紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤算法研究.pdf

1、由于紅外成像技術(shù)的抗干擾能力強(qiáng)、能全天候工作和隱蔽性良好等一系列優(yōu)點(diǎn)，紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤技術(shù)廣泛應(yīng)用于視頻監(jiān)控、火控制導(dǎo)等民用和軍事領(lǐng)域。但是由于紅外成像本身特點(diǎn)，比如信噪比低、目標(biāo)灰度不斷變化，形狀和結(jié)構(gòu)信息不足、復(fù)雜的背景干擾等都決定了其弱小目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的難度大大高于可見光圖像。
　　本文根據(jù)紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的處理流程，分別研究和分析了紅外弱小目標(biāo)圖像預(yù)處理、目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤的相關(guān)算法，給出了紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)與

2、跟蹤的實(shí)現(xiàn)方案。
　　首先，對(duì)紅外弱小目標(biāo)圖像建模并分析了其特點(diǎn)，對(duì)比分析了四種濾波降噪方法和兩種圖像增強(qiáng)方法，理論研究和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:小波變換去噪方法和線性變換增強(qiáng)方法的性能優(yōu)于其它方法。
　　其次，提出了一種基于小波包和高階統(tǒng)計(jì)量的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法，它克服了小波變換“高頻段分辨率較低”的缺陷，高階統(tǒng)計(jì)量的高斯判別準(zhǔn)則又更好地消除了噪聲的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，此算法大大提高了檢測(cè)率而降低了虛警率。
　　最后，提出了