图象序列中检测运动小目标的递归算法

摘要

分析了一种基于卡尔曼滤波理论的时域递归低通滤波算法.这种算法根据运动小目标,背景干扰和噪声在图象序列中的差异,能够抑制背景,增强小目标并将其从相对静止的背景中有效地分离出来.在恒虚警概率条件下,该算法可以在低信噪比的情况下,减小背景干扰和随机噪声的影响,提高信噪比.选取适当的阈值,能够得到清晰的小目标轮廓.通过仿真,验证了这种算法的有效性.