基于時(shí)頻分析的序列圖像弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè).pdf_第1頁(yè)
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1、弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)是光電成像探測(cè)系統(tǒng)研究的關(guān)鍵技術(shù)之一。由于深空目標(biāo)通常距離觀測(cè)系統(tǒng)非常遙遠(yuǎn),所以目標(biāo)在成像探測(cè)系統(tǒng)上通常表現(xiàn)為小(空間尺寸)與弱(信號(hào)強(qiáng)度)的特征,并且伴隨較為復(fù)雜和強(qiáng)烈的背景雜波和傳感器噪聲,使得目標(biāo)信號(hào)淹沒(méi)其中難于分辨。因此,弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)一直是信號(hào)處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)、難點(diǎn)和前沿問(wèn)題。
   本文主要針對(duì)云雜波背景下的序列圖像弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法進(jìn)行了較為深入的研究。首先系統(tǒng)闡述了序列圖像弱小目

2、標(biāo)檢測(cè)的基本理論和方法,并對(duì)比了這些檢測(cè)算法的特點(diǎn),得出了這些算法都僅僅只是對(duì)目標(biāo)、噪聲以及雜波空域、時(shí)域或者頻域中的單一特征進(jìn)行分析,很少利用其聯(lián)合域中表現(xiàn)出來(lái)的細(xì)微特征差異來(lái)檢測(cè)目標(biāo)。在以上分析的基礎(chǔ)上,本文從時(shí)頻聯(lián)合域出發(fā),利用短時(shí)傅里葉變換對(duì)序列圖像進(jìn)行時(shí)頻分析,根據(jù)目標(biāo)、噪聲以及雜波的聯(lián)合多維度特征差異,提出了基于時(shí)頻分析的序列圖像弱小目標(biāo)檢測(cè)方法。該方法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程為:首先,對(duì)輸入的序列圖像進(jìn)行預(yù)處理;然后,將預(yù)處理之后的序列

3、圖進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換,根據(jù)目標(biāo)和云雜波短時(shí)傅里葉變換頻譜圖在低頻段的幅頻特性明顯高于噪聲,將低頻段的能量作為統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量,采用奈曼.皮爾遜準(zhǔn)則過(guò)濾噪聲;最后根據(jù)目標(biāo)出現(xiàn)處存在短時(shí)“波包”,雜波中心點(diǎn)處平穩(wěn)這一特征差異,分別統(tǒng)計(jì)“主瓣”與“旁瓣”能量及其能量比,設(shè)置能量比門(mén)限去除雜波,檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的檢測(cè)方法能夠有效的檢測(cè)出序列圖像中弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
   在工程可行性方面,采用DSP實(shí)現(xiàn)了該弱小目標(biāo)檢測(cè)算法。實(shí)

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