隨著世界各國軍事實力的提升和作戰(zhàn)環(huán)境的復(fù)雜化,紅外探測系統(tǒng)被廣泛地應(yīng)用在精確制導(dǎo)、航空航天等軍事和民用領(lǐng)域中。由于需要盡可能提高檢測距離,提早發(fā)現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo),原始圖像中目標(biāo)輻射能量往往非常弱,并且呈點狀,缺乏紋理信息。同時,復(fù)雜地面背景的干擾使得目標(biāo)極易被淹沒�；谶@些客觀因素,復(fù)雜地背景下的紅外弱小目標(biāo)的檢測和識別是當(dāng)前研究的熱點和難點問題。論文針對復(fù)雜地背景弱小目標(biāo)、背景、噪聲的特性分析,建立了復(fù)雜地背景弱小目標(biāo)的穩(wěn)定不變特征知識庫,在此基礎(chǔ)上,論文從前端圖像采集策略、后端圖像處理算法兩個角度制定了有針對性的策略,有效抑制了強(qiáng)噪聲地背景的虛警干擾,實現(xiàn)了復(fù)雜地背景弱小目標(biāo)的穩(wěn)定檢測、識別及跟蹤。論文的主要工作及貢獻(xiàn)體現(xiàn)在:1.針對復(fù)雜地背景的特殊應(yīng)用場景,研究了國內(nèi)外文獻(xiàn)提出的弱小目標(biāo)檢測方法,基于地背景的特性提出了相應(yīng)的弱小目標(biāo)檢測方案的整體架構(gòu)。2.研究了紅外弱小目標(biāo)的特性,此外還深入探索了紅外原始圖像中背景和噪聲的特性,并提出了有效的區(qū)分方法。通過對特性的總結(jié),論文建立了完備且穩(wěn)定的目標(biāo)特征知識庫,解決了地背景造成的虛警過多和軌跡關(guān)聯(lián)不穩(wěn)定的問題。3.基于對人類視覺特性的研究,...

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-2紅外弱小目標(biāo)示例

6(c)暗目標(biāo)1(d)暗目標(biāo)2圖2-2紅外弱小目標(biāo)示例根據(jù)紅外探測器的成像原理可知，目標(biāo)成像時所占的像素范圍與它和探測離成反比，所以紅外原始圖像中目標(biāo)形態(tài)較小，一般等于或小于×個像素小，在紅外原始圖像中占比小于0.1%，檢測難度極高。同時由于成像質(zhì)量較

圖2-3紅外弱小目標(biāo)三維圖例

華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文成像距離過遠(yuǎn)，目標(biāo)一般會在圖像上退化為一個高斯斑的形態(tài)，長寬比一般為1:1，可以使用二維高斯點擴(kuò)散函數(shù)來描述目標(biāo)[27]：PSF(-)={()()....

圖2-4復(fù)雜地背景示意圖

圖2-4復(fù)雜地背景示意圖由上圖可知，復(fù)雜地背景情況下的原始紅外圖像會有各種不同的地形干擾目。根據(jù)背景的復(fù)雜程度，可以將其分為平坦背景、弱起伏背景、強(qiáng)起伏背緣四類，如圖2-5。(a)平坦背景(b)弱起伏背景

圖2-5紅外圖像中背景示例

(c)強(qiáng)起伏背景(d)強(qiáng)邊緣圖2-5紅外圖像中背景示例在平坦的背景下，目標(biāo)檢測較為容易。而在弱起伏和強(qiáng)起伏的背景下，目標(biāo)會受到不同程度的干擾。強(qiáng)邊緣也會對目標(biāo)增強(qiáng)造成干擾，可以通過采用不強(qiáng)方法抑制此種干擾。在背景極為復(fù)雜甚至完全淹沒、遮擋目標(biāo)的情況，也不可避免的目標(biāo)丟失....

本文編號：3895961