模糊证据理论在弱小目标检测中的应用：一种多特征融合算法

"基于模糊证据理论的多特征目标融合检测算法" 本文提出了一种创新性的目标检测算法，它结合了模糊证据理论与多特征融合，主要用于红外图像中的弱小目标检测。该算法的核心是利用平方证据权重来处理不确定性，提高了检测的准确性和鲁棒性。 在算法设计中，首先提取了检测图像的四个关键特征：局部灰度均值对比度、局部梯度均值对比度、局部差值和局部熵。这些特征反映了图像的不同方面，有助于全面地分析和理解目标的信息。接着，对提取的特征进行归一化处理，以确保它们在同一尺度上，便于后续的融合操作。 归一化后，通过模糊化处理将特征转化为模糊集，利用证据理论中的基本概率分配函数(Bayesian Probability Assignment Function, BPAF)来描述判断结果的不确定性。BPAF允许处理不确定性和不完整性数据，使得在没有完全信息的情况下也能做出合理的决策。 在模糊化的基础上，结合先验知识和测量统计的结果，对目标各特征值所处的空间和待识别目标假设集进行基本概率分配。这一步骤考虑了特征之间的相互关系和可能的混淆因素，进一步减少了不确定性。 然后，采用自适应加权融合策略来综合各个特征的信息，动态调整每个特征的权重，以适应不同场景和目标的变化。这种自适应性有助于优化整体检测性能，确保在复杂环境下的有效性。 最后，通过基于博弈概率分布的决策规则来确定最终的检测结果。博弈理论的应用引入了竞争和合作的概念，使得检测算法能够在目标检测的不确定性和复杂性之间找到最优平衡。 实验结果显示，该算法显著降低了目标检测过程中的不确定性，提升了系统的检测性能，特别是在处理红外图像中的弱小目标时，表现出了优越的性能。因此，这种方法对于提升红外目标检测的准确性和可靠性具有重要的实践意义，适用于军事、安防等领域的目标检测系统。