基于人工蚁群的红外弱小目标检测方法

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1、8航天电子对抗第29卷第6期基于人工蚁群的红外弱小目标检测方法李凡，耿旭(上海机电工程研究所，上海200233)摘要：提出一种基于人工蚁群的红外弱小目标检测方法。首先利用模糊隶属度函数对图像进行预处理获取可能的目标点；然后利用该结果与信息素一起共同指导蚂蚁的行为；最后通过蚂蚁行走路径上的信息素分布进行更新，使得分布在目标路径上的信息素逐渐增大，逐渐向真实的目标图像收敛达到抑制背景的目的。仿真和实验表明，与固定权值滤波方法和最大化中值滤波方法相比，该方法能够有效地从复杂背景的图像序列中检测弱小目标。关键词：红外图像；背景抑制；人工蚁群；弱小目标中图分类号：TP391文献标识码：A

2、measuremethodforinfrareddimtargetsbasedOnantcolOnya190rithmLiFan，GengXu(ShanghaiInstituteofMechanicsandElectricityEngineering，Shanghai200233，China)Abstract：AnantcolonyalgorithmispresentedtodetectdimtargetsagainstthecomplexclutteredbackgroundinIRimage．Firstlytheimageisdecomposedbyfuzzymembers

3、hipfunctiontoobtainthepossibletargets．Then，theresultsareusedasheuristicinformation，guidingantc010nywiththepheromonetogether．Bythedistributionofpheromoneontheroutethattheantspassedupdates，andthepheromonesonthepossibletargetpointsincreases，thesearchingroutesconvergeontargetsimageprogressivelyb

4、asedonthepheromoneupdatingrule．Finally，therealtargetsbyfinalintensityofthe1egacyofthepheromoneseareextracted．Simulationsandexperimentsshowtheinfraredimagecanbedetectedfromcomplicatedbackgroundcomparedwiththemethodbasedonconstantweightcoefficientfilteringandmaxmedianfiltering．Keywords：infrare

5、dimage．backgroundsuppression；antcolonyalgorithm；dimtarget0引言1模糊隶属度函数复杂背景下红外弱小目标背景抑制技术是红外成像制导和预警系统研究中的关键性技术难题之一。现有的弱小目标背景抑制算法有频域滤波[1。2]、空域滤波口叫3和小渡域滤波口3等算法。频域滤波在背景抑制中有较强的实用性，但对低信噪比图像的小目标背景抑制性能有限。小波域滤波算法在复杂背景条件下不能完全平滑边缘，导致检测概率降低。这些背景抑制算法对于复杂背景中的弱小目标检测均难以达到较理想的效果。本文提出了一种人工蚁群红外复杂背景抑制方法。用真实的红外图像系列

6、进行实验，结果表明该方法能有效地抑制背景，突出目标图像，提高信噪比，实现弱小目标的检测。收稿日期：2013—09—18；2013—11—26修回。作者简介：李凡(1985一)，女，高工，主要研究方向为抗干扰半实物仿真技术等。依照模糊集的概念，一个M，×M2像素的L级灰度图像X，可以表示为一个M，×M2的模糊矩阵M1％x=∑∑心』／乩J。矩阵中每个元素表示图像中像素(i，歹)的灰度z¨相对于最大灰度(L一1)的某种亮度程度。模糊隶属度函数e¨(z)为[6]：e¨(z)=(z¨一D)／(z。。。一D)(1)式中，D=(z。。。+z。i。)／2，z。。。和z。i。分别为图像的最大和最

7、小灰度值。对模糊隶属度函数进行非线性调整，所采用的非线性函数为：f一(1一(1+e叫(z))2)“2—1≤￡¨(z)≤r1e7嘶(z)={一e¨(z)，．1≤e州(z)≤r2l(1一(1一￡“(z))2)“2r2≤￡州(z)≤1(2)经过式(2)的非线性变换降低了一1≤e州(z)≤r。2013(6)李凡，等：基于人工蚁群的红外弱小目标检测方法9与n≤￡¨(z)≤r2区域中￡埘(z)的值、增加了r2≤8叫(z)≤1区域中e¨(z)的值，起到了增强这两个区域之间对比度的作用。2基于人工蚁群的红外