[发明专利]一种二维可计算的目标探测、识别及辨识性能预测方法

权利要求书

1.一种二维可计算的目标探测性能预测方法，具体为：获取目标二维图像，计算二维图像的目标探测概率P＝f(X)，X为信噪比或线对数或成像距离，目标探测概率P＝f(X)越大则表明目标被探测成功的可能性越大；

其中，f(X)＝b₃×exp(b₂×X)+b₁×exp(b₀×X)

或f(X)＝a_nXⁿ+a_n-1X^n-1+a_n-2X^n-2+…+a₁X+a₀，n≥4

系数b₀、b₁、b₂、b₃或a_n，a_n-1，…，a₀通过使用样本二维图像序列(x_i，y_i)作二维曲线拟合确定，x_i表示第i个样本二维图像的信噪比或线对数或成像距离，y_i表示第i个样本二维图像的目标探测概率；

所述线对数或(LP_x+LP_y)/2，X方向的线对数LP_x＝目标成像宽度/像元空间分辨率，Y方向的线对数LP_y＝目标成像长度/像元空间分辨率。

2.根据权利要求1所述的目标探测性能预测方法，其特征在于，所述样本二维图像的目标探测概率通过先多级滤波再二值分割的方法确定。

3.一种二维可计算的目标识别性能预测方法，具体为：获取原始目标二维图像，计算二维图像的目标识别概率P′＝f′(Y)，Y为信噪比或线对数或(信噪比，线对数)，目标识别概率P′＝f′(Y)越大则表明目标被识别成功的可能性越大；

其中f′(Y)＝a_n′Yⁿ+a_n-1′Y^n-1+a_n-2′Y^n-2+…+a₁′Y+a₀′，n≥4

系数a_n′，a_n-1′，…，a₀′通过使用样本二维图像序列(x_i′，y_i′)作二维曲线或三维曲面拟合确定，二维曲线拟合时x_i′表示第i个样本二维图像的信噪比或线对数，三维曲面拟合时x_i′表示第i个样本二维图像的(信噪比，线对数)，y_i′表示第i个样本二维图像的目标识别概率；

所述线对数或(LP_x+LP_y)/2，X方向的线对数LP_x＝目标成像宽度/像元空间分辨率，Y方向的线对数LP_y＝目标成像长度/像元空间分辨率。

4.根据权利要求3所述的目标识别性能预测方法，其特征在于，所述样本二维图像的目标识别概率采用归一化互相关方法确定。