天空起伏背景中紅外弱小目標(biāo)檢測新方法研究.pdf

1、本文圍繞天空起伏背景中紅外弱小目標(biāo)的檢測問題，展開以下研究:
　　1、在分析背景雜波與弱小目標(biāo)的圖像特性基礎(chǔ)上，研究紅外圖像中弱小目標(biāo)與背景雜波在空域和時域中的可分離性，對不同特征的可分離性進(jìn)行分析和比較，確定了在空域強(qiáng)相關(guān)的背景雜波灰度分布特征、在連續(xù)幀間強(qiáng)相關(guān)的弱小目標(biāo)灰度特征以及在連續(xù)幀間強(qiáng)相關(guān)的弱小目標(biāo)位置特征作為本文算法研究的出發(fā)點;
　　2、在分析背景預(yù)測模型的基礎(chǔ)上，比較固定權(quán)值和自適應(yīng)權(quán)值的背景預(yù)測算法，依據(jù)

2、背景雜波灰度分布在空域強(qiáng)相關(guān)的圖像特征，提出一種局域同質(zhì)背景預(yù)測算法，這種方法可以克服異質(zhì)背景區(qū)域?qū)︻A(yù)測精度的影響，大幅減少不必要的預(yù)測運算以及由此帶來的運算誤差，顯著提高殘差圖中弱小目標(biāo)信號的信雜比，改善背景預(yù)測方法檢測弱小目標(biāo)的性能;
　　3、提出一種對比濾波的時域廓線算法，針對傳統(tǒng)方法當(dāng)弱小目標(biāo)與云邊緣雜波的運動速度相當(dāng)時出現(xiàn)虛警的情況，新方法在分析弱小目標(biāo)、云邊緣雜波以及平穩(wěn)背景三類像素點時域特性的基礎(chǔ)之上，首先利用時域廓

3、線特性抑制平穩(wěn)背景，然后依據(jù)云邊緣雜波像素在空域連續(xù)，而弱小目標(biāo)像素在空域孤立的特性，構(gòu)造空域?qū)Ρ葹V波器，并使用對比濾波器對去除平穩(wěn)背景的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，最后再進(jìn)行時域廓線的駐點連線濾波以實現(xiàn)對弱小目標(biāo)的檢測，該算法能明顯消除與弱小目標(biāo)運動速度相當(dāng)?shù)脑七吘夒s波虛警，進(jìn)一步提高弱小目標(biāo)的檢測概率;
　　4、提出一種運動方向估計的管道濾波算法，分析了紅外弱小目標(biāo)的運動特性，依據(jù)弱小目標(biāo)在相鄰幀間位置具有連貫性的特征，建立了弱小目標(biāo)的