強(qiáng)雜波干擾紅外圖像海面弱目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、采用紅外成像探測(cè)器對(duì)海面目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)在民用船只定位、港口監(jiān)控和軍事艦船檢測(cè)方面得到了廣泛應(yīng)用。而對(duì)強(qiáng)雜波干擾海面目標(biāo)的準(zhǔn)確定位和實(shí)時(shí)檢測(cè)，成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。
　　針對(duì)強(qiáng)雜波干擾紅外圖像海面弱目標(biāo)檢測(cè)，首次提出一種基于中心圍繞抑制（CAS）的濾波算法；在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于CAS濾波的強(qiáng)雜波干擾下紅外弱目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)算法；首次將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN模型引入紅外圖像海面弱目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域，獲得了很好的效果。
　　由于海面

2、目標(biāo)紅外成像會(huì)受到云層遮擋、光照、煙霧彈等復(fù)雜信號(hào)的干擾，表現(xiàn)為強(qiáng)雜波；而紅外弱目標(biāo)成像像素?cái)?shù)少，信號(hào)強(qiáng)度弱，呈現(xiàn)斑狀或條形狀，目標(biāo)形狀信息不充分，表現(xiàn)為少像素弱目標(biāo)。針對(duì)這種強(qiáng)雜波紅外圖像海面弱目標(biāo)，提出基于CAS的濾波算法。該方法利用圖像局部的概率密度分布，通過(guò)圖像鄰域信息的對(duì)比反差建立CAS模型，實(shí)現(xiàn)背景抑制、目標(biāo)增強(qiáng)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法不僅效果良好而且非常有利于硬件實(shí)現(xiàn)。
　　在對(duì)圖像進(jìn)行CAS濾波之后，再對(duì)分割、標(biāo)記等算法

3、進(jìn)行優(yōu)選，并采用感興趣區(qū)提取的方法，設(shè)計(jì)一種基于CAS濾波的紅外弱目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)算法；并給出基于FPGA/DSP架構(gòu)的紅外目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，將目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)進(jìn)行空間并行分解，讓多處理器協(xié)同工作，有效提高算法實(shí)時(shí)性。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了紅外目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)不僅能夠成功地檢測(cè)強(qiáng)雜波干擾紅外圖像海面弱目標(biāo)，而且滿足高可靠性、高實(shí)時(shí)性的實(shí)際應(yīng)用要求。
　　為了進(jìn)一步提高對(duì)強(qiáng)雜波干擾下紅外圖像海面弱目標(biāo)檢測(cè)正確率，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入紅外圖像海面弱目標(biāo)