基于最大似然比理论的红外小目标检测融合算法

"一种基于最大似然比理论的表决融合算法 (2011年) - 宋村夫，高颖慧，王平" 本文主要介绍了一种在复杂背景和强干扰环境下提高红外小目标检测可靠性和识别可信度的算法。该算法结合了最大似然比准则和表决融合技术，特别适用于低信噪比条件下的红外小目标检测。 1. 最大似然比准则（Generalized Likelihood Ratio Test, GLRT）： 最大似然比准则是一种统计决策理论中的重要概念，用于估计未知参数或进行假设检验。在该文中，GLRT被用来从远红外和中波红外两个波段的图像中提取小目标。通过比较两个波段图像中目标存在的概率与不存在的概率，选取使得似然比最大的情况作为决策依据，从而有效提取出目标特征。 2. 表决融合算法： 表决融合是一种多传感器信息融合策略，它将多个传感器的数据进行综合处理，以提高整体检测效果。在本文的上下文中，"OR/AND"融合算法被应用。"OR"融合意味着只要在一个波段中检测到目标就认为目标存在，而"AND"融合则要求两个波段都检测到目标才确认其存在。通过这种融合方式，可以进一步提升目标确认的准确性，减少误检和漏检的可能性。 3. 实验结果与应用： 实验结果显示，该算法对于低信噪比条件下的红外小目标具有出色的识别性能。这意味着在复杂环境和干扰较大的情况下，该方法仍能保持较高的检测可靠性，这对于军事、航空航天等领域的红外传感器系统具有重要意义。 4. 多红外传感器的优势： 多红外传感器系统可以提供多角度、多光谱的信息，增强对目标的识别能力。结合最大似然比准则和表决融合，能够有效地整合不同波段的信息，提高在复杂环境中的检测和识别能力。 5. 论文价值： 该论文属于自然科学领域，特别是信息技术和电子科学的交叉部分。通过对最大似然比理论的应用和改进，以及设计有效的融合策略，论文为红外小目标检测提供了新的解决方案，对于推动红外成像技术的发展和实际应用具有积极的贡献。 这篇2011年的论文提出了一种创新的红外小目标检测算法，结合了统计决策理论和信息融合策略，旨在提高在复杂环境和强干扰下的目标检测性能。这种方法对于改善现有红外传感器系统的性能，特别是在低信噪比条件下的目标识别，具有重要的理论和实践意义。