【摘 要】
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针对TDNLMS(Two-Dimensional Normalized Least Mean Square)自适应预测器在数字图像点目标检测中的应用,讨论了预测器收敛因子、支撑区域的类型和工作窗口等参数对预测器背
【机 构】
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华中科技大学图像识别与人工智能研究所
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针对TDNLMS(Two-Dimensional Normalized Least Mean Square)自适应预测器在数字图像点目标检测中的应用,讨论了预测器收敛因子、支撑区域的类型和工作窗口等参数对预测器背景抑制能力和小目标检测性能的影响.实验表明,收敛因子过小或过大,预测器均无法有效抑制相关背景,当收敛因子取值为0.10～0.01时,预测器可以提供较好检测性能;和多种常用支撑区域相比,在检测空中点目标的应用中,以中心像素为期望响应的非因果形式一步预测器,能够在保留目标峰值的情况下,提供最强的杂波抑
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