弱小目標檢測前跟蹤算法研究.pdf

1、紅外低信噪比小目標檢測問題是軍用武器系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)之一。如何利用紅外技術(shù)來實現(xiàn)弱小目標的檢測與跟蹤將是未來軍事發(fā)展的主要技術(shù)和重要方向,同時也將是光學(xué)和圖像領(lǐng)域的研究熱點。由于受大氣熱輻射、探測器噪聲等因素的影響,低信噪比的弱小目標很容易被背景噪聲所淹沒。弱小目標的低信噪比、紋理信息少、背景復(fù)雜等因素是目前弱小目標檢測與跟蹤的主要難點。為了提高紅外圖像的信噪比,抑制背景噪聲的影響,本文詳細分析了紅外成像的原理以及各種噪聲呈現(xiàn)的特征,并

2、介紹了目前幾種常用的圖像預(yù)處理濾波方法,且在仿真實驗的基礎(chǔ)上分析了各種濾波的處理效果,總結(jié)了各種預(yù)處理方法的優(yōu)缺點,實際應(yīng)用中應(yīng)根據(jù)現(xiàn)實場景以及檢測需求來選擇相應(yīng)的預(yù)處理方法。
　　 本文研究了利用多幀圖像檢測弱小目標的方法,多級假設(shè)檢驗算法是一種序列檢測方法,其主要是利用根據(jù)檢測要求計算出的兩個檢測門限閥值在檢測的過程中不斷的刪除虛假目標軌跡點,并將檢測的軌跡點以“樹“型結(jié)構(gòu)存儲起來,本文詳細分析了多級假設(shè)檢驗算法。針對“樹”

3、型結(jié)構(gòu)呈指數(shù)級增加的存儲量,仿真過程中通過多級假設(shè)檢驗原理與單幀圖像低門限處理相結(jié)合的方法來減少樹的存儲量,實驗證明該算法是一種性能優(yōu)越的弱小目標檢測前跟蹤算法。
　　 針對弱小目標的檢測,本文研究了另一種弱小目標檢測前跟蹤算法。動態(tài)規(guī)劃算法把最優(yōu)化原理同彈道積分原理結(jié)合起來,將小目標檢測問題轉(zhuǎn)化為一系列軌跡中尋找能量累積值最大的線路問題,本文在仿真實驗的基礎(chǔ)上提出點軌跡共享原理,并結(jié)合小目標運動的特性,通過實驗驗證了改進動態(tài)規(guī)