基于HMM的红外点目标序列图像扰动补偿方法

摘要：

本文给出了一种红外点目标图像扰动补偿的新方法.利用红外图像扰动信号短时平稳的特性,在统计的基础上提出采用HMM统计信号模型来描述扰动,得到一种基于学习的扰动模型,并利用学习得到的模型参数计算后续帧中的扰动情况,进行预测补偿,以保证目标运动连续性,克服扰动对跟踪的影响.实验取得了较好效果.

关键词： 隐马尔科夫模型 图像扰动 红外图像 补偿方法 图像处理

作者: 鲁林丽 华中理工大学图像识别与人工智能研究所(武汉) 丁明跃 华中理工大学图像识别与人工智能研究所(武汉) 刘小平 华中理工大学图像识别与人工智能研究所(武汉)

作者单位: 图像信息处理与智能控制教育部重点实验室

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国光电技术学术交流会

会议地点: 广西北海

会议语种:中文

页码: 493-498

在线出版日期: 2000-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）