基于证据理论的双传感器决策融合目标检测

摘要：

针对单传感器图像目标检测概率相对较低的问题,提出用来自两个传感器的图像分别进行目标检测,并基于加权证据理论将检测结果进行决策级融合.在对同一地区SAR图像和高光谱图像进行决策级融合过程中,各证据的权值确定采取了以传感器信任度决定权值的方法,实现了各传感器之间图像信息最优化互补.实验结果表明,在虚警概率为10<'3>数量级的条件下,加权融合后的检测概率达到84.51%,比仅用单一高光谱图像和SAR图像进行目标检测时分别提高了11.27%和19.72%:在主观视觉效果上,采取决策级融合后检测效果也更好.

关键词：多传感器、目标检测、图像融合、RX检测、CFAR检测、证据理论

所属期刊栏目：30

分类号：TN911.73

资助基金：国家863高技术研究发展计划基会项目2007AA701511

在线出版日期：2009-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：261-264