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采用D-S证据理论的双色红外小目标融合检测 总被引:5,自引:4,他引:5
针对远距离低信噪比条件下目标检测难的实际问题,提出采用D-S证据理论的双色红外小目标融合检测方法。该方法首先采用统计检测方法对各传感器图像进行目标检测处理;接着采用“或”逻辑对各传感器的目标检测结果进行融合,以降低目标漏检的可能性;然后在各传感器图像中提取融合检测结果中各候选目标区域的多个图像特征作为进一步消除虚警的证据;最后采用D-S证据理论对各候选目标区进行基于多特征的目标融合识别处理,并将识别结果作为整个系统最终的目标检测输出。实验结果证明了该算法的有效性。 相似文献
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本文采用D-S证据理论对振动目标脉冲宽度进行融合,可以很好地解决振动目标识别问题。地面目标激励产生的振动信号,主要受到运动状态、目标质量、传感器的距离以及地质条件等因素的影响。对传感器采集到的振动信号进行处理、特征抽取进而通过分类识别的方法可以确定产生地振动信号的目标类别[1]。 相似文献
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根据实际要解决的红外小目标与诱饵弹的识别问题,提出了一种基于模糊集理论与D-S证据理论相结合的方法,此方法把目标与诱饵的辐射特性及运动特性用D-S证据结合起来,构成目标与诱饵识别的模糊集合,最后根据目标置信度函数进行模糊综合判决进行目标的检测、识别.实验证明该算法能很好的把目标从诱饵中分离出来. 相似文献
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在深入分析和提取近岸舰船目标红外特性和微波特性的基础之上,提出一种基于D-S证据理论的红外图像和微波特性融合方法来实现近岸舰船目标的识别.一方面,对红外图像进行小波去噪、边缘提取、海天线识别与对消等红外预处理和特征提取后,可以得到若干个待选目标;另一方面,对目标回波进行衰减、低噪声放大、滤波和线性放大等处理后,可以得到信号幅度大于一定阈值若干个待选目标.最后,通过对红外和微波得到的待选目标运用D-s证据理论的融合规则进行数据融合,得到最终识别结果.算法易于硬件实现.实验表明,该方法能达到较好的识别效果. 相似文献
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针对双/多波段红外目标检测问题,提出了一种基于自适应加权投票融合准则的红外目标融合检测方法。该方法首先对双/多波段红外传感器进行图像配准,然后对单传感器红外图像进行处理,得到单传感器目标检测结果,最后使用提出的自适应加权投票融合准则,对单传感器目标检测结果进行融合,得到最终判决。实验结果显示,该算法能在较大程度上降低目标检测过程中的不确定性,从而提高了系统的检测性能,同单波段检测结果和其他的融合结果相比,该方法能有效地降低漏警概率和虚警概率;并且该方法易于实现,并在实际工程中得到了应用。 相似文献
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介绍了D-S(Dempster-Shafer)证据理论的基本概念及其应用特点,分析了舰船和飞机目标识别的需求以及基于搭载辐射源识别舰机目标平台的可行性,结合需求背景,阐明了D-S证据理论在舰机目标识别中的应用方法,详细说明了识别框架的构建和基本概率赋值过程,并在试验环境下验证了该应用方法的可用性和有效性。 相似文献
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基于小波变换与灰度形态学滤波的双波段红外图像弱目标融合检测 总被引:3,自引:0,他引:3
针对舰载红外搜索与跟踪系统中的弱目标检测问题,本文首先提出了一种采用小波变换与灰度形态学滤波相结合的背景抑制与目标增强算法;然后基于所提出的背景抑制与目标增强算法设计了一种双波段红外图像弱目标融合检测方法;最后采用实际的双波段红外图像序列对所提出的背景抑制与目标增强算法和所设计的双波段红外图像弱目标融合检测方法进行了实验测试,并给出了详细的分析与比较。实验结果显示所提出的背景抑制与目标增强算法在较大程度上改善了在信噪比条件下的红外图像弱目标检测效率,而双波段红外图像的应用进一步提高了系统的目标检测性能。 相似文献
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随着红外成像设备在军用和民用领域的大量应用,如何快速一致地判断红外成像设备的技术状态并分析和排除故障变得越来越迫切。提出一种基于变焦双波段的便携式红外目标模拟器,通过高精度黑体(-10~260℃温度可调、精度优于0.01℃)、卡片插拔式靶标、3倍连续变焦双波段投影结构设计来满足红外成像设备中波、长波及不同目标的检测需求。相比于其它模拟器,该模拟器兼顾双波段,提高了设备使用范围;可更换靶标、变焦投影有利于兼顾不同红外成像设备不同距离目标的模拟检测需求。从各项检测试验结果来看,该模拟器达到了预期的目标,满足了实用化的模拟检测需求,解决了成本过高的问题。 相似文献
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低信噪比红外图像普遍存在目标一背景间对比度较差、目标边缘模糊和噪声较大等特点,采用常规模板匹配、Hu矩方法难以取得理想检测效果.针对低信噪比红外目标图像,分析了Zemike矩的基本原理和计算方法,提出了基于Zemike正交矩的低信噪比红外目标检测方法,并比较了模板匹配、Hu矩、Zemike矩方法的目标识别效果.理论分析与实验验证了所提方法的有效性. 相似文献
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为了满足目标识别的需要,多传感器的数据融合技术已经成为研究的热点。D-S证据理论是多传感器信息融合中最常用的一种处理不确定问题的方法,在基于D-S证据理论的目标识别融合中,基本概率赋值的获取是一个难点。使用神经网络中应用最广泛的BP神经网络来求基本概率赋值,再结合D-S理论进行目标识别。结果表明这种方法可以提高战场目标识别的可靠性,降低识别结果的不确定性。 相似文献
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针对低信噪比红外目标图像,分析了Zernike矩的基本原理、计算方法和旋转不变性,提出了基于Zernike正交矩的低信噪比红外目标检测方法,并比较了模板匹配、Hu矩、Zernike矩方法的目标识别效果.理论分析与实验验证了所提方法的有效性. 相似文献
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在无线传播过程中,主用户信号经常会受到路径损耗、阴影衰落等影响,导致无线通信环境中单个认知用户对主用户的感知结果存在不确定性。因此,结合D-S证据理论方法,提出了一种新的协作频谱感知算法。以能量检测作为基础,将证据间冲突变化程度平均性的概念结合其中,根据这一方式设计了一种新的证据理论合成法则,将多个D-S融合结果送到融合中心进行数据融合,得出最终判决。仿真实验结果表明,该算法能够很好地解决证据间的高度冲突并较为合理地减轻不确定性因素的影响,在信噪比比较低的情况下,获得较好的检测性能。 相似文献
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针对多模态医学影像融合后存在边缘模糊、纹理不清晰的问题,提出了一种基于D-S证据理论的影像融合方法。首先对待融合的医学影像进行小波分解,在高频域,取纹理属性和边缘属性作为证据,根据Dempster证据合成和判决规则,得到高频域各点属性,从而确定融合规则;在小波分解的低频域,采用基于区域梯度的融合规则。实验结果表明,融合后医学影像较为完整地保留了源医学影像的边缘和纹理细节信息,有效提高了融合性能,优于同类方法。 相似文献