低信噪比紅外圖像弱小目標檢測研究.pdf

1、近年來，低信噪比紅外圖像弱小目標檢測問題一直是光學和紅外圖像領域的研究熱點。光學傳感器和紅外為被動傳感器，在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中具有較強的生存能力，但其作用距離較短。研究低信噪比紅外圖像中弱小目標的實時檢測與跟蹤算法，可以實現(xiàn)擴展作用距離的目的。低信噪比弱小目標檢測的難點在于：目標成像距離遠，圖像信噪比低，又無形狀、紋理等特征信息可以利用。相對于其他紅外目標檢測與跟蹤問題而言，如何實現(xiàn)對復雜背景條件下紅外弱小目標的穩(wěn)健檢測和跟蹤就成為了一項更具有

2、實際意義和挑戰(zhàn)性的研究課題。本文探討了低信噪比的紅外圖像弱小目標檢測問題，從整體上給出了一條弱小目標檢測的研究思路。 本文將紅外弱小目標檢測問題分為基于單幀的紅外圖像弱小目標檢測和基于序列圖像的幀間關聯(lián)檢測兩個方面，分別進行了深入、系統(tǒng)的研究，主要的研究成果如下： (1)針對復雜背景條件下的紅外圖像預處理問題，詳細分析了紅外弱小目標、背景以及噪聲的成像特性。結合目前常用的圖像預處理方法，就如何有效提高紅外弱小目標圖像信噪比

3、，為后續(xù)檢測創(chuàng)造有利條件進行了深入研究。在此基礎上，進行了空間匹配濾波器的優(yōu)化設計，并實驗仿真了優(yōu)化設計的匹配濾波器的優(yōu)越性能。 (2)針對單幀紅外圖像的弱小目標檢測問題，建立了紅外圖像的數(shù)學模型，并提出了圖像預處理——背景估計與抑制——目標檢測——目標特性統(tǒng)計的單幀紅外圖像目標檢測方案。 (3)提出了一種改進的數(shù)學形態(tài)學濾波算法。針對經典數(shù)學形態(tài)學直接應用于紅外圖像弱小目標檢測的不足，從改進形態(tài)變換和優(yōu)化結構元素方面入手，

4、提出了一種改進的形態(tài)學濾波方法。結合優(yōu)化設計的匹配濾波器、改進的形態(tài)學背景抑制和自適應門限的檢測算法由于更智能地融入了應用背景的特性，真實地感知背景，進行背景估計和檢測，從而實現(xiàn)對低信噪比的弱小目標檢測的良好檢測性能。 (4)針對序列紅外圖像的弱小目標檢測問題，在分析多假設跟蹤的基礎上，引入檢測前跟蹤和關聯(lián)檢測的思想，研究并分析了序列圖像中目標點的位置相關性和運動軌跡的連續(xù)性和規(guī)律性，提出了一種改進的結構化分支多假設跟蹤的檢測方法