基于Gibbs抽样的红外成像小间距目标分辨方法

摘要

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.