【摘 要】
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对于辐射源边缘呈非线性变化的复杂图像,用背景预测的方法对红外弱小目标进行检测时,传统的固定权值(CW)方法效果比较差。在固定权值算法的基础上,引入了k-最近邻(k-NN)分类判别决策,提出了一种基于k-最近邻方法的红外点目标检测算法。先确定了预测窗口的大小,再通过计算方差和偏倚优化了最近邻参数k。实验结果表明,该算法在抑制背景、增强目标方面都有较好的优越性。它使预测的背景图像较好地避开离散信息,进
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对于辐射源边缘呈非线性变化的复杂图像,用背景预测的方法对红外弱小目标进行检测时,传统的固定权值(CW)方法效果比较差。在固定权值算法的基础上,引入了k-最近邻(k-NN)分类判别决策,提出了一种基于k-最近邻方法的红外点目标检测算法。先确定了预测窗口的大小,再通过计算方差和偏倚优化了最近邻参数k。实验结果表明,该算法在抑制背景、增强目标方面都有较好的优越性。它使预测的背景图像较好地避开离散信息,进而逼近背景的真实情况,为进一步滤除背景打下良好的基础。
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