復(fù)雜背景下紅外目標檢測與跟蹤.pdf

1、紅外空中目標自動檢測與跟蹤技術(shù)是光電防空火控系統(tǒng)的核心技術(shù)，對我國防空系統(tǒng)的建設(shè)具有極為重要的意義和價值。為此，本文選擇了該研究方向中的若干問題進行了深入研究：復(fù)雜云層背景下的紅外弱小目標檢測算法、復(fù)雜背景下紅外空中目標跟蹤算法、現(xiàn)代電視跟蹤器軟件系統(tǒng)設(shè)計，并在算法研究過程中將非參數(shù)統(tǒng)計引入到圖像處理領(lǐng)域，提出了一種新的圖像分析方法。
　　 在紅外空中圖像紋理分析算法研究的過程中，將非參數(shù)統(tǒng)計中的秩分析方法引入到圖像紋理分析中，

2、該方法從灰度過渡紋理分析入手引入非參數(shù)秩分析理論，定義了圖像紋理的秩統(tǒng)計變換，并提出了利用不同的秩相關(guān)卷積的組合方法提取圖像中特定的紋理結(jié)構(gòu)的方法?；谥冉y(tǒng)計變換的圖像變換結(jié)果只與圖像紋理的灰度排序有關(guān)，而與紋理的灰度幅度無關(guān)，具有較高的魯棒性。
　　 在對復(fù)雜云層背景下紅外弱小目標檢測問題的研究過程中，利用非參數(shù)統(tǒng)計變換對云層邊緣紋理進行描述，提出了一種新的復(fù)雜云層背景的抑制方法。本文首先定義了理想云層邊緣紋理的秩統(tǒng)計量，通過

3、對圖像與理想云層邊緣紋理秩統(tǒng)計量的相關(guān)曲面進行反相拉伸變換，構(gòu)造了針對云層邊緣區(qū)域的陷波濾波圖像。利用該陷波濾波圖像可以在紅外弱小目標檢測時實現(xiàn)對云層邊緣的有效抑制。
　　 為了實現(xiàn)對惡劣環(huán)境下紅外空中目標的穩(wěn)定跟蹤，本文分析了傳統(tǒng)歸一化互相關(guān)算法在紅外空中目標匹配定位時失效的原因，提出一種改進的紅外圖像歸一化互相關(guān)匹配算法。該方法將模板和匹配區(qū)域之間的紋理相關(guān)計算看作一個最優(yōu)化問題，尋求使圖像紋理相關(guān)匹配魯棒性最好的相關(guān)基準值