【摘 要】
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在红外搜寻与跟踪系统(IRST)中,由于目标距离较远以及目标本身的微弱特性,再加上复杂背景杂波及噪声的干扰,目标几乎完全被掩盖,使点目标的直接检测和跟踪变得非常困难。在目
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在红外搜寻与跟踪系统(IRST)中,由于目标距离较远以及目标本身的微弱特性,再加上复杂背景杂波及噪声的干扰,目标几乎完全被掩盖,使点目标的直接检测和跟踪变得非常困难。在目标检测前,必须先对图像进行背景杂波抑制,因此本文重点研究含有微弱目标的图像序列的背景杂波估计与抑制技术。利用神经网络强大的非线性映射能力和遗传算法的全局搜索机制,本文研究了基于遗传神经网络的背景杂波估计与抑制方法,它首先利用遗传算法分别优化BP神经网络和RBF神经网络的有关结构和参数,然后将训练样本分别送入遗传BP网络和遗传RBF网络中进行训练,对于训练好的神经网络,随机选择测试样本进行背景杂波抑制。杂波抑制后,残留噪声的高斯性和独立性通过Kendall秩相关法和计算Friedman统计量的方法来进行了验证,遗传神经网络的背景杂波抑制效果与常用的Uniform加权函数进行了比较,结果表明本文研究思路的可行性和有效性。
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