靶場紅外弱小目標(biāo)自動判讀方法研究.pdf

1、近十幾年來，隨著紅外成像技術(shù)的迅速發(fā)展，紅外成像跟蹤測量系統(tǒng)在靶場廣泛應(yīng)用，紅外圖像已逐漸成為靶場試驗數(shù)據(jù)的重要來源，紅外圖像判讀模式也需要隨之發(fā)生變革，傳統(tǒng)的人工判讀方式已經(jīng)無法滿足任務(wù)需求，全自動、高精度、高效率、高可靠性的對靶場紅外圖像實現(xiàn)自動判讀成為我們迫切需要解決的問題。本文就此實際問題，研究了靶場紅外運(yùn)動弱小目標(biāo)自動檢測技術(shù)，并將這些技術(shù)應(yīng)用到自動判讀工作中。
　　首先，介紹了靶場紅外運(yùn)動弱小目標(biāo)檢測的應(yīng)用場景，分析了

2、國內(nèi)外當(dāng)前的研究現(xiàn)狀，探討了紅外弱小目標(biāo)檢測的主要方法及優(yōu)缺點。
　　其次，介紹了靶場紅外運(yùn)動弱小目標(biāo)的跟蹤模式，然后從空域、頻域、時域三方面研究了靶場紅外弱小目標(biāo)圖像的目標(biāo)特性并在三方面對圖像進(jìn)行濾波處理，比較濾波效果。在經(jīng)典形態(tài)學(xué)濾波的基礎(chǔ)上加以改進(jìn)，實現(xiàn)了形態(tài)學(xué)帶通濾波，選擇此方法作為預(yù)處理方法。
　　再次，對完成預(yù)處理的圖像進(jìn)行恒虛警閾值分割，對分割后的圖像做質(zhì)心提取，鑒于目標(biāo)的跟蹤模式屬于典型的人在回路控制，目標(biāo)在

3、時域上無軌跡特性、無固定速度、無固定方向的特點，根據(jù)軌跡關(guān)聯(lián)思想應(yīng)用基于最近鄰數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的相關(guān)鄰域檢測算法對目標(biāo)進(jìn)行檢測，對算法得以實現(xiàn)。
　　最后，對算法的性能和適用性進(jìn)行評估。首先應(yīng)用一組信噪比較高的快速運(yùn)動目標(biāo)圖像檢測算法性能，然后應(yīng)用一組信噪比更低、序列長度更長的緩動目標(biāo)圖像檢測算法性能，算法實現(xiàn)了對以上兩組圖像中目標(biāo)的檢測判讀，檢測率為88％。但對于信噪比更低的圖像無法完成檢測，對此我們對算法的適用性作評估，并在最后對算法