基于加权系数自适应选择的背景杂波抑制技术研究An Adaptive Weight Function Selection Method Based Approach for Clutter Suppression
艾斯卡尔·艾木都拉;
摘要(Abstract):
含有点状运动目标的红外图像情况下,本文研究了一种以最小自适应空域局部加权估计误差使全局估计误差为最小的图像背景(杂波)估计技术,给出了此类估计器性能分析和加权函数的自适应选择算法.另外,杂波抑制后,残留噪声的高斯性和独立性通过Kendall秩相关法和计算Friedman统计量的方法来进行了验证,其结果表明自适应选择的Uniform或Gabor加权系数综合性能优于同类文献中经常被单独使用的Uniform加权函数.
关键词(KeyWords): 点目标;红外图像;自适应;局部加权回归分析;Kendall秩相关系数;Friedman统计量
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(60507005,60662002);; 新疆维吾尔自治区教育厅高校科研计划科学研究重点资助项目(XJEDU2005I04)
作者(Authors): 艾斯卡尔·艾木都拉;
参考文献(References):
- [1]POHLIG S C.Spatial-Temporal Detection of Electro-Optic Moving Targets[J].IEEE Trans on Aerospace and Electronic System,1995,32(2):608-616.
- [2]CHEN J Y,REED I S.A Detection Algorithm for Optical Targets in Clutter[J].IEEE Trans on Aerospace and Electronic Systems,1987,AES-23(1):46-59.
- [3]艾斯卡尔,那斯尔江.一种基于局部加权非参数回归估计的杂波抑制技术研究[J].激光与红外,2005,35(4):294-296.
- [4]SERGEI LEONOV.Nonparametric Methods for Clutter Removal[J].IEEE Trans on Aerospace and Electronic Systems,2001,37(3):832-847.
- [5]Christopher G Atkeson,Andrew W Moore,Stefan Schaal.Locally Weighted Learning.http://www.cc.gatech.edu\fac\Chris.Atkeson
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