發(fā)布時間：2021-11-22 11:27

　　針對海上目標紅外圖像采集工作中硬件噪聲與海面背景雜波帶來的影響,以海上無人船視頻導航避障系統(tǒng)為背景,對海上紅外目標跟蹤工作系統(tǒng)噪聲進行分析,設計了一種相關去噪算法,完成了系統(tǒng)建模,并對參數(shù)進行了改進。然后對海上紅外視頻進行逐幀采樣,對采樣所得紅外圖像序列進行濾波,將濾波前后跟蹤位置與目標真實位置的中心坐標進行對比,最后將本文算法處理結果與其他類似算法進行對比。實驗結果表明,本文算法濾波后跟蹤位置與真實位置基本重合,捕獲率高于98%,跟蹤誤差小于1mrad,相對于類似濾波算法,信噪比提升了10dB。 

【文章來源】：激光與光電子學進展. 2020,57(10)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

聯(lián)合濾波算法示意圖

本文采用海上紅外圖像進行仿真，經過調研，以SNR與BSF為參數(shù)來評價窗口ωk與懲罰值ε對海面背景的紅外圖像的去噪效果影響，如圖2、3所示。由圖2可知，當窗口ωk大小不變時，隨著懲罰值ε的遞增，信噪比與背景抑制因子逐漸降低，證明該值越小，去噪效果越好。

令r為窗口半徑長度，由圖3可知，當r>5時，隨著窗口半徑增加，信噪比與背景抑制因子逐漸降低。因此對r<5的情況進行逐個測試，結果顯示，針對海面背景的紅外圖像，當r=3時效果最好。3.2 海上紅外目標跟蹤結果

【參考文獻】：
期刊論文
[1]紅外單幀圖像弱小目標檢測技術綜述[J]. 王好賢,董衡,周志權.  激光與光電子學進展. 2019(08)
[2]基于改進復雜度的紅外弱小目標區(qū)域檢測算法[J]. 朱婧文,劉文好,印劍飛,劉禮城.  激光與光電子學進展. 2018(10)
[3]基于改進粒子算法的紅外弱小目標檢測研究[J]. 姚成乾,陳偉.  激光與光電子學進展. 2017(11)
[4]紅外圖像噪聲建模及仿真研究[J]. 唐麟,劉琳,蘇君紅.  紅外技術. 2014(07)

博士論文
[1]大視場紅外搜索系統(tǒng)目標檢測關鍵技術研究[D]. 孫剛.國防科學技術大學 2015



本文編號：3511594