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多模型预处理和关联度融合检测红外目标

林晓春 郭艳艳 王艳 李存志 张颖

林晓春, 郭艳艳, 王艳, 李存志, 张颖. 多模型预处理和关联度融合检测红外目标[J]. 红外技术, 2004, 26(5): 18-21,24. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2004.05.005
引用本文: 林晓春, 郭艳艳, 王艳, 李存志, 张颖. 多模型预处理和关联度融合检测红外目标[J]. 红外技术, 2004, 26(5): 18-21,24. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2004.05.005
Detecting Infrared Target Based on Multi-Model Preprocessing and Relational Grade Fusion[J]. Infrared Technology , 2004, 26(5): 18-21,24. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2004.05.005
Citation: Detecting Infrared Target Based on Multi-Model Preprocessing and Relational Grade Fusion[J]. Infrared Technology , 2004, 26(5): 18-21,24. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2004.05.005

多模型预处理和关联度融合检测红外目标

doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2004.05.005
基金项目: 陕西省自然科学基金(2002F13)%西安电子科技大学校科研和教改项目(03003)
详细信息
  • 中图分类号: TN219

Detecting Infrared Target Based on Multi-Model Preprocessing and Relational Grade Fusion

  • 摘要: 基于对红外检测系统及识别方法的详细分析,研究了用于红外目标检测的算法多模型数据融合技术,设计了一种新的基于灰色关联度数据融合模型.该方法将多种目标检测算法结合起来,利用有限的预处理目标信息,依托n维空间中目标函数曲线之间的灰色空间距离关系来判断目标之间发展过程的相近性和相似性;从关联度分析出发,实现数据融合及红外目标的检测.该方法可以有效的提高红外目标的检测概率、降低虚警率和漏警率.它是以增加检测系统硬件复杂程度为代价,换取红外图像实时检测的可靠性和可信性的.
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