基金partly supported by the China Postdoctoral Science Foundation(Grant No.2017M610156)the National Natural Science Foundation of China(Grant No.11501167)the Young Academic Leaders Project of Henan University of Science and Technology(Grant No.13490008)
文摘利用红外成像系统跟踪多个相距很近的点目标时,目标在成像面上的弥散像会发生交叠,导致成像系统无法有效分辨这些目标。本文提出了一种分辨这类小间距目标(Closely Spaced Objects,CSO)的新方法,通过建立小间距目标的成像模型,采用Gibbs抽样方法对小间距目标在焦平面上的中心位置和响应幅度进行估计,并利用贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC)检测目标数目。针对仿真生成的红外图像进行了仿真实验,实验结果表明本文方法对小间距目标的分辨是有效的。
