【摘要】：紅外探測具有晝夜監(jiān)測、隱蔽性高等優(yōu)點,使其在海洋氣象預測、海面目標觀測等方面有著至關重要的作用。靈敏度作為紅外探測系統(tǒng)的重要指標之一,定量描述系統(tǒng)對目標輻射特征變化的分辨能力。海面紋理對比度非常低,意味著對紅外探測系統(tǒng)的靈敏度要求特別高;不同的海面紋理代表不同的海況,海面紋理的研究有助于海面背景建模、海況分析、海面目標檢測等。針對海洋背景紅外探測系統(tǒng)的高靈敏度需求以及海面紋理研究,本論文主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點如下:1、論文首先根據(jù)系統(tǒng)研究目標,調(diào)研和分析了海洋表面溫度分布和變化,以及所需紅外探測系統(tǒng)的波段選取、成像方式、靈敏度需求等,并根據(jù)需求設計了長波紅外探測信息獲取系統(tǒng)。研究推掃式成像中利用像元駐留時間內(nèi)的多次采樣積分和相鄰駐留時間之間的延遲累加技術(shù)提升系統(tǒng)靈敏度。本文創(chuàng)新點一:分析和設計實現(xiàn)高靈敏度紅外探測系統(tǒng),實驗室測試面源黑體溫度在300K、探測器積分時間為250us時,該系統(tǒng)的NETD為21.98mK,與探測器自身靈敏度相當。通過多次采樣積分和串掃像元間時間延遲累加技術(shù)能夠?qū)⑾到y(tǒng)靈敏度提升到小于10mK。2、針對實驗室測試數(shù)據(jù)進行紅外圖像噪聲處理研究。主要包括盲元檢測和補償、基于標定和基于場景的紅外圖像非均勻性校正。在前述處理的基礎上實現(xiàn)了基于統(tǒng)計信息的行列條帶噪聲定位和補償方法。本文校正方法結(jié)果較兩點校正和神經(jīng)網(wǎng)絡校正方法非均勻性低;隨機條帶噪聲去除算法較基于空域、基于頻域、小波變換等方法具有不影響非條帶區(qū)域圖像信息,算法易實現(xiàn)的優(yōu)點。3、針對海洋紅外圖像的雜波特性,采用一種紅外圖像的增強方法。該方法較直方圖均衡增強方法能保留細小紋理信息,不會出現(xiàn)大面積過亮過暗區(qū)域。實現(xiàn)平靜海面紅外弱小目標檢測,通過圖像的高低頻分離、系統(tǒng)高幀頻能夠有效剔除噪點,完成目標檢測和定位。本文創(chuàng)新點二:提出一種基于視覺顯著性的雜波圖像目標檢測算法,檢測效果不受濾波參數(shù)影響,能夠?qū)崿F(xiàn)單幀圖像的目標檢測。通過模擬仿真驗證算法的有效性,檢測率達98.5%。4、對航拍海洋紅外紋理圖像進行研究。分別實現(xiàn)三角紋理和海洋漩渦圖像特征提取方法。通過灰度共生矩陣對海洋紋理進行特征描述,通過傅里葉變換確定紋理圖像主方向和紋理特征分析,通過局部二值模式對紋理圖像進行特征描述和分類初步研究。本文創(chuàng)新點三:首次利用獲得的高靈敏度海上紋理紅外圖像數(shù)據(jù),進行了海洋紋理特性研究。該工作對后續(xù)積累高靈敏度海面紋理和目標特性有重要的意義。本課題研究滿足海洋背景的高靈敏度紅外探測的要求,對海洋紅外圖像的預處理研究和海洋紋理特征的提取和分類能夠為研究海洋紋理和海洋目標觀測起到重要作用。
【圖文】：

1 引 言針對海洋紅外探測系統(tǒng)靈敏度提升、海面紋理等研究對以后海一定的借鑒意義。外相關技術(shù)和國內(nèi)外研究狀況 紅外光電系統(tǒng)及研究現(xiàn)狀波紅外被動光電系統(tǒng)主要針對目標自身熱輻射特性。比如應用載荷，軍事偵查使用的檢測設備，，環(huán)境檢測、熱效分析等。常如圖 1.2.1 所示：

連續(xù)小波變換的幾何體系，實現(xiàn)信號在空間和時間的分解29,30。 將計算機視覺中的多尺度分析引入小波分析中，即 Mallat 算法，圖像分解31。傅里葉變換只反映頻譜特性，而小波變換可以同時在圖像進行分析，被稱為“顯微鏡”，可以對圖像指定區(qū)域小波分解的小波指的是小區(qū)域的波也稱為“子波”，長度有限、局部非 0，圖像頻率分布情況。小波變換與傅里葉變換不同的是，傅里葉變換小波變換的小波基可選，根據(jù)實際應用可選取不同的小波基。于小波變換的紅外圖像處理32,33，1、通過小波變換將圖像分為緩慢目標邊緣等高頻。2、將上步中的低頻信號即圖像的背景平滑信息頻和低頻，實現(xiàn)了對圖像的多尺度分解。3、對高頻和低頻分量系4、小波重構(gòu)得到增強后的紅外圖像34,35,36。紅外圖像的小波分解示.4 所示：
【學位授予單位】：中國科學院大學(中國科學院上海技術(shù)物理研究所)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TN215

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本文編號：2518537