基于MATLAB的最小平均代价(MAC)研究

介绍了一种利用工具软件 MATLAB 强大的数学功能来对极大极小准则中最小平均代价进行研究的方法.对各种可能的极限值进行了运算,给出了定量的描述,并且画出了各种可能的极限值曲线图,加深了对最小平均代价概念的理解,结论有较强的针对性。

基于MAC的红外小目标自适应检测

针对复杂背景下的红外小目标检测,介绍了一种基于小波包变换和最小平均代价的最佳全局自适应检测算法。通过对目标图像进行小波包降噪和非线性变换对比度增强处理抑制背景杂波、提高信噪比。分析并提取了一种用于目标检测的有效特征矢量,建立并验证了目标和背景不同模式下特征矢量的分布模型。根据该模型基于最小平均代价准则解算出最佳全局自适应分割门限,从而实现红外小目标的自适应检测。仿真实验表明,小波包变换与非线性图像增强处理具有良好的降噪性能,且最佳全局自适应检测法的检测性能优越。