基于k-最近邻的红外点目标检测方法

摘要：

对于辐射源边缘呈非线性变化的复杂图像，用背景预测的方法对红外弱小目标进行检测时，传统的固定权值(CW)方法效果比较差。在固定权值算法的基础上，引入了k-最近邻(k- NN)分类判别决策，提出了一种基于k-最近邻方法的红外点目标检测算法。先确定了预测窗口的大小，再通过计算方差和偏倚优化了最近邻参数k。实验结果表明，该算法在抑制背景、增强目标方面都有较好的优越性。它使预测的背景图像较好地避开离散信息，进而逼近背景的真实情况，为进一步滤除背景打下良好的基础。

关键词：点目标检测、k-最近邻、方差、偏倚、背景预测

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省青年基金1308085QF122

在线出版日期：2014-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：312-316