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红外弱小目标检测技术研究

作　者: 王伞
导　师: 杨莘元
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 红外图像小目标检测图像预处理背景抑制空间匹配滤波
分类号: TN215
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 360次
引　用: 3次
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内容摘要

低信噪比条件下的小目标检测问题一直是近些年来国内外学者研究的一个热门课题。目前,围绕这一课题已经发展了许多有实际意义的检测算法和处理机体系结构。由于红外图像本身起伏背景复杂而小目标又只占一个或几个像元,往往淹没在背景中,造成信噪比太低而无法进行检测。因此,在对前人研究工作进行了分析讨论的基础上,根据起伏背景红外图像的统计特性,本文提出了一种空间匹配滤波算法的改进算法。理论和实验结果表明,该方法对于抑制强起伏的红外背景是十分有效的。在滤波后,又采用自适应门限分割方法对抑制了背景的红外图像加以进一步的处理,得到了仅含有少量可疑目标的二值化图像,从而为后面的序列图像检测方法提供了有利条件。在此基础上,本文重点研究了基于图像序列的运动小目标检测技术。在这里,采用基于邻域判决的方法,即根据目标运动的连续性和规则性,利用相邻帧中可疑目标之间的位置关系进行目标检测的方法,对前面处理过的二值图像进行了跟踪检测,并在实验中取得了比较理想的效果。

全文目录

第1章绪论  8-13
  1．1 引言  8-9
  1．2 运动小目标检测系统原理  9-10
  1．3 小目标检测技术的研究现状  10-11
  1．4 本文的主要研究内容  11-13
第2章红外起伏背景的统计特性分析  13-19
  2．1 引言  13
  2．2 红外图像的数学描述  13-14
  2．3 红外起伏背景的统计特性  14-16
    2．3．1 背景图像的广义平稳特性  14-15
    2．3．2 起伏背景的高斯分布特性  15-16
  2．4 起伏背景的空间相关长度计算  16-17
  2．5 本章小结  17-19
第3章基于空间匹配滤波的红外背景抑制技术  19-39
  3．1 引言  19-20
  3．2 几种典型的背景抑制算法  20-22
    3．2．1 二维最小均方误差滤波  20
    3．2．2 中值滤波器  20-21
    3．2．3 基于神经网络的滤波技术  21
    3．2．4 基于 Top-hat变换的数学形态学滤波  21-22
  3．3 传统的空间匹配滤波算法  22-26
    3．3．1 算法原理  22-23
    3．3．2 性能验证  23-26
  3．4 对空间匹配滤波算法的改进  26-29
    3．4．1 传统空间匹配滤波算法存在的问题  26-27
    3．4．2 对空间匹配滤波算法的进一步分析  27-28
    3．4．3 改进的组合式空间匹配滤波算法  28-29
  3．5 实验及结果分析  29-33
    3．5．1 实验条件  29-30
    3．5．2 实验结果  30-31
    3．5．3 算法性能比较  31-32
    3．5．4 实验结论  32-33
  3．6 自适应阈值分割  33-38
  3．7 本章小结  38-39
第4章基于图像序列的红外运动小目标检测  39-51
  4．1 引言  39-40
  4．2 常用的运动小目标检测方法回顾  40-43
    4．2．1 基于三维匹配滤波的检测方法  40
    4．2．2 基于投影变换的检测方法  40
    4．2．3 基于全局搜索的目标检测方法  40-41
    4．2．4 基于马尔可夫变换的检测算法  41
    4．2．5 多级假设检验法  41
    4．2．6 基于最优原理的动态规划法  41-42
    4．2．7 高阶运动相关法  42
    4．2．8 相位信息法  42-43
  4．3 基于邻域判决的红外运动小目标检测技术  43-48
    4．3．1 质心选取  43-46
    4．3．2 邻域判决  46-48
  4．4 实验及结果分析  48-50
    4．4．1 实验结果  48-49
    4．4．2 实验结果分析  49-50
  4．5 本章小结  50-51
结论  51-53
参考文献  53-57
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  57-58
致谢  58

红外弱小目标检测技术研究

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