基于背景雜波理論的目標獲取性能模型修正.pdf

1、光電成像系統(tǒng)目標獲取性能的預測和評估在光電成像總體技術中占有舉足輕重的位置，大氣環(huán)境、光電成像系統(tǒng)本身和目標背景特性都會影響光電成像系統(tǒng)的目標獲取性能。隨著光學系統(tǒng)、探測器以及電路設計的不斷改進，光電成像系統(tǒng)本身對目標獲取性能影響的減弱，使得目標背景特性逐漸成為影響光電成像系統(tǒng)目標獲取性能越來越重要的因素，因此，對目標背景特性的正確理解與科學量化是建立更完善、準確的光電成像系統(tǒng)性能預測模型的關鍵。針對此問題，本文研究了一種新型基于嵌入式

2、隱馬爾可夫模型的背景雜波量化尺度，并利用它對已有的目標獲取性能模型進行了修正。
　　首先，本文從人眼視覺獲取目標過程出發(fā)，綜合考慮目標和背景圖像的二維特性，采用二維數(shù)學模型——嵌入式隱馬爾可夫模型來表征圖像特性；由于目標不同，雜波的理解也會有所改變，因此，本文在進行特征提取時自適應地設置不同目標對象的參數(shù)；同時，采用與觀察者觀察并記錄目標的物理機制相一致的最優(yōu)化模型參數(shù)訓練過程，通過解碼過程獲得產生目標、背景觀察序列的可能狀態(tài)路徑

3、并記錄其出現(xiàn)的概率，這個概率可以表征該模型與此觀察序列矩陣的匹配程度，最終通過統(tǒng)計分析定量表征目標與背景的相似程度，這個過程緊緊圍繞背景雜波的重要特性(與目標的相似性特性)展開，而且這個過程與觀察者在探測目標時總能實現(xiàn)路徑最優(yōu)化的過程是一致的。因此，相比以往的雜波尺度，本文建立的基于嵌入式隱馬爾可夫模型的背景雜波尺度(EHMMC)與主觀試驗數(shù)據(jù)有更好的一致性。
　　接下來，本文采用基于嵌入式隱馬爾可夫模型的背景雜波尺度對復雜背景下