熱紅外圖像異常目標(biāo)檢測算法研究.pdf

1、熱紅外異常檢測是遙感研究熱點之一。由于熱紅外檢測擁有工作環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)、隱蔽性好以及識別能力強(qiáng)等各種優(yōu)勢，在民用和軍用上具有十分重要的地位。因此，對其深入研究有著重要的理論意義和實用價值。本文在系統(tǒng)研究分析了各種熱紅外異常檢測算法的基礎(chǔ)上，針對熱紅外圖像檢測信號弱、圖像信噪比低、目標(biāo)信號易受背景干擾以及背景噪聲難以抑制等問題進(jìn)行了深入研究。本文的主要研究工作以及成果總結(jié)如下:
　　 1.針對熱紅外圖像背景變化緩慢特點，將核非參數(shù)回

2、歸的算法應(yīng)用于熱紅外異常檢測。該算法使用基于核的非參數(shù)回歸方法預(yù)測圖像背景，有效分離背景與異常點（包括目標(biāo)和噪聲），最后將分離后的圖像去噪，得到所需目標(biāo)。
　　 2.針對以海洋為背景的熱紅外圖像存在海雜波非平穩(wěn)特性、非線性特性等問題，結(jié)合圖像熵以及聚類算法對熱紅外異常目標(biāo)進(jìn)行檢測。采用圖像熵確定目標(biāo)的粗略位置，結(jié)合改進(jìn)的Kmeans聚類算法找出其在聚類圖像中的聚類標(biāo)識，既完整地提取了目標(biāo)又很好地保留了目標(biāo)的輪廓。