本文選題：圖像處理 + 紅外弱小目標��； 參考：《光學學報》2017年06期

【摘要】：在紅外對空探測系統(tǒng)中,由于探測器時刻處于運動狀態(tài)使得目標圖像產(chǎn)生劇烈的運動模糊,給紅外小目標檢測造成困難。為了解決運動模糊條件下紅外小目標檢測的問題,提出將運動模糊復原技術(shù)和圖像增強技術(shù)引入紅外探測系統(tǒng)。先將探測器采集到的原始圖像經(jīng)過維納濾波,對運動模糊進行處理并抑制噪聲干擾,再利用梯度法對處理后的圖像做銳化處理,增強目標邊緣。實驗驗證和仿真分析結(jié)果都表明,該方法運動模糊復原效果明顯,并在一定程度上抑制了噪聲,提高了目標對比度,使目標在背景中更加凸顯,并且能夠顯著提高目標圖像質(zhì)量。引入的評價參數(shù)峰值信噪比和均方差表現(xiàn)良好,該方法可以增強探測系統(tǒng)的使用性能。
[Abstract]:In the infrared space detection system, because the detector is in the state of motion at all times, the image of the target produces sharp motion blur, which makes it difficult to detect the small infrared target. In order to solve the problem of small infrared target detection under moving blur, the motion blur restoration technique and image enhancement technique are introduced into infrared detection system. Firstly, the original image collected by the detector is processed by Wiener filter, then the motion blur is processed and the noise interference is suppressed, then the processed image is sharpened by gradient method to enhance the edge of the target. The experimental results and simulation results show that the method has obvious effect on motion blur restoration, and to a certain extent, it suppresses the noise, improves the contrast of the target, and makes the target more prominent in the background. And it can improve the quality of the target image. The peak signal-to-noise ratio (PSNR) and mean square error (RMS) of the evaluation parameters are good, and this method can enhance the performance of the detection system.
【作者單位】： 電子工程學院脈沖功率技術(shù)國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61307025) 安徽省自然科學基金(1308085QF122)
【分類號】：TN215;TP391.41

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前8條

1 趙春暉;姚淅峰;張麗麗;;采用字典遞歸更新的目標檢測稀疏算法及GPU實現(xiàn)[J];光學學報;2016年08期

2 張寧;沈湘衡;葉露;宋瑩;;光電測量設(shè)備圖像高頻頻譜對主觀評價的影響[J];光學學報;2016年04期

3 孟偉;金龍旭;李國寧;傅瑤;;調(diào)制傳遞函數(shù)在遙感圖像復原中的應用[J];紅外與激光工程;2014年05期

4 尚玲;劉朝暉;折文集;;陸基紅外探測系統(tǒng)遮光罩優(yōu)化設(shè)計[J];紅外與激光工程;2012年05期

5 劉永進;朱紅;趙亦工;;基于幀間預測的紅外焦平面陣列非均勻校正算法[J];光子學報;2009年04期

6 周慧鑫;魏亞姣;秦翰林;王炳健;;基于非線性模型的卡爾曼濾波非均勻性校正算法[J];光學學報;2009年02期

7 劉瑞明;劉爾琦;楊杰;張?zhí)镪?王芳琳;;核Fukunaga-Koontz變換檢測紅外小目標[J];紅外與毫米波學報;2008年01期

8 武斌;姬紅兵;李鵬;;基于三階累積量的紅外弱小運動目標檢測新方法[J];紅外與毫米波學報;2006年05期

【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 趙超;伏思華;姜廣文;;星敏感器遮光罩的設(shè)計與雜散光分析[J];半導體光電;2017年02期

2 方玉亮;柳光乾;金振宇;李鵬飛;劉忠;;一種地基太陽望遠鏡焦點探測方法[J];光學學報;2017年07期

3 周博;;脈沖X射線實時成像的運動降質(zhì)圖像復原[J];激光雜志;2017年03期

4 李思儉;樊祥;朱斌;程正東;;基于運動模糊復原技術(shù)的紅外弱小目標檢測方法[J];光學學報;2017年06期

5 袁媛;Yi Yaohua;Liu Juhua;;Fuzzy image restoration using modulation transfer function[J];High Technology Letters;2016年04期

6 夏志林;曾翔;劉世杰;周游;張志剛;;基于波面面形的濾波計算[J];光學精密工程;2016年12期

7 施展;樊祥;程正東;朱斌;陳熠;;關(guān)聯(lián)成像的點擴散函數(shù)分析法[J];紅外與激光工程;2016年11期

8 王治中;張慶君;;GF-2星全色相機在軌MTF測量和圖像復原研究[J];國土資源遙感;2016年04期

9 李庶中;李越強;閔志方;吳新建;;一種基于目標梯度特征和軌跡預測的復雜云背景目標檢測算法[J];光學與光電技術(shù);2016年05期

10 袁其平;林海杰;陳志宏;楊曉蘋;;用支持向量回歸法實現(xiàn)單幀圖像超分辨率重建[J];光學精密工程;2016年09期

【二級參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 趙春暉;尤偉;齊濱;王佳;;采用多項式遞歸核的高光譜遙感異常實時檢測算法[J];光學學報;2016年02期

2 吳一全;周楊;龍云淋;;基于自適應參數(shù)支持向量機的高光譜遙感圖像小目標檢測[J];光學學報;2015年09期

3 孟繁浩;丁亞林;王德江;修吉宏;許永森;馬天翔;孫崇尚;;像移對長焦距高分辨率航空相機檢調(diào)焦精度影響的分析[J];光學學報;2015年06期

4 袁銀麟;鄭小兵;吳浩宇;孟凡剛;康晴;陳立剛;李健軍;鄒鵬;;基于傅里葉變換的強度調(diào)制型光譜偏振分析儀[J];光學學報;2014年12期

5 宮志華;段鵬偉;徐旭;岳銳;田志方;;一種光學經(jīng)緯儀動態(tài)精度簡易鑒定方法分析[J];光學學報;2014年11期

6 張艷超;趙建;韓希珍;劉博超;;SUSAN清晰度評價函數(shù)在自動對焦中的應用[J];中國光學;2014年02期

7 楊飛;明名;王富國;張麗敏;;溫度變化對1.23m望遠鏡光機系統(tǒng)的影響[J];光子學報;2012年01期

8 徐保樹;史澤林;馮斌;;一種光電成像系統(tǒng)調(diào)制傳遞函數(shù)的測量方法[J];光學學報;2011年11期

9 范媛媛;沈湘衡;桑英軍;;基于對比度敏感度的無參考圖像清晰度評價[J];光學精密工程;2011年10期

10 李鐵成;馮華君;徐之海;李曉彤;;一種可用于調(diào)制傳遞函數(shù)計算的新型線擴展函數(shù)擬合模型[J];光學學報;2010年12期

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 周笛;一種分布通信進程系統(tǒng)的容錯復原技術(shù)[J];計算機學報;1987年01期

2 王揚揚,李一波,姬曉飛;三維顱面復原技術(shù)研究綜述[J];沈陽航空工業(yè)學院學報;2005年03期

3 沈\，

本文編號：1841212