本文關(guān)鍵詞：基于邏輯回歸的匹配濾波器設計方法

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【摘要】：針對遙感相機常規(guī)采樣圖像的目標檢測問題,提出了基于邏輯回歸的匹配濾波器設計方法;針對不同的圖像目標特征,充分分析常規(guī)采樣后圖像上目標點的特征,選擇全面且適合的學習樣本;考慮到所獲得的圖像內(nèi)混入雜波和噪聲,因此,采用最大化信雜噪比作為邏輯回歸算法的性能指標,實現(xiàn)匹配濾波模板的迭代優(yōu)化;對比加入匹配濾波器前后目標臨域內(nèi)的信雜噪比,并將優(yōu)化的匹配濾波器與文獻中的最優(yōu)濾波器相比,試驗證明與文獻中的濾波器相比,優(yōu)化的匹配濾波器在目標檢測方面更加有效。
【作者單位】： 北京空間機電研究所;
【關(guān)鍵詞】： 圖像目標檢測 匹配濾波器 邏輯回歸 迭代優(yōu)化
【分類號】：TP751;TN713
【正文快照】： 0引言在遙感背景圖像中提取目標,主要困難在于圖像背景噪聲和背景的起伏。為了實現(xiàn)在復雜背景圖像中準確提取目標,避免目標的漏檢率,考慮采用匹配濾波的方法將圖像各像素點與匹配濾波器模板進行特征匹配,進而實現(xiàn)目標檢測。匹配濾波器是利用空間匹配濾波器所包含的待識別的目

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