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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

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引用本文:王暕来,梁舒,杨春玲,徐艳春.空天背景下红外多光谱弱小运动目标检测[J].哈尔滨工业大学学报,2011,43(10):93.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2011.10.020
WANG Jian-lai,LIANG Shu,YANG Chun-ling,XU Yan-chun.Dim moving target detection against sky background in multispectral IR image sequence[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2011,43(10):93.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2011.10.020
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空天背景下红外多光谱弱小运动目标检测
王暕来1, 梁舒2, 杨春玲1, 徐艳春3
1.哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院;2.哈尔滨华德学院;3.黑龙江大学机电工程学院
摘要:
针对多光谱红外图像序列中未知光谱辐射强度、位置和速度的弱小运动目标检测问题,建立与之相应的框架模型,对于这种含参信号的复合假设检验,采用广义似然比检验(GLRT)得到了该问题的检测算子,同时利用速度滤波器组在实际应用中实现了该检测算子.采用人工合成的多光谱红外图像序列对其进行测试,评估该算法的有效性,结果说明,该算法对于低信噪比条件下的弱小运动目标具有良好的检测效果.
关键词:  亚像素目标检测  多光谱红外图像序列  线性混合模型  广义似然比检验
DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2011.10.020
分类号:
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60877065/F050401);高等学校博士学科点专项科研基金(20092302110026);全光网络与现代通信网教育部重点实验室开放基金(20102310059868)
Dim moving target detection against sky background in multispectral IR image sequence
WANG Jian-lai1, LIANG Shu2, YANG Chun-ling1, XU Yan-chun3
1.School of Electrical Engineering,Harbin Institute of Technology,150001 Harbin,China;2.Harbin Huade School,150001 Harbin,China;3.School of Mechanical and Electronic Engineering,Heilongjiang University,150080 Harbin,China)
Abstract:
The scope of this paper addresses the problem of detecting a subpixel moving target from a sequence of multispectral IR cubes.In this work,the detection problem is formulated in a general framework,assuming unknown target amplitude,position and velocity.This composite hypothesis testing problem is approached by means of the generalized likelihood ratio test(GLRT) theory.The detector structure and its actual implementation based on velocity filters are discussed in detail.To test the effectiveness of the detection algorithm,the detection results obtained on a set of synthetic multispectral IR image sequences are presented and discussed,and these results indicate that the algorithm proposed can obtain a good performance on dim target detection with low SNR.
Key words:  subpixel target detection  multispectral IR image sequence  linear mixing model  generalized likelihood ratio test

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