基于SVM后验概率的红外弱小目标检测

来源：激光与红外杂志2016年第6期北京时间：

作者：苑智玮

单位：空军工程大学防空反导学院,陕西 西安 710051；中国人民解放军94643部队,福建 漳州 363000；

摘要：针对复杂云层背景中背景边缘干扰严重的问题,提出基于支持向量机(SVM)后验概率的红外弱小目标检测算法。该算法将红外弱小目标检测视作目标与背景的二分类问题,根据红外图像特性,以各像素点8个方向的梯度作为目标和背景的分类依据,选取能够表现目标和背景特征的梯度作为SVM训练样本的主要参考量,设定训练集,并通过训练获得SVM分类模型。基于SVM后验概率的检测算法将待测样本各像素点的8方向梯度作用于分类模型,获得的SVM后验概率作为检测输出。实验结果证明了该算法的有效性。

关键词：红外小目标;目标检测;SVM后验概率;分类模型;梯度

基金资助：航空科学基金（No.20130196004）资助