基于人類視覺機(jī)制的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè).pdf

1、紅外成像系統(tǒng)由于其隱蔽性好和不易受天氣變化的影響等優(yōu)勢(shì)在軍事上得到廣泛的應(yīng)用，但當(dāng)目標(biāo)為遠(yuǎn)距離成像時(shí)，占據(jù)的像素個(gè)數(shù)往往較少，容易淹沒在背景中。尤其當(dāng)背景復(fù)雜時(shí)，更是難以提取微弱的目標(biāo)信號(hào)，所以在復(fù)雜背景下的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)已成為研究者廣泛關(guān)注的難題。近年來，隨著人們對(duì)視覺信息加工的深入了解，基于人類視覺機(jī)制的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)逐漸地發(fā)展起來，并且在紅外目標(biāo)檢測(cè)的研究中備受關(guān)注。
　　本文對(duì)基于人類視覺機(jī)制的紅外運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法進(jìn)行研究

2、，在人類視覺系統(tǒng)多種機(jī)制的引導(dǎo)下，首先提取圖像的感興趣區(qū)域(ROI)，再在感興趣區(qū)域內(nèi)檢測(cè)目標(biāo)，根據(jù)目標(biāo)與背景的視覺顯著性不同得到目標(biāo)點(diǎn)，最后模擬人的眼動(dòng)機(jī)制，跟蹤目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡。在提取感興趣區(qū)域階段，利用紅外目標(biāo)對(duì)比度特性計(jì)算圖像顯著圖，增強(qiáng)目標(biāo)抑制背景后將感興趣區(qū)分割；在目標(biāo)檢測(cè)階段，采用具有人類視覺特性的高斯差分算子(Dog)對(duì)圖像進(jìn)行多尺度處理，再依據(jù)顯著性不同得到目標(biāo)點(diǎn)；在跟蹤階段，提出采用PID算法跟蹤目標(biāo)可疑點(diǎn)位置，在可疑