云层背景下基于混沌理论的红外小目标检测研究
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中国科学院上海技术物理研究所

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中图分类号:

TP391

基金项目:

中国科学院智能红外感知重点实验室基金项目(CXJJ-20S030),上海市浦江人才计划项目(20PJ1415400)


Research on infrared small target detection based on Chaos Theory in cloudy backgroundWu Jiewang1,2,3, Xu Wenjun1,2, Liu Gaorui1,2, Sun Shengli1,2*
Author:
Affiliation:

Shanghai Institute of Technical Physics, Chinese Academy of Sciences

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    摘要:

    针对云层背景下红外小目标检测难,可用数据集少的问题,提出了一种基于混沌预测的检测方法。从云层背景的空间混沌特征出发,采用径向基函数神经网络设计了混沌序列的预测模型,并利用遗传算法优化网络参数,提高预测精度。最后通过预测模型对图像像素序列的预测误差,实现了小目标检测。实验验证了上述算法的有效性,对测试样本的检测率为86.7%,虚警率为0.86%。

    Abstract:

    Aiming at the problems of difficult detection of infrared small targets in cloud background and few available data sets, a detection method based on chaotic prediction is proposed. Based on the spatial chaotic characteristics of cloud background, the prediction model of chaotic sequence is designed by using radial basis function neural network, and the network parameters are optimized by genetic algorithm to improve the prediction accuracy. Finally, the small target detection is realized by the prediction error of the image pixel sequence by the prediction model. Experiments verify the effectiveness of the above algorithm. The detection rate of test samples is 86.7% and the false alarm rate is 0.86%.

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  • 收稿日期:2022-04-29
  • 最后修改日期:2022-04-29
  • 录用日期:2022-05-17
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