基于边界先验双模型贝叶斯决策的红外图像海天线检测

作者：邵旭慧; 裴继红; 赵阳

来源：信号处理, 2019, 35(05): 877-887.

DOI：10.16798/j.issn.1003-0530.2019.05.020

• 红外图像
• 海天线检测
• 贝叶斯决策
• 离散余弦变换
• 随机抽样一致性算法

为了解决红外图像在复杂海面干扰下的海天线检测问题,本文提出了一种基于边界先验双模型贝叶斯决策的海天线检测方法。该方法首先将海空背景下的红外图像划分为子图像块,以子图像块的离散余弦变换的主余弦谱作为子图像块特征;然后,基于边界先验建立了海、天子图像块的贝叶斯决策模型,对海、天子图像块进行粗划分;之后,利用粗划分的子图像块集合建立细划分贝叶斯决策模型,利用重叠子图像块滑动细划分方法,获取海天线上候选点;最后,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法得到海天线模型参数,实现海天线的检测。实验结果表明,该方法能有效检测出复杂海空背景下的海天线,对于海杂波、亮斑等干扰较多的复杂红外图像具有更优的检测效果,运算速度较快。

• 单位
  深圳大学