基于灰色预测与混沌PSO的红外小目标检测提升策略

本文主要探讨了"灰色预测和混沌粒子群优化（Chaos Particle Swarm Optimization, C-PSO）在红外小目标检测中的应用"。作者尹丹艳和吴一全针对红外图像中弱小目标和复杂背景的特点，提出了一种创新的检测方法。首先，他们利用灰色系统理论中的GM(1.1)模型进行背景预测，这是一种在时域内处理数据的技术，通过预测背景动态变化，可以生成预测图像并与实际图像相减，得到残差图像。这种方法有助于抑制背景噪声，同时增强小目标的信号。 接着，作者引入了混沌粒子群优化算法，这是一种群体智能优化方法，其核心是模拟鸟群或粒子的觅食行为。在这个背景下，C-PSO被设计用于模糊最大熵二维直方图的斜分，这是一种非线性分割技术，能够更有效地识别和分离残差图像中的小目标区域。通过这种方式，即使在远距离和复杂的红外图像环境下，也能显著提高小目标的检测概率。 实验结果有力地证明了这种方法的有效性，不仅提高了红外目标的检测率，还使得小目标检测在距离上有所扩展。因此，该论文不仅贡献了一个新颖的目标检测策略，也为红外成像领域的目标检测问题提供了一种有前景的解决方案。此外，研究中涉及的关键概念包括：红外小目标检测、背景抑制、灰色预测、模糊最大熵以及混沌粒子群优化，这些都是信息技术领域的重要研究课题，对于提升红外成像系统的性能具有实际意义。