基于快速独立分量分析的红外小目标检测技术

摘要：

在深入分析独立分量分析(Independent Component Analysis)技术的基础上,针对常规数值求解方法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于快速独立分量分析和混沌粒子群的红外小目标检测算法.将包含复杂背景和运动小目标的图像序列视作混合信号,目标可视作为其中一个独立分量,应用快速独立分量分析将此独立分量从混合信号中分离出来,利用混沌粒子群算法取代快速独立分量分析中的牛顿迭代法,使得收敛精度和速度得到提高,最后进行阈值分割以及运动一致性检测,从而检测出红外小目标.文中给出了实验结果与分析,并与基于牛顿迭代法的快速独立分量分析的检测算法作了比较.实验结果表明,本文提出的算法具有更高的检测概率,优于基于快速独立分量分析的检测算法.

关键词： 红外小目标 检测算法 独立分量分析 混沌粒子群

作者: 罗子娟 朱双华

作者单位: 信息系统工程重点实验室,南京210016

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国电子学会电子系统工程分会第二十届军队信息化理论学术会议、中国指挥与控制学会C4ISR理论与技术专业委员会第一届高峰论坛、信息系统工程国防科技重点实验室第五届C4ISR技术论坛

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 510-513

在线出版日期: 2013-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）