基于多波段光學成像及鏈路優(yōu)化的微弱目標探測技術研究.pdf

1、微弱目標光學成像探測技術是一項在軍事和民用等領域有著廣泛而重要應用前景的技術。目標可以反射太陽或其他光源照射的光波，同時也發(fā)射各種紅外光波，在光學鏈路成像探測中，存在諸多退化因素，如光學系統(tǒng)的像差、傳感器的電子類噪聲、景物與傳感器的相對運動等，這些都會造成目標成像信雜、噪比的降低;此外，遠距離的成像導致目標在圖像中所占面積小像素少、缺乏諸多細節(jié)特征，易淹沒在復雜背景中。這些因素共同造成了目標的微弱特性。隨著探測距離的日益增大、對偽目標的

2、探測要求的不斷提高，利用傳統(tǒng)方式進行光學成像微弱目標探測遇到了不小的挑戰(zhàn)，嚴重制約了目標探測技術的發(fā)展與應用。如何解決傳統(tǒng)光學成像探測問題、有效提高復雜背景下微弱目標的探測能力是本文重點研究的內容。本文通過優(yōu)化技術對成像鏈路中存在的退化進行補償，利用多種手段提高目標圖像信雜、噪比，并研究具有優(yōu)秀性能的目標探測方法，多模式地提升微弱目標探測的能力，在低虛警率下獲得盡可能高的探測率，以適應各類應用的需求。
　　 分析了微弱目標多模式

3、探測技術的框架。根據(jù)鏈路化成像的原理，分析了多模式目標探測的可行性。討論與分析了典型目標與背景的光學輻射反射特性等，這些特性可用來作為目標探測與背景抑制的參考因素。給出了多模式微弱目標探測的實驗設計，包括圖像信息獲取設備，信息采集平臺與獲取系統(tǒng)，室內實驗設計等等。分析了微弱目標測定與判定的方法，設定判別的要求，為具體研究微弱目標探測提供基礎。
　　 為了提升成像信雜、噪比，針對成像鏈路中存在的模糊退化，進行了各種補償機制的分析與

4、研究。分析了典型的圖像退化模型。在介紹多種典型的圖像復原方法，分析這些復原模型、介紹常用圖像質量評價方法的基礎上，提出了一種參考型的基于梯度的波紋圖像質量評價方法，提出了一種無參考型的結合邊緣寬度和模糊度衡量的評價算法。針對圖像復原，提出了局部約束的Richardson-Lucy方法，引入空間加權矩陣以實現(xiàn)局部約束以解決振鈴抑制與細節(jié)保留的平衡問題;提出了梯度約束規(guī)整化快速復原方法，在保留重要細節(jié)的同時極大地抑制了噪聲。
　　

5、為了提升紅外成像信雜、噪比，對紅外成像中的噪聲抑制與優(yōu)化補償進行了研究。分析了紅外非均勻性噪聲退化的原理，并推導了非均勻性校正模型。以圖像優(yōu)化為突破口，提出了基于場景的單幅圖像條紋非均勻性校正方法;在校正模型的基礎上，提出了基于場景的序列圖像法非均勻性校正方法，對于354×236紅外圖像，每幀處理時間20ms左右，完全滿足實時性要求。
　　 在微弱目標增強與雙波段圖像信息的融合方面展開了深入地研究。首先，提出了一種利用局部頻率調

6、諧顯著性法實現(xiàn)微弱目標增強的方法，其能夠針對性地提升微弱目標與背景的強度對比，適用于實時處理系統(tǒng)。其次，為了綜合利用多波段的圖像信息，提出了結合多尺度分析與顯著性提取的雙波段圖像信息融合的思路，原始圖像的信息能夠得到保留甚至增強。
　　 根據(jù)目標在圖像中的特征特點，提出了多種目標探測的新思路。根據(jù)目標區(qū)域往往相對對比度較大的特性，提出了基于傅里葉變換法顯著性提取的目標探測方法獲取目標;考慮到目標通常存在于局部差異性大的區(qū)域，提出