采用目标背景建模的毫米波弱小目标检测

基于被动毫米波成像特性,提出了改进的稀疏表示——圆周中心差(ISR-CSCD)算法来解决被动毫米波图像中弱小目标与背景区分度较弱,目标可提取特征较少的问题。该算法通过改进稀疏表示方法完成背景抑制与目标增强。依据目标与周围背景特征先验,提出了圆周中心差背景抑制算法对检测图像进行背景抑制。然后,融合改进稀疏表示方法和圆周中心差背景抑制算法的结果得到抑制了背景的目标增强图像。最后,基于恒虚警率的检测方法完成了弱小目标的检测。对不同场景下的毫米波图像进行了实验检测,结果表明,与主流算法图像稀疏表示(SR)法、鲁棒规则核回归牛顿算法(NRRKR),空时联合分类稀疏表示算法(STCSR)和累积中心与周边差异测量算法(ACSDM)相比,ISR-CSCD算法具有更低的虚警率、更高的检测精度、更强的鲁棒性。对各种虚警率、信噪比之下的毫米波弱小目标检测结果显示,ISR-CSCD检测率相对于其它算法平均提高了约15%。