紅外預(yù)警系統(tǒng)中的圖像顯示與目標(biāo)檢測方法研究.pdf

1、寬視場視頻的實(shí)時(shí)顯示和目標(biāo)檢測是紅外預(yù)警系統(tǒng)中的重要研究內(nèi)容。實(shí)時(shí)顯示某個(gè)方位范圍內(nèi)穩(wěn)定、寬視場的紅外圖像，有助于提高預(yù)警系統(tǒng)的發(fā)現(xiàn)概率；研究低信噪比圖像中小目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測算法，可以增大作戰(zhàn)距離，增加反應(yīng)時(shí)間，對于提高己方的生存概率具有重要的意義。 本文主要對圖像拼接技術(shù)和基于背景建模的目標(biāo)檢測算法在紅外預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。首先，介紹和分析了現(xiàn)有圖像拼接方法及其不足，提出了一種基于相位一致性的圖像拼接算法。該算法以基于相

2、位的特征點(diǎn)檢測為基礎(chǔ)，通過匹配相關(guān)點(diǎn)來計(jì)算圖像間的變換矩陣，實(shí)現(xiàn)圖像拼接，具有較好的魯棒性。然后，在對紅外圖像特點(diǎn)進(jìn)行分析總結(jié)的基礎(chǔ)上，提出了基于背景預(yù)測的雜波抑制和目標(biāo)檢測算法。該方法采用了單幀檢測、序列確認(rèn)的目標(biāo)檢測方案，即通過非參數(shù)回歸估計(jì)的背景建模方法進(jìn)行單幀處理，漸消記憶遞歸最小二乘法進(jìn)行序列確認(rèn)。算法充分利用了目標(biāo)點(diǎn)與局部背景灰度值相關(guān)性較差的特點(diǎn)來分離目標(biāo)，能夠很好地抑制強(qiáng)雜波背景，實(shí)時(shí)性好，易于硬件實(shí)現(xiàn)。 用實(shí)際