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红外弱小目标检测与跟踪方法研究

作　者: 王田
导　师: 刘伟宁
学　校: 中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）
专　业: 机械电子工程
关键词: 弱小目标复杂度特征融合管道滤波奇异值分解
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 15次
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内容摘要

随着制空权在现代战争中地位的提高,监视告警和制导技术的发展受到了各国军工部门的普遍重视。由于早期雷达监视告警系统的局限性,一种基于红外热成像原理,结合光电传感、控制、图像处理技术,具有被动接收,可昼夜工作,抗干扰能力强等优点的红外监视告警系统得到了广泛应用。为提供充足的反应时间,要求尽早的发现和确认目标,因此,弱小目标的检测与跟踪,就成为了红外监视告警系统的核心技术问题。本文讨论天空背景下红外弱小目标的检测与跟踪问题。首先针对云背景特点,提出了一种基于复杂度圆形模板的弱小目标检测方法。介绍了信息熵描述图像复杂度的原理；利用方差加权信息熵对大面积的云中区域进行抑制；提出了一种复杂度圆形模板,极大的增强了对云边缘的抑制效果,最终实现对目标的检测。其次针对弱小目标成像特点,提出了一种基于多特征融合的弱小目标检测方法。介绍了特征融合方法原理以及常用于融合的目标特征；使用局部灰度均值对比度、局部平均梯度强度、局部离散性等三种特征因子对目标进行描述；通过特征组合的方法对上述特征进行融合,使得目标的特征得到更好的表达,能够从云背景图像中更好的突出目标。然后基于全局滤波思想,提出了一种基于奇异值分解的弱小目标检测方法。介绍了奇异值分解理论和实现方法；分别讨论了目标和背景的奇异值特性,据此提出了一种有效奇异值的选择方法用于指导图像重构,得到最大程度抑制了背景和噪声之后的目标信息。最后提出了一种管道滤波与波门跟踪相结合的弱小目标跟踪方法。介绍了管道滤波原理,使用该方法对疑似目标进行轨迹判定,剔除虚警；通过波门跟踪的方法,摒除波门外的无关信息和噪声,对目标进行跟踪；二者联合作用,提高对目标短暂消失的情况下跟踪的有效性。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-11
第1章绪论  11-19
  1.1 课题研究背景及意义  11-12
  1.2 国内外研究现状  12-17
  1.3 论文章节安排  17-19
第2章基于复杂度圆形模板的红外弱小目标检测方法研究  19-35
  2.1 引言  19
  2.2 基于复杂度的背景抑制算法  19-23
  2.3 复杂度圆形模板背景抑制算法  23-25
  2.4 自适应國值分割算法  25-27
  2.5 实验结果与分析  27-33
  2.6 本章小结  33-35
第3章基于多特征融合的红外弱小目标检测方法研究  35-51
  3.1 引言  35-36
  3.2 红外图像弱小目标特征提取  36-41
  3.3 红外弱小目标多特征融合方法  41-44
  3.4 自适应阈值分割算法  44
  3.5 实验结果与分析  44-49
  3.6 本章小结  49-51
第4章基于奇异值分解的红外弱小目标检测方法研究  51-69
  4.1 引言  51
  4.2 奇异值分解理论  51-53
  4.3 基于奇异值分解的红外云背景图像背景抑制  53-61
  4.4 混合编程实现奇异值分解背景抑制算法  61-62
  4.5 自适应阈值分割算法  62
  4.6 实验结果与分析  62-66
  4.7 本章小结  66-69
第5章红外弱小目标跟踪方法研究  69-83
  5.1 引言  69-70
  5.2 管道滤波轨迹判定方法  70-74
  5.3 波门跟踪方法  74-76
  5.4 基于管道滤波和形心跟踪的红外弱小目标跟踪方法  76-79
  5.5 实验结果与分析  79-81
  5.6 本章小结  81-83
第6章总结与展望  83-85
  6.1 全文总结  83
  6.2 创新性成果  83-84
  6.3 展望  84-85
参考文献  85-90
在学期间学术成果情况  90-91
指导教师及作者简介  91-92
致谢  92

红外弱小目标检测与跟踪方法研究

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