10.3969/j.issn.1001-506X.2012.05.01
基于Fuzzy-ART神经网络的红外弱小目标检测
针对现有背景抑制算法未能有效抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出了一种基于模糊自适应共振理论(fuzzy adaptive resonance theory,Fuzzy-ART)神经网络的弱小目标检测算法.首先,采用Fuzzy-ART神经网络结合Robinson警戒环技术,建立自适应局部空间背景模型,并以此分析像素点的背景模糊隶属度来抑制背景杂波;然后依据目标与残留背景杂波的空间特征采用模板均差法来突显目标,并提出基于行列模糊聚类的自适应分割算法来提取候选目标;最后结合目标的运动连续性进行多帧轨迹关联从而检测出真实目标.理论分析与实验结果表明,该算法能随背景的局部情况来自适应调节空间背景模型,从而自适应抑制背景杂波、突显目标,能有效提高信噪比,检测出弱小目标.
模式识别、弱小目标检测、模糊自适应共振理论神经网络、Robinson警戒环、自适应分割
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TP391(计算技术、计算机技术)
中央高校基本科研业务费专项资金212274467,111078;湖北省自然科学基金2011CDB452资助课题
2012-07-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
857-863