小目標(biāo)紅外圖像檢測技術(shù).pdf

1、隨著紅外探測技術(shù)的發(fā)展，紅外探測系統(tǒng)在軍民兩方面的應(yīng)用越來越廣泛。作為一種被動檢測技術(shù)，紅外探測技術(shù)在目標(biāo)快速檢測方面的要求越來越高，因此對遠(yuǎn)距離、低信噪比環(huán)境下的紅外小目標(biāo)檢測成為紅外探測系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。
　　本論文圍繞針對紅外小目標(biāo)的檢測問題，對紅外小目標(biāo)圖像的特性進(jìn)行深入分析，并針對紅外圖像的預(yù)處理、背景抑制、小目標(biāo)運(yùn)動檢測等關(guān)鍵問題進(jìn)行深入研究。主要研究內(nèi)容如下：
　　首先，為提高紅外圖像中小目標(biāo)的檢測能力，需要

2、對圖像進(jìn)行預(yù)處理，主要包括對圖像的濾波處理和背景的抑制等方面，其中背景抑制主要是通過背景預(yù)測與原圖像差分來實(shí)現(xiàn)的，這些工作為后續(xù)對圖像目標(biāo)的提取，進(jìn)而提高目標(biāo)的檢測性能進(jìn)行理論上的準(zhǔn)備。由于采用單一的濾波方式無法取得較好的效果，因此一般采用多級濾波方法，本文通過采用預(yù)處理組合方式，可以有效的還原紅外圖像的真實(shí)背景，對后續(xù)紅外小目標(biāo)檢測提供良好的信噪比。
　　其次，在對紅外小目標(biāo)的多種預(yù)處理組合算法進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上，對常用的紅外

3、小目標(biāo)特點(diǎn)對處理算法進(jìn)行了分析，包括高階量累積量檢測法和模糊推理的檢測方法，通過對這些方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析后，提出了一種基于多種特征融合的目標(biāo)檢測方法。
　　最后，論文深入分析了紅外小目標(biāo)檢測與跟蹤圖像處理平臺的系統(tǒng)組成與結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，對系統(tǒng)硬件進(jìn)行了設(shè)計(jì)，并對算法的DSP實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了研究。在設(shè)計(jì)過程中，通過對算法中出現(xiàn)的模塊進(jìn)行了相關(guān)優(yōu)化，對系統(tǒng)硬件和軟件上的進(jìn)行合理分配，并采用合適的算法和程序簡化、優(yōu)化措施，實(shí)現(xiàn)對紅外小目標(biāo)的圖像檢