運(yùn)動(dòng)平臺(tái)下的紅外目標(biāo)檢測(cè)預(yù)處理技術(shù)研究.pdf

1、基于運(yùn)動(dòng)平臺(tái)的紅外目標(biāo)檢測(cè)是紅外預(yù)警系統(tǒng)信息處理的核心技術(shù)。單幀圖像的背景抑制是前端信息處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，序列圖像的幀間圖像配準(zhǔn)是確定目標(biāo)軌跡不容忽視的環(huán)節(jié)，對(duì)目標(biāo)檢測(cè)性能都有重要的影響。本文針對(duì)上述兩個(gè)預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行深入研究，并取得了一定的成果。
　　對(duì)單幀圖像的背景抑制方法的研究方面，主要闡述了全變分理論的概念及其發(fā)展；推導(dǎo)全變分背景抑制算法的原理，在A.Chambolle投影算法的基礎(chǔ)上改進(jìn)后應(yīng)用于單幀紅外圖像的背景抑制；實(shí)驗(yàn)

2、仿真不僅驗(yàn)證基于全變分理論的改進(jìn)算法對(duì)紅外圖像背景抑制的性能，而且與三種經(jīng)典背景抑制算法進(jìn)行比較，彰顯改進(jìn)算法的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。
　　對(duì)序列圖像的幀間配準(zhǔn)技術(shù)研究方面，主要論述了SIFT算法的基本原理和主要步驟，并針對(duì)特征點(diǎn)提取和特征點(diǎn)匹配兩個(gè)重點(diǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行改進(jìn)。多尺度特征提取算法存在邊緣響應(yīng)影響，采用 Canny算子進(jìn)行改進(jìn)；在原匹配算法的基礎(chǔ)上，改進(jìn)初匹配效率，結(jié)合馬氏距離進(jìn)行精匹配，并采用RANSAC算法進(jìn)行變換參數(shù)估計(jì)。最后分別