基于改进遗传算法优化的形态学修正TOP-HAT滤波器设计方法

摘要：

针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,设计了一种基于改进遗传算法优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子.其中,优化的修正Top-Hat形态学滤波器可以很好地抑制背景和噪声的影响;改进遗传算法采用新的区间离散化编码和自适应的主次式交叉与变异算子,通过优化搜索全局空间得到的形态学滤波器参量具有较好的滤波性及时效性.并且针对不同信噪比的点目标检测建立了自适应门限.实测数据的处理结果表明:在虚警概率小于5%情况下,优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子对信噪比约为2的复杂图像检测概率大于等于70%,与固定结构元素的Top-Hat形态学滤波器相比检测概率提高了近10%,与用经典遗传算法训练的传统Top-Hat形态学滤波器相比检测概率提高了4%.

关键词：图像处理、红外点目标检测、修正Top-Hat、遗传算法、自适应门限

所属期刊栏目：26

分类号：TN911.73

资助基金：航空基金03F57003;中国科学院资助项目60304007;国防重点实验室基金51483020203JW0310,51476010604JW0303;上海交通大学校科研和教改项目

在线出版日期：2008-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：510-515