發(fā)布時間：2022-01-13 03:22

　　紅外探測技術(shù)具有不受環(huán)境等因素干擾的優(yōu)勢,在紅外制導(dǎo)、預(yù)警等軍事領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。隨著對紅外弱小目標(biāo)檢測技術(shù)的研究越來越深入,相應(yīng)的檢測方法越來越多樣。本文通過對紅外弱小目標(biāo)圖像中目標(biāo)與背景的特性以及紅外弱小目標(biāo)檢測技術(shù)難點問題進(jìn)行分析,根據(jù)當(dāng)前是否利用幀間相關(guān)信息,分別從基于單幀紅外圖像和基于紅外序列兩個角度,選取了相應(yīng)的紅外弱小目標(biāo)算法進(jìn)行對比,對其中典型算法的原理、流程以及特點等進(jìn)行了詳細(xì)綜述,并對每類檢測算法的性能進(jìn)行了比較。針對紅外弱小目標(biāo)圖像信噪比低的特點,對紅外弱小目標(biāo)檢測算法的難點問題進(jìn)行分析,給出了目前各種算法的解決方法和不足,探討紅外弱小目標(biāo)檢測算法的發(fā)展方向,即研究計算量小、性能優(yōu)、魯棒性強、實時性好和便于硬件實現(xiàn)的算法。 

【文章來源】：中國圖象圖形學(xué)報. 2020,25(09)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：15 頁

【部分圖文】：

低秩稀疏表示算法流程圖(He,2015)

對于紅外運動小目標(biāo)的檢測問題，小目標(biāo)的形狀、灰度變化在時間上的連續(xù)性，以及運動軌跡的連續(xù)性等先驗信息是有效分割紅外圖像中噪聲與小目標(biāo)的關(guān)鍵。目前主流的基于序列的紅外運動小目標(biāo)檢測方法根據(jù)這些先驗信息使用的先后順序，主要分為兩類:先檢測再使用運動信息(detect before motion,DBM)和先使用運動信息再檢測(motion before detect,MBD)。本節(jié)主要對兩類主流的紅外運動小目標(biāo)檢測方法的原理、主要步驟以及典型方法的特點進(jìn)行分析。2.1 DBM檢測方法

該算法在構(gòu)建四元組的過程中，考慮到小目標(biāo)近似于高斯?fàn)罘植嫉奶匦砸约胺宥确从硺颖痉植寂c標(biāo)準(zhǔn)高斯正態(tài)分布之間的差異，故統(tǒng)計學(xué)的峰度值實際也表征的是對比度特征，在一定程度上反映圖像中具有較高紅外輻射的高亮度區(qū)域;采用運動累積的方法提取運動特征，可以在表征小目標(biāo)高速運動的同時，保留其運動軌跡，更好地利用了時域特征;再通過QDCT頻域顯著性檢測方法抑制背景，增強小目標(biāo)，得到的顯著性區(qū)域即為小目標(biāo)所在的區(qū)域，以此來實現(xiàn)紅外運動小目標(biāo)檢測，具體的算法流程如圖3所示。2.3 序列紅外運動小目標(biāo)檢測算法性能比較

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于稀疏動態(tài)反演的紅外弱小目標(biāo)檢測理論及方法研究[D]. 王曉陽.電子科技大學(xué) 2018
[2]面向局部特征和特征表達(dá)的圖像分類算法研究[D]. 張旭.合肥工業(yè)大學(xué) 2016
[3]基于人類視覺特性的復(fù)雜背景紅外小目標(biāo)檢測研究[D]. 韓金輝.華中科技大學(xué) 2016

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)和稀疏表示的圖像分類與檢索方法研究[D]. 焦鵬飛.西安理工大學(xué) 2019



本文編號：3585968