基于准平稳子域划分的复杂背景抑制与微弱目标检测
本文提出了一种基于模糊C均值(FCM)聚类的非参数复杂背景抑制算法用于增强图像数据中的微弱目标检测.感兴趣的目标被假设为具有极小的空域扩展度，且淹没于强背景杂波之中.输入的图像首先进行FCM聚类划分，划分后的每个类被认为是灰度准平稳的子域，然后分别在每个类中利用非参数回归方法估计背景.这样背景就从输入数据中去除，只剩下目标信号和残留噪声.仿真试验表明该算法能够提供比其他传统算法更好的检测性能。
微弱目标检测 准平稳子域 FCM聚类 非参数方法 复杂背景抑制 图像增强
陈跃斌 吴宏刚 余建群 王杰
云南民族大学电子与信息工程学院,昆明,650031;电子科技大学通信与信息工程学院,成都,610054 中国民航总局第二研究所,成都,610041 成都大学电子信息工程系,成都,610081 云南民族大学电子与信息工程学院,昆明,650031
国内会议
秦皇岛·北戴河
中文
392-395
2007-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）