【摘 要】
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针对现有算法未能有效结合时域与空域信息,提出一种基于时空融合和粒子滤波的弱小目标检测算法。首先利用像素点的帧间相关性与邻域相关性,采用短程非参数核建模算法来检测候选目标;接着采用粒子滤波结合目标的运动特性来跟踪候选目标,剔除虚假目标得到真实目标航迹。实验结果表明,该算法能有效结合时域与空域信息,能有效检测出低信噪比背景下的目标。
【机 构】
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武汉大学 电子信息学院,湖北 武汉 430079 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北
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针对现有算法未能有效结合时域与空域信息,提出一种基于时空融合和粒子滤波的弱小目标检测算法。首先利用像素点的帧间相关性与邻域相关性,采用短程非参数核建模算法来检测候选目标;接着采用粒子滤波结合目标的运动特性来跟踪候选目标,剔除虚假目标得到真实目标航迹。
实验结果表明,该算法能有效结合时域与空域信息,能有效检测出低信噪比背景下的目标。
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