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基于稀疏低秩分解的紅外小目標(biāo)檢測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2021-11-09 15:00
  與可見(jiàn)光成像相比,紅外成像能在夜間、在惡劣天氣下工作;與激光、雷達(dá)成像相比,紅外成像隱蔽性好、不受電磁波干擾;這些突出優(yōu)勢(shì)使得紅外成像技術(shù)在很多軍事領(lǐng)域如:精確制導(dǎo)系統(tǒng)、安全預(yù)警系統(tǒng)、監(jiān)控防護(hù)系統(tǒng)中起著重要的作用。而紅外小目標(biāo)檢測(cè)作為這些系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),一直是備受人們關(guān)注與研究的重要課題。在精確制導(dǎo)、安全預(yù)警等紅外系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)小目標(biāo)遠(yuǎn)距離的精準(zhǔn)檢測(cè),為系統(tǒng)的后續(xù)處理提供充足的反應(yīng)時(shí)間具有十分重要的意義。這一要求使探測(cè)距離不斷增加,導(dǎo)致紅外小目標(biāo)檢測(cè)中的小目標(biāo)通常以點(diǎn)狀、斑狀的形式出現(xiàn),缺乏明確的形狀、紋理、結(jié)構(gòu)等信息,使得小目標(biāo)檢測(cè)變得更加困難。盡管研究人員已經(jīng)提出了很多小目標(biāo)檢測(cè)算法,但是紅外小目標(biāo)檢測(cè)中仍然存在很多問(wèn)題,本文主要對(duì)多場(chǎng)景下的單幀圖像小目標(biāo)檢測(cè)與復(fù)雜場(chǎng)景下(如人類活動(dòng)區(qū))的序列圖像小目標(biāo)檢測(cè)算法這兩個(gè)方面進(jìn)行了探討,主要內(nèi)容如下:(1)在單幀圖像小目標(biāo)檢測(cè)中,利用局部對(duì)比度信息的檢測(cè)算法在背景雜波干擾強(qiáng)的場(chǎng)景中虛警率較高,利用全局結(jié)構(gòu)信息的檢測(cè)算法在含有強(qiáng)邊緣的場(chǎng)景中會(huì)出現(xiàn)誤檢情況,這些算法的應(yīng)用場(chǎng)景具有局限性。針對(duì)此問(wèn)題,本文提出了一種結(jié)合局部對(duì)比度信息與全局結(jié)構(gòu)信息... 

【文章來(lái)源】:北京化工大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于稀疏低秩分解的紅外小目標(biāo)檢測(cè)研究


圖1-1?(a)紅外成像在濃霧下工作,(b)紅外成像探測(cè)偽裝目標(biāo)??Fig.?1-1?(a)?Infrared?imaging?works?in?dense?fog,?(b)?Infrared?imaging?detects?camouflaged?target.??紅外小目標(biāo)檢測(cè)具有重要的研宄意義

緒論,章節(jié),全文,內(nèi)容


?北京化工大學(xué)碩士學(xué)位論文???有的算法相比,現(xiàn)有的算法在復(fù)雜場(chǎng)景下檢測(cè)率大大降低、虛警率比較高,本文提出??的算法在復(fù)雜場(chǎng)景下仍然能準(zhǔn)確地檢測(cè)到目標(biāo),虛警目標(biāo)也很少。??1.4論文的組織結(jié)構(gòu)??文章的技術(shù)路線如圖1-5,介紹了本文所提出的單幀圖像小目標(biāo)檢測(cè)算法與序列??圖像小目標(biāo)檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)過(guò)程。??「―緒論-?|??I?1??!?1?:?|??!?國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀??I???:?I??I??4——--?1??!?|?紅外成理及特?I??|理論基礎(chǔ)與關(guān)鍵技術(shù)??,:?1?'? ̄?1??!?機(jī)制|?|稀疏低秩分解理論|?L?nmm皮?——^??L???雙窗對(duì)工度機(jī)司?!?—!?^時(shí)域稀疏低秩分解??T?!?!????丨顯著圖的稀疏低秩分解p?1??!?——??:—??1?!?!?改進(jìn)的管道濾波器^^??鈿值分割?1?丨?丨???!??]?L??|?|??I單巾貞圖像g外。蜆(biāo)檢須j算孝?|?!?序列圖像紅外小目標(biāo)檢測(cè)算法|??圖1-5本文技術(shù)¥各__??Fig.?1-5?The?technical?route?of?this?paper.??全文共包含五個(gè)章節(jié),每章的具體內(nèi)容如下:??第一章:緒論。該章節(jié)從紅外小目標(biāo)檢測(cè)的課題背景以及其重要的研宄意義展開(kāi)??討論。隨后,介紹了該課題的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,對(duì)現(xiàn)有的檢測(cè)算法簡(jiǎn)要地進(jìn)行了分析,??然后,對(duì)本文的主要研究?jī)?nèi)容進(jìn)行了概述,并對(duì)本文的創(chuàng)新之處進(jìn)行了說(shuō)明。??第二章:紅外小目標(biāo)檢測(cè)的理論基礎(chǔ)及關(guān)鍵技術(shù)。該章首先對(duì)紅外成像原理進(jìn)行??了簡(jiǎn)介,并分析了紅外圖像的構(gòu)成、特

原理圖,碩士學(xué)位,化工,論文


圖2-1紅外成像原理??Fig.2-1?Principle?of?Infrared?Imaging.??云層、煙霧等會(huì)吸收可見(jiàn)光,但是卻不會(huì)吸收3? ̄?5微米與8?14微米的紅外線[4Q]

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于卡爾曼濾波的弱小目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)與跟蹤[J]. 高建偉,李磊,姚睿,孫瑾秋,張艷寧.  計(jì)算機(jī)工程. 2012(02)
[2]基于光流估計(jì)的紅外弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)[J]. 羅寰,廖俊,穆中林,于雷.  電光與控制. 2009(07)
[3]基于運(yùn)動(dòng)特征的遠(yuǎn)距離紅外目標(biāo)檢測(cè)方法[J]. 楊烜,裴繼紅,謝維信.  電子與信息學(xué)報(bào). 2007(08)

碩士論文
[1]紅外小目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤[D]. 汪奎偉.大連理工大學(xué) 2013



本文編號(hào):3485577

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