紅外小目標(biāo)的捕獲與跟蹤在紅外精確制導(dǎo)、遙感、空間探測(cè)和航空導(dǎo)航等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。然而,應(yīng)用環(huán)境有時(shí)會(huì)迫使我們將成像系統(tǒng)與目標(biāo)保持一定的距離,從而導(dǎo)致在攝像機(jī)的視野中出現(xiàn)較小的目標(biāo)。同時(shí),由于紅外成像設(shè)備的抖動(dòng)、成像設(shè)備的噪聲等因素,微弱目標(biāo)信號(hào)被淹沒在復(fù)雜的背景中。還有隱身戰(zhàn)斗機(jī)等向空中輻射的電磁信號(hào)越來越微弱,采用反射目標(biāo)的回波來搜索和定位的雷達(dá)等探測(cè)設(shè)備已不能滿足現(xiàn)實(shí)的需求。這些存在的問題致使紅外圖像序列中微弱小目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤工作變得更加困難和具有挑戰(zhàn)性。紅外熱成像技術(shù)由于良好的隱蔽性能,全天候晝夜成像的特點(diǎn)、機(jī)動(dòng)性好、配置方便,非常有利于搭載在預(yù)警和無人機(jī)上。監(jiān)視系統(tǒng)要是能在早期識(shí)別敵方目標(biāo),然后鎖定目標(biāo)并跟蹤,這樣可以給面目標(biāo)跟蹤識(shí)別階段省去檢測(cè)這一環(huán)節(jié)而大大延長(zhǎng)己方防空系統(tǒng)的反應(yīng)時(shí)間,亦或在面目標(biāo)階段二次檢測(cè)目標(biāo),降低檢測(cè)的虛警概率,并向防空系統(tǒng)發(fā)出報(bào)警。因此,設(shè)計(jì)一種魯棒的紅外小目標(biāo)檢測(cè)算法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)用價(jià)值。本文在前人基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)出了兩種不同的小目標(biāo)檢測(cè)算法:分別是量子遺傳算法和局部對(duì)比增強(qiáng)的小目標(biāo)檢測(cè)和基于雙邊濾波下局部強(qiáng)度與梯度融合的小目標(biāo)檢測(cè)。一種是利用... 

【文章來源】：新疆大學(xué)新疆維吾爾自治區(qū) 211工程院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

高斯分布概率密度函數(shù)曲線

142.2.4 紅外序列圖像數(shù)學(xué)模型介紹三維空間中紅外序列圖像分布由背景、目標(biāo)和噪聲雜波組成，表示如下[31]：式中 ， ， 分別表示背景、目標(biāo)和噪聲雜波信息， 表示像素點(diǎn)所在坐標(biāo)位置， 表示幀差間隔。2.3 檢測(cè)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)2.3.1 基于 DBT 和 TBD 檢測(cè)系統(tǒng)[32]DBT 為單幀檢測(cè)，算法比較簡(jiǎn)單，實(shí)時(shí)性好。TBD 為跟蹤檢測(cè)，復(fù)雜度高，算法較難。兩種檢測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成如圖 2-4 和 2-5 所示。( x,y)（2-2）B ( x,y,t)T ( x,y,t)N( x,y,t)t圖 2-3 加噪圖像及其三維分布圖(c)(f)I ( x,y,t) B(x,y,t) T(x,y,t) N(x,y,t)

圖像預(yù)處理：通過特定的濾波方法來達(dá)到背景抑制、噪聲消除、信噪比提升。多幀檢測(cè)：先跟蹤后檢測(cè)，目的是消除虛假目標(biāo)，提高檢測(cè)率。檢測(cè)器：通過一定的閾值分隔技術(shù)分離雜波提取目標(biāo)。跟蹤確認(rèn)目標(biāo)：根據(jù)目標(biāo)特定運(yùn)動(dòng)的連續(xù)性和相關(guān)性設(shè)置特定合適的方法進(jìn)行跟蹤目標(biāo)、記錄軌跡，進(jìn)一步排除虛假目標(biāo)。2.3.2 檢測(cè)器閾值設(shè)置[33]雜波抑制后，由恒虛警率準(zhǔn)則，當(dāng)閾值為 T 時(shí)，則誤警率為 ，我們要設(shè)定合適的閾值 T 來最大限度的分離殘留雜波檢測(cè)出小目標(biāo)。為此通過設(shè)定 ,由公式（2-3）反求出閾值 T。圖像中像素值大于 T 的二值化為 1，保留為可能目圖 2-5 TBD 跟蹤檢測(cè)系統(tǒng)fPfP

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于人類視覺特性的復(fù)雜背景紅外小目標(biāo)檢測(cè)研究[D]. 韓金輝.華中科技大學(xué) 2016
[2]序列圖像紅外小目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究[D]. 孫繼剛.中國(guó)科學(xué)院研究生院(長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2014

碩士論文
[1]復(fù)雜云層背景下紅外小目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D]. 孫學(xué)超.哈爾濱工程大學(xué) 2017
[2]基于移動(dòng)管道的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法與仿真驗(yàn)證研究[D]. 盧躍.浙江大學(xué) 2015
[3]小目標(biāo)紅外圖像檢測(cè)技術(shù)[D]. 酒樂.電子科技大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3490846