采用马尔可夫自回归模型的红外杂波时空域融合抑制_论文

第 4 1卷 第 3期  V o .   O3 141 N .  红 外 与 激 光 工 程  I f a e   n   s rEn i e rn   n r r d a d La e   g n e i g 21 0 2年 3 月   M a. 0 2 r2 1  采 用 马 尔 可 夫 自回归 模 型 的红 外 杂 波 时 空域 融 合 抑 制  龙 云利 , 宏 斌 。徐 唐 , 晖 , 安 玮  (. 1 国防科 学技 术 大 学 电子科 学与 工程 学 院 , 湖南 长沙 40 7 ; 10 3  2 .国防科 学技 术大 学 训 练部 , 南 长 沙 4 0 7 ) 湖 10 3  摘  要 :背景 杂波 抑制是 红 外传 感 器 目标探 测 的 关键技 术 。 对序 列 红外 图像 , 于马 尔可夫 自回 归 针 基   模 型建 立统 一的 时空 域表 达式 , 此进行 背景 杂波 的时 空域 融合抑 制 。首先 , 用改进 的 方 向中值 滤  据 利 波 实现 背景 杂波 的 空域初级 抑 制 ;其 次 ,利 用恒 虚警初 检 测提取 出残余 的强 杂波 干扰 点作 为样 本 点  集; 最后 , 据 最 小均方 残 差准 则通 过 奇异值 分 解估 算 统 一模 型参 数 , 而对 空域 滤 波 结果进 行 自适  根 进 应 时 空域 融合 抑 制 , 一 步提 高 图像 的信 噪 比。通过 大量 仿 真 实验 对 比 了算法 的抑制 效 能 , 进 并对 抑制  后 的残 差特 性进行 了详 细分析 。仿 真结 果表 明 : 算法相 比维纳 滤波 、 态学滤 波等 方法 具有 更好 的 该 形   性能。   关 键词 :背景 抑制 ; 红 外 图像 ; 奇异 值分 解 ; 信 噪 比        中 图 分 类 号 :T 3 1 P 9  文 献 标 志 码 :A   文 章 编 号 il0 — 2 6 2 l )3 0 9 一 5   0 7 2 7 (0 20 — 7 l 0   S a i lt m p r lf s d s pr s i g o  n r r d cu t r b s d p ta -e o a   u e   up e sn   f i f a e   l t e   a e   o   d p i e r g e so   a k v m o e  n a a tv   e r s i n M r o   d l Lo g Yu l ,Ta g Ho g i  n   ni   n   n bn ,Xu Hu    i,An W e    i ( .C l g   fE e t nc S in e a d E gn eig Na o a Unv ri   fDee s  e h oo y h n s a 4 0 7 , hn   1 ol e o   lcr i  ce c   n   n ie r , t n l ies y o   fn e T c n l g ,C a g h   1 0 3 C i a e o n i   t 2 De at n  fte D sil e Nain   i e s y o   e e s  e h oo y C a g h   1 0 3 hn ) . p rme to  h   ic i , t a Unv r t  fD fn e T c n lg , h s a 4 0 7 ,C ia  pn ol i n Ab t a t Ba k r u d l t r s p e sn  i  h   e   o   ee t g tr es y n r e  s n o s sr c : c g o n  cut   u pr si g s t e k y f r d tc i   a g t b  i fa d e s r .A i i g t e n r m n  a  s q e t l i r e   m a e ,a u i d s ailtm p r lf r u ain wa   t ie   o s p r s  e cutr b s d e u ni  nfa d i g s   nt   p ta —e o a  o m lto   s u lz d t   u p e s t   l t   a e   a r e i h e o   e d p i e r g e so   ak   o e .Fisl ,t e ba kg o n   lte   s s p r se   p tal  y te n t  a a tv   e r si n M r ov m d 1 h rty h   c r u d cu tr wa   u p e s d s a l b     i y h i r v d ie to a m e i m fl rn  a d h  s n  cu tr mp o e  d r c n l i du iti g n  te  ̄o g lte wa  i i a l s g e td s o sa t as  e s n t y e m ne  a  c n t n f le i l aa m  r to. Th n h e lr ai e  t  m o e p r m ee s we e si ae  b s d n ig lr au  d c mp st n n   d l a a tr  r  e tm td a e  o  sn u a v le e o o i o  a d i m i i u   v r g   ro  a d t e f t e   u e   e p r l i e i g nm m a e a e e r r n     a r f s d tm o a fl rn  wa   d pe h h t s a o

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