基于最佳响应阈值的人眼视觉下背景杂波度量方法及性能验证

本文主要探讨了"基于最佳响应阈值的背景杂波度量"这一主题，针对传统的背景杂波度量方法存在的问题，如过度依赖固定经验权重或忽视人眼视觉系统的响应特性，提出了一种创新的度量策略。新方法的核心在于引入最佳响应阈值，这个阈值模拟了人眼对杂波信号的自然适应机制，使得度量更加符合人类视觉系统的感知。 传统的度量方法未能精确反映背景杂波的复杂性和变化，而新方法通过研究不同背景的相似性对目标获取性能的影响，实现了对背景杂波的更精准评估。这种方法的关键步骤包括：首先，确定最佳响应阈值，这有助于捕捉到人眼在面对各种杂波环境下的敏感度变化；其次，利用这个阈值分析背景与目标之间的相对重要性，从而影响目标检测、虚警发生以及搜索时间等关键性能指标。 为了验证新方法的有效性，研究者利用Search_2数据库进行了大量实验。实验结果显示，基于此度量法预测的目标获取性能与主观评估数据高度一致。具体来说，目标探测概率的均方根误差为0.0835，相关系数达到了0.7124和0.7444，这显示出良好的一致性；目标虚警概率的均方根误差为0.0691，相关系数分别为0.7874和0.6753，证明了新方法能有效减少误报；至于目标搜索时间，均方根误差为3.2321，相关系数分别为0.7630和0.7710，意味着搜索效率得到了提升。 因此，这种基于最佳响应阈值的背景杂波度量方法对于优化成像系统的性能具有重要意义，特别是在红外成像领域，它能够提高目标检测的准确性，降低误报，加快搜索速度，对于实际应用中的图像处理和目标识别任务具有显著优势。未来的研究可以进一步探讨如何将这种度量方法与其他先进的算法相结合，以实现更高水平的图像处理和分析。