【摘 要】
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提出一种适用于并行压缩成像系统的压缩域小目标检测算法,以便省去获得小目标位置信息时进行的图像重建环节,有效降低算法的复杂度。该方法通过并行压缩成像数学模型捕获背景
【机 构】
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中国科学院上海技术物理研究所中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划资助项目（No.2015AA7015091）, 中国科学院上海技术物理研究所2015年所创新专项资助项目（No.CX-63）
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提出一种适用于并行压缩成像系统的压缩域小目标检测算法,以便省去获得小目标位置信息时进行的图像重建环节,有效降低算法的复杂度。该方法通过并行压缩成像数学模型捕获背景以及待测图像压缩测量值,通过高斯混合模型进行压缩域背景建模,从而获得压缩域前景观测值。然后计算压缩域前景观测值与各压缩域目标位置模板的余弦相似度,根据局部阈值以及压缩域候选目标面积实现目标检测与定位。最后进行了仿真实验,分析了降采样率、测量次数、投影误差以及噪声等对目标检测效果的影响。结果表明：增大降采样率及噪声均会降低检测效果;测量次数对检测效
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