復雜背景自適應紅外小目標檢測.pdf

1、紅外小目標檢測是紅外搜索與跟蹤系統(tǒng)、精確制導系統(tǒng)、自動目標識別(automatic target recognition，ATR)系統(tǒng)中的一項關鍵技術。ATR系統(tǒng)的主要任務是對靜止和運動目標進行檢測、成像和識別。該系統(tǒng)工作隱蔽性好，有效提供全天候作戰(zhàn)能力，不發(fā)射電磁波，不易受電磁干擾，并能提供高分辨率的圖像數據，有利于目標識別和反隱，還具有夜視能力和一定的薄霧穿透能力。由于紅外圖像對比度低，目標常被大量的雜波和紅外成像器件本身的噪聲干擾

2、，且目標尺寸很小。自動目標實時探測系統(tǒng)所捕獲的紅外場景圖像背景雜波干擾往往很強，目標極為弱小。目標缺乏幾何形狀和紋理等特征，可供檢測系統(tǒng)利用的信息很少，小目標檢測算法的實時性及精度將直接影響末端制導系統(tǒng)的有效性。所以低信噪比弱小目標檢測問題是紅外圖像目標實時檢測領域的難題之一。
　　 本文介紹課題研究背景內容，總結目前國內外研究現(xiàn)狀，分析比較現(xiàn)階段重要的小目標檢測算法。詳細分析了紅外圖像的背景、噪聲和目標信號特性，針對目標探測系

3、統(tǒng)中目標特征信息不確定性和背景復雜性帶來的檢測問題，提出了一種對復雜背景紅外圖像中的小目標進行自適應檢測的方法。詳細分析了紅外場景圖像的背景、光電探測器件噪聲及雜波和目標信號特性。充分利用區(qū)域對比度信息，定義相互作用的雙結構元素，利用形態(tài)學變化方法進行背景估計和濾除。根據視覺系統(tǒng)原理，構建機器視覺模式識別加權歸一化模型，在沒有先驗信息的情況下自適應檢測多種復雜環(huán)境下弱小目標。本文提供了大量小目標圖像用于測試該小目標檢測算法性能。應用ma