基于混合概率核主成分二次相关红外目标检测

在主成分特征提取基础上,提出了一种把子空间二次综合判别函数(Subspace Quadratic Dynthetic Discri minant Function,SSQSDF)作为相关滤波器的红外目标检测算法.该算法把混合概率核主成分分析推广到混合概率模型,在核空间对样本进行特征提取,获取目标样本的低维主特征向量.对训练和待检测样本向主特征向量投影获得它们的低维特征分量,并把获取的特征量作为SSQSDF的样本参量.最后,SSQSDF滤波器输出大于给定阈值所对应的检测区域,将其作为检测目标.实验证明,该算法能较强抑制目标背景噪音,提高目标检测准确度,具有一定的可行性和有效性.

基于核空间二次相关滤波的红外目标检测

子空间二次综合判别函数(SSQSDF)是一种性能良好的二次相关滤波器,为了更好地对复杂场景中红外目标进行检测,提出了把SSQSDF扩展到高维空间用于红外目标检测的核二次相关检测算法(KSSQSDF)。算法主要通过选取适当核函数得到训练样本核矩阵,然后利用核函数性质把SSQSDF转换为以核矩阵表示形式的矩阵方程,最后求解方程获得KSSQSDF算法表达式。KSSQSDF形式简单,能较强抑制目标背景噪声干扰,提高目标检测精度。在真实场景下通过实验验证了KSSQSDF与SSQSDF相比在检测性能上具有优越性。

核空间与二次相关滤波器融合的红外目标检测

针对二次相关滤波器(QCF)与核空间特征相结合在红外目标检测中的应用,提出KSSQSDF核直接映射法与MPKPCASSQSDF核特征提取融合法。前者对低维空间下的QCF直接进行高维映射,使其转化为核空间下的非线性相关滤波器;后者采用核空间进行特征提取,对提取后的特征向量使用低维空间的相关滤波器,用于红外目标检测。通过实验分析2种算法间的相互联系,在目标检测结果及计算复杂性等方面的差异,结果表明,2种算法的检测精度大致相同,均明显优于低维空间的QCF检测,但MPKPCA-SSQSDF核特征提取融合法不受QCF种类限制,检测时间短,具有广泛性,在某种程度上可以代替KSSQSDF核直接映射法。