復雜背景下的紅外弱小目標檢測與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、紅外成像目標檢測與跟蹤系統(tǒng)是一種基于被動探測技術(shù)的光機電一體化系統(tǒng)，它具有隱蔽性好、抗干擾能力強等優(yōu)點，被廣泛地應(yīng)用于紅外告警和精確制導等武器裝備系統(tǒng)中。在實際應(yīng)用中，為了盡可能多地增加火控系統(tǒng)的預警時間、提高己方的安全系數(shù)，要求紅外探測系統(tǒng)能夠在盡可能遠的距離捕捉到目標并獲取目標的相關(guān)信息。然而，當目標距離較遠時，目標在視場中是以小目標的形態(tài)出現(xiàn)的，并且信號微弱，以至被淹沒在復雜的背景之中，導致目標檢測跟蹤非常困難。因此，如何在復雜背

2、景條件下對紅外弱小目標實施穩(wěn)定的檢測與跟蹤成為當今一項高難的前沿研究技術(shù)。另一方面，隨著目標機動性能的不斷提高，在系統(tǒng)性能指標中，對弱小目標檢測跟蹤的實時實現(xiàn)也提出了更高的要求?？梢姡芯繌碗s背景條件下紅外弱小目標檢測跟蹤算法及其實時實現(xiàn)技術(shù)，不僅具有重要的理論意義，而且具有重大的工程實用價值。
　　 作者在深入分析國內(nèi)外紅外弱小目標檢測跟蹤研究現(xiàn)狀和研究進展的基礎(chǔ)上，結(jié)合在研國防科研項目要求，提出了一套復雜背景條件下實時高效的

3、紅外弱小目標檢測跟蹤系統(tǒng)實現(xiàn)方案。由于復雜背景是影響弱小目標檢測跟蹤性能的重要因素，因此，若要穩(wěn)定而可靠地對目標進行檢測和跟蹤，就必須首先對紅外弱小目標圖像進行有效的預處理。為此，本文以國防科研項目中可能遇到的幾種復雜背景的圖像預處理技術(shù)為切入點，同時對復雜背景下的弱小目標檢測、機動目標跟蹤以及系統(tǒng)的軟硬件實現(xiàn)等關(guān)鍵技術(shù)進行了深入的研究，并提出了相應(yīng)的技術(shù)方案，理論分析和實驗結(jié)果均驗證了其合理性和有效性。
　　 論文的研究工作及

4、成果主要有：
　　 首先，針對不同類型的復雜背景，研究了幾種相應(yīng)的背景抑制算法。對于視場中存在灰度遠大于目標的大面積云層背景的情況，提出了基于馬爾可夫隨機場模型的正則化背景抑制算法；為了有效抑制紋理結(jié)構(gòu)復雜且強起伏的云層背景，提出了一種基于Facet小面圖像模型雙向擴散濾波的背景抑制算法；此外，為了提高系統(tǒng)的實時性能，設(shè)計了基于自適應(yīng)差分量化理論的背景抑制方法，實現(xiàn)了在采集圖像的同時，完成了背景抑制。實驗結(jié)果表明，上述算法能夠有

5、效抑制多種情況的復雜背景，并且結(jié)構(gòu)簡單，實時性好，均可作為工程應(yīng)用的備選方案。
　　 其次，經(jīng)過背景抑制后，雖然圖像的信噪比得到顯著的提高，但仍有可能殘留較強的背景，傳統(tǒng)的目標檢測算法難以快速而準確地從圖像中檢測出弱小目標。為此，本文設(shè)計了基于圖像等高線圖特征匹配的弱小目標檢測算法。實驗結(jié)果表明，該算法具有檢測概率高、適用范圍廣、實時性好的優(yōu)點。
　　 再次，由于實戰(zhàn)中被探測的目標通常具有較高的機動性能，其運動模型具有很

6、強的非線性，為了對該類目標實施快速而準確的跟蹤，本文提出了一種多速率的交互式多模型卡爾曼粒子濾波快速跟蹤算法。實驗結(jié)果表明，該算法顯著地改善了算法的運算量，并在一定程度上提高了跟蹤精度，是一種具有工程實用價值的跟蹤算法。
　　 最后，針對科研項目的具體性能指標要求，設(shè)計了一套基于FPGA與多DSP的高速并行圖像處理硬件平臺，實時地實現(xiàn)了上述紅外弱小目標檢測與跟蹤算法。同時，為了便于擴展該硬件平臺的功能，還為其設(shè)計了并行圖像處理實

7、時操作系統(tǒng)(Parallel Image Process Rea Time Operation System，PIPRTOS)，用于實現(xiàn)系統(tǒng)算法軟件的分布式處理。原理樣機的外場實驗表明，該系統(tǒng)不僅可實時地運行上述紅外弱小目標檢測與跟蹤算法，而且具有良好的穩(wěn)定性和可擴展性。
　　 所研究的算法和硬件平臺已組裝成了“復雜背景下紅外弱小目標檢測與跟蹤技術(shù)”原理樣機，并在某機場進行了多次外場實驗，其功能和性能均達到了設(shè)計要求，驗證了我們