基于核距离加权的 k-最近邻红外小目标检测-论文.pdf

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1、第44卷第9期激光与红外Vo1．44，No．92014年9月LASER&INFRAREDSeptember，2014文章编号：1001-5078(2014)09—1060-05·图像与信号处理·基于核距离加权的一最近邻红外小目标检测陈晓斯，程正东，樊祥，朱斌。，丁磊(1．电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室，安徽合肥230037；2．中国电子科技集团公司第十六所信息档案部，安徽合肥230037)摘要：城市复杂背景边缘给空中红外小目标检测带来的非线性、非平稳热辐射信号影响严重。在采用尼一最近邻分类判别决策的基础上，提出了

2、一种基于核距离加权的-最近邻红外小目标检测算法。该方法将每个预测窗口内的原始数据核映射到高维空间中进行分类，再对各近邻进行距离加权，遍历图像后得到预测结果。实验结果证明了该方法在抑制背景、增强目标方面都有较好的效果。关键词：城市防空；红外小目标检测；J}一最近邻；核方法；距离加权中图分类号：TP391文献标识码：ADOI：10．3969／j．issn．1001—5078．2014．09．023Infraredsmalltargetdetectionbasedonkerneldistanceweightedk-nearestn

3、eighboralgorithmCHENXiao．si，CHENGZheng—dong，FANXiang，ZHUBin，DINGLei。(1．StateKeyLaboratoryofPulsedPowerLaserTechnology，ElectronicEngineeringInstitute，Hefei230037，China；2．InformationArchivesSector，The16thResearchInstituteofChinaElectronicTechnologyGroupCorporation，He

4、fei230037，China)Abstract：Theobviousnonlinearandnon—stabledistributionwhichcomefromtheedgeofurbancomplexbackgroundhaveagreatimpactoninfraredsmalltargetdetection．Byusingthek-nearestneighbordiscriminantclassifieddeci—sion，aninfraredsmalltargetdetectionalgorithmbasedon

5、kerneldistanceweightedk-nearestneighborisproposed．Thekernelmethodclassifiestherawdataofeverypredictedwindowbymappingintoahighdimensionalspace，andthedistanceisweightedfornearestneighbordata．Aftercroppingimage，thepredictedresultscanbecalculatedaccu—rately．Theexperime

6、ntalresultsshowthatthenewmethodhasabetterperformanceinsuppressingbackgroundandenhancingtarget．Keywords：urbanairdefense；infraredsmalltargetdetection；k-nearestneighbor；kernelmethod；distanceweighted1引言效果不佳；另一种是基于分类思想，代表方法包括城市错综复杂的辐射环境，包括大气尘埃、气溶PCA、SVM。这类方法在建立数据库和训练过胶以

7、及城市中建筑、树木边缘和飞鸟等带来的非线程上花费的时间过多。性信号往往影响着红外搜索跟踪系统(IRST)的作将．i}-最近邻(k-NearestNeighbor，k-NN)思想用战性能，易导致其虚警率较高。目前，针对IRST系统的研究主要集中在红外小基金项目：国家自然科学基金(No．61271376)；安徽省自然科学目标的检测算法⋯。滤波是红外小目标检测的常基金(No．1208085MF114)资助项目。作者简介：陈晓斯(1988一)，男，硕士生，主要研究领域为红外图用方法_2J，代表方法包括最大中值滤波3]、高通滤像处理，

8、目标检测等方面。E．mail：cxst91024@gmail．com波J、形态学滤波等，这类方法处理非线性问题收稿日期：2013—12—16；修订日期：2014-01-05激光与红外No．92014陈晓斯等基于核距离加权的k-最近邻红外小目标检测1061于单帧预测，可视为滤波与分类思想的结