紅外成像ATR系統(tǒng)中的數(shù)字圖像處理及識別檢測分類技術(shù)研究.pdf

1、隨著紅外成像自動目標識別(ATR)技術(shù)在精確武器系統(tǒng)上的廣泛應(yīng)用，世界各國都在加速發(fā)展紅外成像ATR技術(shù)的研究和裝備的研制。本文根據(jù)“十一五”國防重點預(yù)研項目，對紅外成像ATR系統(tǒng)研制過程中涉及到的若干問題作了較為深入的研究，主要研究成果如下：
　　 針對紅外焦平面陣列器件(IRFPA)在大動態(tài)范圍內(nèi)應(yīng)用的問題，提出了基于非線性快速卡爾曼濾波的非均勻性校正算法，該算法能對IRFPA實現(xiàn)非均勻性和非線性的雙重校正，且運算量較小。為

2、滿足系統(tǒng)在某些實際場合應(yīng)用的需要，針對傳統(tǒng)基于場景統(tǒng)計的非均勻性校正算法的不足提出了一種基于平穩(wěn)小波變換的非均勻性校正算法，該算法能在場景變化不充分的條件下對IRFPA進行非均勻性校正。
　　 由于紅外圖像在傳輸過程中易受到噪聲的污染，加之紅外成像本身具有圖像細節(jié)模糊不清的特點，嚴重影響了后續(xù)目標檢測以及目標匹配的精度，為此提出了一種基于聯(lián)合直方圖均衡及圖像融合的紅外圖像增強算法，該算法能夠有效抑制噪聲，提高圖像的對比度；另外該

3、算法通過對原始圖像進行非線性外推處理得到新的細節(jié)成分，在增強對比度的同時增強了圖像目標的細節(jié)。針對傳統(tǒng)幀累加以提高圖像信噪比的方法易造成圖像中運動目標模糊的情況，提出了一種改進的基于圖像序列的圖像增強算法，該算法通過準確的提取圖像中目標的運動場，通過帶有運動補償?shù)臅r空域濾波完成紅外圖像的2D-TDI增強，仿真實驗的結(jié)果驗證了算法的有效性。
　　 針對復(fù)雜背景下低信噪比紅外弱小目標檢測問題，提出了基于各向異性判決和雙邊濾波的紅外弱

4、小目標檢測算法。該算法能對圖像背景中精細部分進行有效預(yù)測，取得了較好的背景抑制效果。針對紅外成像ATR系統(tǒng)需要精確的目標輪廓的要求，提出了一種基于蟻群算法的快速二維模糊熵圖像分割算法，該算法使用二維模糊熵的設(shè)計思想并將其改進，推導(dǎo)出快速算法，最后使用蟻群算法優(yōu)化其閾值求解，達到了快速、準確提取目標輪廓的目的。
　　 由于紅外小目標的檢測易受到各種虛假目標及隨機干擾的影響，為此提出了一種基于模糊D-S證據(jù)合成理論的雙色紅外小目標識

5、別算法，使用雙波段紅外成像，克服單波段紅外成像易受干擾的缺點，并將模糊集理論與D-S證據(jù)合成理論融合，提高了對獲得的目標信息識別的能力。針對紅外面目標識別的問題，著重研究了小波矩不變量在紅外成像目標識別方面的應(yīng)用及其性能，該算法能對位置、尺度和視角發(fā)生變化的目標進行識別，仿真實驗結(jié)果證明了該算法的有效性，取得了較滿意的效果。
　　 此外，針對復(fù)雜戰(zhàn)場應(yīng)用環(huán)境，設(shè)計并研制了一套高幀頻的紅外成像ATR實時信號處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)能實時穩(wěn)