紅外弱小目標(biāo)的檢測與識別.pdf

1、隨著計算機和數(shù)字圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展，紅外目標(biāo)檢測技術(shù)開始廣泛應(yīng)用于天文觀測、遙感、跟蹤、制導(dǎo)等諸多鄰域。但由于紅外弱小目標(biāo)具有距離遠(yuǎn)、成像面積小、形狀特征微弱、細(xì)節(jié)特征缺失、信噪比低等特點，因此紅外弱小目標(biāo)檢測技術(shù)一直都是紅外制導(dǎo)系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)難題。 由于紅外弱小目標(biāo)有著這樣一些特點，因此，對于紅外目標(biāo)檢測理論和方法的研究，方向都集中在提高信噪比、檢測算法的探測概率、適用范圍、運算效率、可靠性等方面。對紅外弱小目標(biāo)檢測方法

2、的研究依然是一個很具有挑戰(zhàn)性的課題。 本文通過對圖像預(yù)處理、閾值分割等常用算法的系統(tǒng)分析，總結(jié)出了各自的優(yōu)點和缺點，并且針對紅外圖像中弱小目標(biāo)信噪比低、易受到背景雜波干擾的特點，提出了一套紅外弱小目標(biāo)的檢測方案。這套方案主要包括以下幾類方法：首先提出了一種將不同種類噪聲點以及背景點分類的方法，從而最大程度的減少了由于采用濾波算法不當(dāng)從而對圖像細(xì)節(jié)造成的破壞；接下來提出并采用基于灰度域和空間域的模糊加權(quán)均值濾波方法，對受到高斯噪聲