【摘 要】
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构建了马尔可夫随机场自适应邻域系统,并将有形目标检测问题构建为马尔可夫随机场理论框架下背景与目标的二元分类问题.首先分析了影响目标形状的主要因素,归纳总结了典型的
【机 构】
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国防科技大学电子科学与工程学院,北京跟踪与通信技术研究所,中国科学院西安光学精密机械研究所
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China （No.61002022）
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构建了马尔可夫随机场自适应邻域系统,并将有形目标检测问题构建为马尔可夫随机场理论框架下背景与目标的二元分类问题.首先分析了影响目标形状的主要因素,归纳总结了典型的目标形状;其次以典型目标形状为模板构建了新的马尔可夫随机场邻域系统;然后构建了自适应邻域选择的代价函数,并基于有限差分算子创建了新的马尔可夫随机场势函数,进行背景与目标的分类判别.由于采用自适应邻域系统,所提算法在保持目标检测率的同时进一步降低了过门限率;比经典马尔可夫随机场邻域系统具有更好的目标形状保护新能.仿真试验结果表明,所提算法不仅具有较
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