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1、由于在軍事和民用諸多領(lǐng)域的應(yīng)用,利用圖像序列對(duì)弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、跟蹤成為當(dāng)前的一個(gè)熱門(mén)課題。由于距離較遠(yuǎn)或者其本身較微小,同時(shí)加上復(fù)雜的強(qiáng)背景雜波干擾,目標(biāo)幾乎完全淹沒(méi)在背景及噪聲之中,在成像系統(tǒng)中表現(xiàn)為弱小目標(biāo)特性,要直接檢測(cè)出目標(biāo)變得異常困難。本文研究的正是弱小目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)中的兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù):強(qiáng)背景雜波抑制與基于多幀的弱小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)。 本文首先引入序列圖像中檢測(cè)強(qiáng)背景雜波下弱小目標(biāo)這一問(wèn)題,然后在其典型應(yīng)用——視頻
2、成像系統(tǒng)中將問(wèn)題展開(kāi),討論了背景雜波、噪聲和目標(biāo)的特征,分析了該類(lèi)檢測(cè)的特點(diǎn)與難點(diǎn),給出了一種基于背景雜波抑制的弱小目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)模型。即采用先對(duì)序列圖像進(jìn)行背景雜波抑制,再進(jìn)行基于多幀的目標(biāo)檢測(cè)策略。背景雜波抑制的任務(wù)為:抑制背景雜波能量、改善信雜比;對(duì)原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分布變換——由復(fù)雜、未知分布轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)單、已知分布。同時(shí),研究了背景雜波抑制效果的評(píng)價(jià)體系,給出了四項(xiàng)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn):殘余噪聲正態(tài)性、殘余噪聲白化程度、信雜比增益以及單幀檢測(cè)性能
3、。 本文討論了基于圖像準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)域劃分的自適應(yīng)雜波估計(jì)與抑制方法,并進(jìn)行了詳細(xì)的計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)。由于原始復(fù)雜圖像灰度數(shù)據(jù)的全域非平穩(wěn)特征造成自適應(yīng)算法對(duì)背景雜波的跟蹤性能較差,因此考慮將原始圖像劃分為多個(gè)準(zhǔn)平穩(wěn)的圖像子塊,然后在每個(gè)子塊內(nèi)利用自適應(yīng)算法對(duì)背景雜波進(jìn)行估計(jì)與抑制。針對(duì)基于四叉樹(shù)分割的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)域劃分方法精度不高的問(wèn)題,給出了一種基于分水嶺分割的準(zhǔn)平穩(wěn)子域劃分方法。對(duì)原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理后作為自適應(yīng)空域非因果濾波器的
4、輸入數(shù)據(jù),避免了由于目標(biāo)空域擴(kuò)展帶來(lái)的背景估計(jì)失準(zhǔn)。采用RLS算法估計(jì)背景雜波,收斂性好,數(shù)據(jù)穩(wěn)定性高,對(duì)特定樣本數(shù)據(jù)估計(jì)比LMS算法精確。對(duì)以上研究點(diǎn)進(jìn)行了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)仿真,并獲得了較好的結(jié)果。 討論了圖像序列中的弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)。針對(duì)基于TBD和DBT兩種思想的多幀檢測(cè)技術(shù),詳細(xì)討論了目標(biāo)分割與檢測(cè)方法?;贒BT思想的檢測(cè)方案中,主要討論全域閾值法、局域閾值法和恒虛警門(mén)限法幾種目標(biāo)分割方法?;赥BD思想的目標(biāo)分割已融合
5、在目標(biāo)檢測(cè)中,因此接下來(lái)本文詳細(xì)討論了幾種基于TBD思想的目標(biāo)檢測(cè)方法,如三維匹配濾波法、投影變換法、基于多級(jí)假設(shè)檢驗(yàn)的方法、高階相關(guān)法和基于全局搜索的目標(biāo)檢測(cè)方法。最后針對(duì)強(qiáng)背景雜波下圖像序列中的弱小運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題,本文給出了一種基于時(shí)域軌跡集成的多幀檢測(cè)方案:首先采基于分水嶺分割的RLS算法對(duì)圖像背景雜波進(jìn)行抑制,然后利用恒虛警門(mén)限法對(duì)單幀圖像進(jìn)行二值化分割,此時(shí)再利用八鄰域判決法對(duì)候選目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)。總之,本論文不僅達(dá)到了相關(guān)課題
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