基于時頻分析的序列圖像弱小運動目標檢測.pdf

1、弱小運動目標檢測與跟蹤技術是光電成像探測系統(tǒng)研究的關鍵技術之一。由于深空目標通常距離觀測系統(tǒng)非常遙遠，所以目標在成像探測系統(tǒng)上通常表現(xiàn)為小(空間尺寸)與弱(信號強度)的特征，并且伴隨較為復雜和強烈的背景雜波和傳感器噪聲，使得目標信號淹沒其中難于分辨。因此，弱小運動目標的檢測一直是信號處理領域研究的熱點、難點和前沿問題。
　　 本文主要針對云雜波背景下的序列圖像弱小運動目標檢測方法進行了較為深入的研究。首先系統(tǒng)闡述了序列圖像弱小目

2、標檢測的基本理論和方法，并對比了這些檢測算法的特點，得出了這些算法都僅僅只是對目標、噪聲以及雜波空域、時域或者頻域中的單一特征進行分析，很少利用其聯(lián)合域中表現(xiàn)出來的細微特征差異來檢測目標。在以上分析的基礎上，本文從時頻聯(lián)合域出發(fā)，利用短時傅里葉變換對序列圖像進行時頻分析，根據(jù)目標、噪聲以及雜波的聯(lián)合多維度特征差異，提出了基于時頻分析的序列圖像弱小目標檢測方法。該方法的實現(xiàn)過程為：首先，對輸入的序列圖像進行預處理；然后，將預處理之后的序列

3、圖進行短時傅里葉變換，根據(jù)目標和云雜波短時傅里葉變換頻譜圖在低頻段的幅頻特性明顯高于噪聲，將低頻段的能量作為統(tǒng)計檢驗量，采用奈曼.皮爾遜準則過濾噪聲；最后根據(jù)目標出現(xiàn)處存在短時“波包”，雜波中心點處平穩(wěn)這一特征差異，分別統(tǒng)計“主瓣”與“旁瓣”能量及其能量比，設置能量比門限去除雜波，檢測出運動目標。實驗結(jié)果表明，所提出的檢測方法能夠有效的檢測出序列圖像中弱小運動目標。
　　 在工程可行性方面，采用DSP實現(xiàn)了該弱小目標檢測算法。實