采用动态分割与自适应滤波的弱小目标检测

摘要

为了增强红外或者可见光图像数据中的弱小目标检测,提出了一种采用模糊C均值(FCM)聚类与迭代最小二乘(RLS)自适应滤波相结合的背景抑制方法.假设待检测目标在图像帧上具有极小的空域扩展度,且受到强背景杂波的干扰.对输入的图像首先采用FCM聚类划分为灰度准半稳的子域,再将整帧图像均匀划分为相同的子块,然后在每个子块中针对每类子域利用RLS滤波估计背景杂波并另以去除,结果只剩下目标信号与残留噪声.大量仿真试验表明与其它传统方法相比具有更好的检测性能.