復(fù)雜背景下運動弱小目標(biāo)檢測方法研究.pdf

1、復(fù)雜背景下紅外運動弱小目標(biāo)的檢測與跟蹤技術(shù)是紅外成像制導(dǎo)和紅外預(yù)警系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)。場景中往往存在著大量的背景景物、點目標(biāo)的特點—距離遠(yuǎn)、信噪比低、強雜波等增加了目標(biāo)檢測和跟蹤的難度。目前對紅外目標(biāo)的檢測方法有很多種，如小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等都有很好的效果，但在計算量和實時處理方面卻很難達(dá)到實際應(yīng)用的要求，而實時檢測目標(biāo)又是紅外目標(biāo)檢測整個系統(tǒng)的重點，因此深入研究復(fù)雜背景條件下運動小目標(biāo)的檢測技術(shù)具有較高的實際應(yīng)用價值。
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2、文在對國內(nèi)外目標(biāo)檢測算法研究的基礎(chǔ)上，針對文中涉及到的復(fù)雜背景下的低信噪比小目標(biāo)的檢測問題，進(jìn)行了專項研究，把問題分為兩部分，一個是雜波背景的抑制，另一個是序列圖像中運動小目標(biāo)的檢測。本文分析了傳統(tǒng)的背景抑制的方法，然后針對存在的問題和缺點給出了“背景復(fù)雜程度”的概念，將圖像的加權(quán)信息熵引入到這一概念中，分析并驗證了它的有效性，然后選取了適合此種復(fù)雜場景環(huán)境中的頻域濾波器，并把復(fù)雜程度的概念與濾波器的截止頻率聯(lián)系起來，達(dá)到了根據(jù)不同場景