云背景下紅外序列圖像中弱小目標(biāo)檢測方法研究.pdf

1、在現(xiàn)代軍事領(lǐng)域，為了提高作戰(zhàn)效率，遠距離打擊武器得到了很大的發(fā)展。對于遠距離的敵方目標(biāo)，如果能夠?qū)崟r有效地檢測和跟蹤到它，便能隨時對該敵方目標(biāo)進行打擊，這對于追求效率的現(xiàn)代戰(zhàn)爭具有非常重要的意義。但是遠距離的目標(biāo)表現(xiàn)為弱小的特征，因為目標(biāo)需要遠距離傳輸，目標(biāo)的信號會被傳輸介質(zhì)吸收了很多，所以目標(biāo)信號強度變得很弱；因為距離遠，所以能觀測到的目標(biāo)尺寸很小。尤其在遠距離、背景復(fù)雜(如天空中的云背景等)的條件下，目標(biāo)會“隱身”在背景中，從而很難

2、實時有效的將弱小目標(biāo)分離出來。
　　紅外探測器對于遠距離飛行的飛機或?qū)椀劝l(fā)射出來的紅外熱輻射有非常敏感的檢測能力，所以紅外檢測技術(shù)被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代遠距離打擊武器上。但是要實現(xiàn)實時檢測的效果，光靠一些敏感的紅外敏感元件是不夠的，還需要來自圖像處理和信號處理方面的算法支持。本文針對天空中云背景下紅外序列圖像中弱小目標(biāo)的檢測方法進行研究，這對于戰(zhàn)機的空中打擊、地對空防御系統(tǒng)和紅外制導(dǎo)等技術(shù)具有一定的價值。
　　首先，本論文從紅外

3、序列圖像的輻射源、空域灰度值的變化以及時域像素的灰度值變化三個方面，分析紅外弱小目標(biāo)的特性，這些特性的分析是后續(xù)工作的基礎(chǔ)。然后，本文介紹了兩種被普遍使用的基于空間濾波的去噪方法——均值濾波去噪和中值濾波去噪。通過觀察它們對本文研究的云背景下的紅外圖像進行濾波去噪后的結(jié)果，分析它們的優(yōu)缺點。然后介紹了四種背景預(yù)測模板，通過比較四種背景預(yù)測模板的背景預(yù)測圖和殘差圖，確定了適用于本文研究對象的模板。然后介紹了三種時域濾波算法，通過對比三種時

4、域濾波方法對紅外圖像濾波后的結(jié)果圖以及結(jié)果圖的三維直方圖，來評價它們的檢測性能。然后針對時域濾波像素跟蹤量大的缺陷，本文把基于拉普拉斯算子的點目標(biāo)檢測方法應(yīng)用于本文的研究對象，得到了不錯的檢測效果。然后在這種方法的基礎(chǔ)上，改進了基于幀間運動目標(biāo)空間相關(guān)性的運動目標(biāo)檢測算法，減輕了該算法的復(fù)雜度。最后再結(jié)合基于時域相關(guān)性的目標(biāo)檢測方法，針對天空中云背景下紅外序列圖像中弱小目標(biāo)，提出一種改進的空域時域聯(lián)合濾波的運動弱小目標(biāo)檢測方法。實驗結(jié)果