核密度估计时-空域滤波红外背景抑制方法

提出一种基于核密度估计的时-空域滤波算法,用于红外搜索跟踪系统图像的背景抑制。算法分为空域滤波和时域滤波两部分。在空域滤波中,采用核密度估计算法对背景进行平滑;在时域滤波中,采用核密度估计算法对经过空域滤波后的图像灰度值进行概率计算,判别属于背景残差的灰度值,然后做进一步的滤除。核方法对背景有很好的光滑性且易于计算机实现,实验表明,这种非参方法设计的时-空域滤波算法对背景杂波有非常良好的抑制效果,信噪比也得到明显提高。

一种基于稀疏化核方法的红外强杂波背景抑制算法

杂波背景抑制一直是红外弱小目标检测面临的难题.背景抑制可分为背景预测和差分滤波两步.针对强杂波背景呈现非线性分布的特征,提出了一种基于稀疏化核递推最小二乘(KRLS)算法的非线性背景抑制算法.算法采用监督学习模型,使用序列图像作为训练样本.通过稀疏化控制学习函数的复杂度并剔除冗余信息,不但可以提高学习机器的推广能力,还可以降低运算量.使用真实红外图像对算法进行了测试,并分析了算法参数.实验结果表明:算法可自适应预测不同类型的强杂波背景,并有效抑制背景杂波.