斑,也就IIRBand2l是图像中的高频部分。噪

8、声iN(,Y)是红外传感器誊量,——fi苎誊兰兰兰三三:;厂—————1蓦墓薹塞蠹IANDI内部噪声之和。它与背景图像不相关,是图像中的雾薹囊量墓童垂I融合规则Il:i暮黧曼要誊誉’L————J高频部分,可以近似为高斯白

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