基于迭代距离分类与轨迹关联检测空间弱小目标

为了实现高效自动目标检测,提出了一种可用于低信噪比条件下的空间可见光弱小目标检测算法。首先,建立空间光学图像模型,利用恒虚警率(CFAR)方法确定分割系数对单帧图像背景进行分割;然后,基于恒星结构稳定特性构建距离特征空间,并针对特征空间构造分类准则函数,使用迭代最优化分类方法提取出候选目标点;最后,依据目标运动轨迹的连续性建立空间目标轨迹关联、合并以及虚假目标轨迹删除规则,进行轨迹处理,实现空间可见光弱小目标的检测。文中还提出了单帧检测率、虚警率与序列检测率、虚警率相结合的评价方法。实验结果表明:在低信噪比条件下(SNR≤3),得到的序列检测率达到96.02%以上,序列虚警率达到4.4%以下。该方法在低信噪比条件下显著提高了目标检测率,并有效抑制了虚警。