一种改进的MRF点目标检测算法

TP391.4; 针对复杂背景下点目标的单帧检测,明确提出有效像元的检测,基于点目标的局部相关性以及目标和背景的局部差异,提出了一种改进的基于马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)的点目标检测算法.该算法依据一种基于复杂背景可分性度量的信杂比(Signal to Clutter Ratio,SCR)准则对MRF进行迭代优化的初始配置.在此基础上,改进了MRF标记场的先验概率模型,设计了一种基于欧式空间度量的MRF先验概率能量函数,构造了MRF对欧式空间距离的标记场概率响应模型,并通过高阶能量函数提高了目标概率对邻域标记变化的响应能力.分析结果表明:该算法在结构化背景中...

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Bibliographic Details
Published in红外与毫米波学报 Vol. 37; no. 2; pp. 212 - 218
Main Authors 刘丰轶, 胡勇, 饶鹏, 巩彩兰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室(上海技术物理研究所),上海 200083 01.04.2018
中国科学院大学,北京 10000%中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083
中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083
Subjects
MRF
iterative optimization
point target
点目标
迭代优化
马尔可夫随机场
信杂比
valid pixel
signal to clutter ratio
有效像元
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Summary:TP391.4; 针对复杂背景下点目标的单帧检测,明确提出有效像元的检测,基于点目标的局部相关性以及目标和背景的局部差异,提出了一种改进的基于马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)的点目标检测算法.该算法依据一种基于复杂背景可分性度量的信杂比(Signal to Clutter Ratio,SCR)准则对MRF进行迭代优化的初始配置.在此基础上,改进了MRF标记场的先验概率模型,设计了一种基于欧式空间度量的MRF先验概率能量函数,构造了MRF对欧式空间距离的标记场概率响应模型,并通过高阶能量函数提高了目标概率对邻域标记变化的响应能力.分析结果表明:该算法在结构化背景中的性能更优,相比于传统Potts模型在目标辐射维度的检测能力更强,是一种鲁棒性更强的检测算法.
ISSN:1001-9014
DOI:10.11972/j.issn.1001-9014.2018.02.014