受到鏡頭成像機理的限制,可見光成像方式無法有效地進行全天候工作,而紅外成像模式以其獨特的優(yōu)勢彌補了可見光的不足,得到了廣泛的應用。但是紅外圖像易受到背景噪聲和雜波影響,因此制約了紅外圖像目標檢測質量的提升。本文針對紅外圖像小目標的檢測與跟蹤問題開展了研究,基于空間域與時間域顯著性特征提取算法進行相應的改進,提出了基于時空顯著性融合的紅外目標檢測與跟蹤算法。改進算法提高了紅外圖像弱小目標檢測的魯棒性,在此基礎上,改進了可見光目標識別的網絡模型,實現了基于卷積神經網絡的紅外目標識別。本文首先對經典的紅外目標檢測算法進行研究,從紅外圖像的基礎數學模型入手,介紹了兩種常用的紅外圖像背景抑制算法后選擇采用視覺顯著性注意力模型來進行紅外目標檢測。本文提出了一種雙通道特征譜殘差方法,以提取紅外目標的空間域顯著性。首先利用了輪廓波分解系數中的顯著性,提出對輪廓波各個方向子帶上的系數進行最大中值濾波。在分形維數變換到傅里葉頻域上后,對分形維數和原圖像進行譜殘差運算（SR）,最終生成圖像在空間域上的顯著圖。對于紅外圖像的時間域顯著性,本文提出一種基于光流的紅外目標運動信息提取方法。在背景和小目標同時存在運... 

【文章來源】：大連理工大學遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：60 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 紅外目標檢測研究背景及意義
    1.2 視覺顯著性特征以及國內外紅外目標檢測研究現狀
        1.2.1 紅外小目標檢測現狀
        1.2.2 時空顯著性在紅外圖像中的應用
    1.3 論文主要內容以及框架
        1.3.1 論文研究思路以及主要工作
        1.3.2 論文的結構設計
2 紅外目標檢測方法
    2.1 紅外成像機理分析
    2.2 紅外圖像背景抑制基本方法
    2.3 兩種背景抑制方法
        2.3.1 統(tǒng)計排序濾波
        2.3.2 基于空域高通的紅外目標背景抑制
    2.4 本章小結
3 紅外目標空域顯著性檢測算法
    3.1 本章概要
    3.2 基于contourlet輪廓波與分形理論的邊緣檢測
        3.2.1 contourlet輪廓波分解特征
        3.2.2 基于分形理論的空域特征提取
    3.3 改進頻域譜殘差的顯著性檢測
    3.4 檢測效果與實驗分析
    3.5 本章小結
4 基于時空域顯著性融合的紅外弱小目標檢測與跟蹤
    4.1 連續(xù)紅外圖像序列的時間域信息獲取
    4.2 時空域顯著性融合的紅外目標檢測與跟蹤
    4.3 基于神經網絡的紅外目標識別
        4.3.1 改進后的VGG-f卷積網絡模型設計
        4.3.2 系統(tǒng)實驗環(huán)境以及訓練集準備
    4.4 檢測效果與實驗分析
    4.5 本章小結
結論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于加權融合特征與Ostu分割的紅外弱小目標檢測算法[J]. 劉昆,劉衛(wèi)東.  計算機工程. 2017(07)
[2]利用分形和多尺度分析的中低分辨率SAR圖像變化檢測[J]. 張晗,倪維平,嚴衛(wèi)東,邊輝,吳俊政,李莎,金驍.  武漢大學學報(信息科學版). 2016(05)
[3]基于超像素時空顯著性的運動目標檢測算法[J]. 云紅全,徐力,孫驍,明德烈,鞠雯.  紅外技術. 2015(05)
[4]一種基于視覺顯著圖的艦船紅外圖像目標檢測方法[J]. 馬新星,沈同圣,徐健.  紅外. 2013(10)
[5]一種基于知識模型的紅外目標檢測方法[J]. 蘇娟,楊羅,盧俊.  光子學報. 2013(07)
[6]利用KPCA特征提取的Adaboost紅外目標檢測[J]. 吳燕茹,程詠梅,趙永強,高仕博,魏坤.  紅外與激光工程. 2011(02)
[7]圖像多尺度配準的小波域SIFT方法[J]. 武建明,田錚,劉向增,延偉東.  西北工業(yè)大學學報. 2011(01)
[8]基于局部分形維數的多目標檢測算法[J]. 董文明,吳樂華,韓超,姜德雷.  紅外技術. 2009(03)
[9]改進型中值濾波和形態(tài)學組合降噪方法[J]. 丁亞軍,謝可夫.  計算機與現代化. 2007(02)
[10]基于分形特征的目標檢測算法概述及仿真[J]. 諸葛霞,向健勇.  紅外技術. 2006(10)

博士論文
[1]復雜背景下末制導紅外目標檢測、跟蹤技術研究[D]. 趙菲.國防科學技術大學 2012
[2]復雜背景條件下的紅外小目標檢測與跟蹤算法研究[D]. 楊磊.上海交通大學 2006



本文編號：3099057