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本文提出的弱小目标检测算法,首先利用小波包对图像进行多尺度分解,保证得到更适合于弱小目标信号的时频相平面。然后为了更好的消除噪声的干扰,给出了高斯判别准则,利用该准则对小波包树上的节点,自下而上地进行高斯性检验,并将相邻四个全高斯性小波包系数进行合并,得到图像的最优划分。
弱小目标检测算法的设计与分析
【摘 要】
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本文提出的弱小目标检测算法,首先利用小波包对图像进行多尺度分解,保证得到更适合于弱小目标信号的时频相平面。然后为了更好的消除噪声的干扰,给出了高斯判别准则,利用该准则对小波包树上的节点,自下而上地进行高斯性检验,并将相邻四个全高斯性小波包系数进行合并,得到图像的最优划分。
【机 构】
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齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院
【出 处】
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中国科技信息
【发表日期】
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2013年16期
【基金项目】
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黑龙江省教育厅科学技术研究项目（12511602）
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