基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的紅外小目標(biāo)檢測算法研究.pdf

1、圖像預(yù)警系統(tǒng)對于國家安全起著極為重要的作用,其中紅外圖像預(yù)警系統(tǒng)由于其全天候不分晝夜的良好特性更加受到關(guān)注,而弱小目標(biāo)檢測則是該類預(yù)警系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)。同時由于目標(biāo)弱小,一般只有一個或幾個像素且容易與噪聲混淆,小目標(biāo)檢測也頗具挑戰(zhàn)性。經(jīng)過國內(nèi)外的眾多學(xué)者的深入細(xì)致的研究,許多算法被不斷改進(jìn),同時許多新方法被提出,該領(lǐng)域技術(shù)有了長足的發(fā)展。文章就紅外弱小目標(biāo)檢測問題進(jìn)行了深入的分析與討論,主要分析討論了EMD方法在紅外小目標(biāo)檢測中的應(yīng)用改

2、進(jìn)與存在的問題,并根據(jù)EMD理論及其實(shí)驗(yàn)效果的特點(diǎn),提出了新的檢測方法與算法研究思路。
　　文章從不同角度對檢測紅外弱小目標(biāo)圖像的方法進(jìn)行分析,討論分析EMD算法對小目標(biāo)圖像處理后的特點(diǎn)。經(jīng)過EMD分解后的圖像對背景有較好的抑制作用,凸顯出弱小目標(biāo),并結(jié)合效果較好的基于SNR自適應(yīng)門限分割技術(shù)對分解后的圖像進(jìn)行分割處理,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對紅外弱小目標(biāo)圖像目標(biāo)檢測。
　　文章對傳統(tǒng)紅外圖像的目標(biāo)檢測算法進(jìn)行了簡述,并進(jìn)行了相關(guān)仿真實(shí)

3、驗(yàn),對比分析各種不同算法的檢測效果,并分析目前算法存在的問題。之后詳細(xì)介紹了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解這種信號處理方法,并從原理上分析了該方法在拓展至二維后,對紅外小目標(biāo)圖像進(jìn)行處理的可行性和優(yōu)越性。文章之后詳細(xì)介紹了實(shí)現(xiàn)該算法的步驟并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),就各種插值方法進(jìn)行對比討論。之后根據(jù)實(shí)驗(yàn)圖像的效果,提出了新的檢測方法:通過中值濾波后進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,并對該改進(jìn)算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。該改進(jìn)算法有效提升目標(biāo)點(diǎn)的局部信噪比,較之前方法有較明顯的效果提升。