基于非参数统计的云层背景描述与红外弱小目标检测

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1、万方数据第27卷第5期红外与毫米波学报V01．27，No．52008年10月J．InfraredMillim．WavesOctober，2008文章编号：1001—9014(2008)05—0383—06基于非参数统计的云层背景描述与红外弱小目标检测郭伟1，赵亦工1，谢振华2，李欣1(1．西安电子科技大学模式识别与智能控制研究所，陕西西安710071；2．西安电子科技大学电子工程学院，陕西西安710071)摘要：针对复杂云层背景下的红外弱小目标检测问题，提出了一种新的基于非参数统计的云层边缘纹理描述方法。并利用该方法构造出针对云层边缘的陷波滤波器．由于云层对阳光的漫反

2、射特性，它的边缘区域成像时呈现出稳定的逐级过渡的纹理特征，而利用非参数统计中的秩分析方法可以较好地描述这种过渡纹理．首先，定义理想云层边缘纹理的秩统计量．然后，获取分析图像与理想云层边缘纹理秩统计量的相关曲面．最后，对秩相关曲面进行变换，构造出针对云层边缘区域的陷波滤波图像．将陷波滤波图像与高通滤波图像相乘，实现对残留云层边缘的抑制．实验结果表明，在没有对背景噪声的统计分布做任何假设的情况下，利用该方法能够对背景中的强云边缘进行有效抑制．关键词：红外弱小目标；非参数方法；云层抑制；陷波滤波器中图分类号：TP391．4文献标识码：ANEWMETHODFoRCLOUDDE

3、SCRIPTIoNANDDIMSMALLINFRAREDTARGETDETECTIoNBASEDoNNoNPARAMETRICSTATISTICSGUOWeil，ZHAOYi—Gon91，XIEZhen．Hua2，LIXinl(I．ResearchInstituteofPatternRecognitionandIntelligentControl，XidianUniversity，Xi’an710071，China；2．SchoolofElectronicEnglneefing，XidianUniversity，Xi’an710071，China)Abstract：T

4、odetectdimand$．IuaUtargetfrominfraredimages，anovelmethodforcloudedgedescriptionwithnontmrmtmt-ricstatisticswasproposed．AnotchfiterforcloudedgeWasconstructedbyusingthismethod．Itisfoundthatthereisstablegrayleveltransitioninthecloudedgeregionsduetoitsdiffusereflectionofsunlight．Therankanal

5、ysismethodisverysuit-abletodescribethetransitiontexture．First，therankofidealcloudedgetexturewasdefined．Then，therankcorrelationsurfaceWascalculatedbetweenobjectimageandtheidealcloudedgeregion．Finally，notchfilteringimageusedforcloudedsesuppressionWasgottenbytherankcorrelationsurfacetransf

6、ormation．ThenthehishpassimageWasmultipliedbythenotchfilteringimagetosuppresstheremainingpartsofcloudedges．Theexperimentalresultsshowthattheproposedmeth—odcanefficientlysuppresstheheavycloudedgeswithoutanyhypothesisontheprobabilitydensitydistributionoftheback—groundnoise．Keywords：infrare

7、ddimandsmalltarget；nonparametriemethod；cloudsuppression；notchfilter引言空中弱小目标检测算法的基础是背景图像抑制，以往的背景预处理研究主要利用一些通用滤波器构造算法对红外图像中云层背景进行抑制和对弱小目标进行增强‘1

8、，如中值滤波器‘2

9、、高通滤波器、RobinsonGuard空间滤波器‘3

10、、Butterworth滤波器H1等．也有人使用高阶统计量对去均值处理后的背景进行残留抑制来检测弱小目标”J．这些算法都试图通过统计变换将目标与背景在某种特征空间中分离并拉大两者的差异．然而，只有