海天背景下紅外弱小目標(biāo)的檢測.pdf

1、海天背景下的艦船目標(biāo)檢測作為紅外目標(biāo)檢測的一個研究領(lǐng)域,在軍事上具有較高的研究價值,其性能的優(yōu)劣將直接影響到后續(xù)目標(biāo)識別和目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性。本文針對海天背景下紅外弱小目標(biāo)的檢測問題,從海天線檢測、紅外弱小目標(biāo)圖像預(yù)處理到艦船目標(biāo)分割進(jìn)行了詳細(xì)的研究,提出了一種海天線附近紅外弱小目標(biāo)檢測流程,主要工作有:
　　 針對目前較為經(jīng)典,適用范圍較廣的基于Hough變換的海天線檢測算法實時性差的缺點,通過梯度約束和角度約束對原算法進(jìn)行改進(jìn)

2、,實驗結(jié)果表明改進(jìn)后的算法在減少Hough變換運算量的同時能夠保證檢測的精度,提高了Hough變換海天線檢測的實時性。
　　 本文首次提出將Seam Carving算法加以改進(jìn)用于海天線提取,原算法可以快速搜索到圖像中的最低能量線,本文中對其進(jìn)行改進(jìn),通過搜索圖像中的最高能量線可以快速定位海天線,對比實驗結(jié)果表明,該算法適用范圍廣,精度較高,且運算量小,實時性好。
　　 針對海天背景紅外弱小目標(biāo)圖像具有對比度低,背景復(fù)雜

3、,噪聲干擾強等特點,本文提出將多種預(yù)處理算法綜合運用的預(yù)處理流程,即在經(jīng)過對比度拉伸之后,對圖像進(jìn)行帶通濾波抑制背景,再通過均值漂移濾波去除殘余噪聲。對比實驗證明,新的預(yù)處理流程相比其他預(yù)處理算法能夠更好地增強圖像的對比度,抑制復(fù)雜背景,去除噪聲干擾。
　　 本文提出了一種海天背景下艦船目標(biāo)分割流程,首先通過Harris算子提取圖像中的角點,然后利用分形維數(shù)對提取的角點進(jìn)行篩查,可獲得位于艦船目標(biāo)上的角點,最后在保留的角點附近運

4、用區(qū)域增長算法,可將目標(biāo)從海天背景中分割出來。實驗結(jié)果證明,該分割流程可以較好地將艦船目標(biāo)從海天背景中分割出來,且具有較好的實時性。
　　 本文提出了針對海天線附近艦船目標(biāo)的檢測流程,首先通過海天線檢測提取圖像中的海天線附近區(qū)域,然后對提取的海天線附近區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理,提高圖像信噪比,增強對比度,最后運用本文提出的艦船目標(biāo)分割流程完成艦船目標(biāo)檢測任務(wù)。測試結(jié)果表明,本文提出的檢測流程可以對海天線附近的艦船目標(biāo)實現(xiàn)有效檢測,且實時性