復(fù)雜海面背景下紅外小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、海面紅外搜索與跟蹤系統(tǒng)是一種被動(dòng)式的紅外探測(cè)系統(tǒng)，主要用于自主搜索、檢測(cè)、獲取、跟蹤和指定潛在目標(biāo),具有隱蔽性好、抗電磁干擾能力強(qiáng)、角分辨率高和視場(chǎng)廣闊等優(yōu)點(diǎn)，已成為現(xiàn)代海防和海上救援領(lǐng)域的重要裝備之一。由于距離遠(yuǎn)，目標(biāo)成像面積較小，且容易受到復(fù)雜背景雜波和波浪干擾,使得海面紅外搜索與跟蹤面臨最大挑戰(zhàn)就是小目標(biāo)的檢測(cè)。近年來(lái)，為了準(zhǔn)確地提取被淹沒(méi)在復(fù)雜海面背景下的紅外小目標(biāo)，紅外小目標(biāo)圖像局部差異模型在小目標(biāo)檢測(cè)中的直觀性和高效性引起了

2、很大關(guān)注。然而，海面上起伏的波浪仍舊是困擾海面目標(biāo)檢測(cè)的一大難題。
　　為了解決海面紅外小目標(biāo)檢測(cè)面臨的難題，本文分別從紅外小目標(biāo)圖像局部差異特性理論和海面波浪干擾難題的兩個(gè)角度出發(fā)，對(duì)海面紅外小目標(biāo)的檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了深入研究，開(kāi)展研究工作如下：
　?、偈紫确治隽藦?fù)雜海面下小目標(biāo)的紅外圖像成像特性，指出了海面紅外小目標(biāo)圖像的局部差異或突變特性以及小目標(biāo)區(qū)域與周?chē)尘熬哂酗@著的不連續(xù)性的特性；通過(guò)波浪形成機(jī)理和波浪波動(dòng)學(xué)說(shuō)引入波

3、浪波動(dòng)形態(tài)特性的理論，分析了流體波浪的形態(tài)波動(dòng)特性與剛體目標(biāo)形態(tài)不變的特性。
　?、卺槍?duì)復(fù)雜?？毡尘跋潞Ｃ嫘∧繕?biāo)檢測(cè)的困難性，提出了海面小目標(biāo)檢測(cè)算法的整體算法，同時(shí)分析和對(duì)比了常見(jiàn)的圖像預(yù)處理算法和海天線檢測(cè)算法，確定適合本研究的最佳預(yù)處理算法和海天線檢測(cè)算法，降低目標(biāo)檢測(cè)算法的虛警概率和提高檢測(cè)算法的執(zhí)行效率。
　?、厶岢鲆环N基于改進(jìn)局域?qū)Ρ榷鹊暮Ｃ婕t外小目標(biāo)檢測(cè)方法。該算法引入方差加權(quán)信息熵，增強(qiáng)目標(biāo)與背景雜波的顯著性

4、度量差異，然后通過(guò)自適應(yīng)閾值從改進(jìn)的局部對(duì)比度顯著圖中提取出目標(biāo)。本文算法在保證低虛警率的基礎(chǔ)上，較大程度上提高了海面紅外小目標(biāo)檢測(cè)的檢測(cè)率。
　?、茚槍?duì)波浪干擾，本文利用目標(biāo)形狀不變性與波浪形狀波動(dòng)特性，提出了一種基于波浪波動(dòng)分析的海面紅外小目標(biāo)識(shí)別算法。試驗(yàn)結(jié)果表明該識(shí)別算法在一定程度上解決了海面紅外小目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤過(guò)程中的波浪干擾難題，提高了海面小目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
　　理論分析和試驗(yàn)結(jié)果表明，本文研究方法不僅能有效提