【摘 要】
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背景预测利用背景像素点之间的相关性对图像进行预测,但图像中的噪声是相互独立的,无法准确预测,所以现有的背景预测算法无法消除残差图中的噪声干扰。针对这一问题,本文提出
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背景预测利用背景像素点之间的相关性对图像进行预测,但图像中的噪声是相互独立的,无法准确预测,所以现有的背景预测算法无法消除残差图中的噪声干扰。针对这一问题,本文提出了自参与预测小目标检测算法。该算法理论上可以与任一种现有背景预测算法结合使用,通过使用携带当前噪声信息的被预测点自身的输入值对现有算法得到的预测值进行修正,提高了背景预测的准确性,并降低了残差图中的噪声干扰,最终使残差图信号杂波比(SCR)得到提高,从而提高检测概率。本文对自参与预测的小目标检测算法进行了理论分析和实验仿真,结果表明,自参与预测的小目标检测算法所得的残差图SCR比直接使用现有算法提高了2到3倍。
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