复杂背景下红外弱小目标检测

摘要

红外弱小目标的检测和跟踪一直以来是影响光电探测跟踪系统性能的核心技术之一。因其成像距离远，信噪比低，形状、纹理等信息缺失。使得复杂背景条件下弱小目标的稳定检测与跟踪成为当下热门研究课题。
　　本论文围绕复杂天空背景条件下红外弱小目标的检测，在分析红外弱小目标图像特性的基础上，依次对单帧图像预处理、目标能量增强、序列图像检测三个方面的关键问题展开研究。
　　本论文的主要研究工作是：
　　(1)红外弱小目标图像的基本模型，并对红外图像的基本要素目标、噪声和背景三个方面的特性进行了分析验证。
　　(2)红外图像预处理。首先分别从时域、空域、变换域介绍了常用的红外图像预处理算法，重点介绍了中值滤波、形态学滤波两种经典算法。通过改进形态学滤波算法，对红外弱小目标图像进行滤波预处理，并对所得滤波图像进行局部极大值分割处理。
　　(3)对于去背景图像中的小目标而言，能量依然很弱，且有噪声干扰，不利于目标的准确分割提取。在分析高阶相关滤波算法的基础上，增加序列帧间目标运动特性的考虑，对原有高阶相关算法进行改进，取得了良好的目标增强效果，有效抑制了高斯噪声，提高了图像信噪比。
　　(4)弱小目标检测。分析动态规划算法在弱小目标序列图像检测中的应用，利用动态规划算法从经过相关高阶滤波处理后的序列图像中检测出弱小目标。

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1 绪论

1. 1 课题背景及研究的目的和意义

1. 2 国内外研究现状

1. 3 主要内容及章节安排

2 红外弱小目标图像分析

2. 1 引言

2. 2 红外弱小目标图像分析

2. 3 本章小结

3 红外弱小目标图像预处理

3. 1 引言

3. 2 图像预处理的基本方法

3. 3 两种典型的图像预处理算法

3. 4 基于形态学滤波的改进

3. 5 仿真实验与性能分析

3. 6 本章小结

4 高阶相关目标能量增强

4. 1 引言

4. 2 高阶相关方法

4. 3 改进高阶相关的实现方法

4. 4 仿真实验及分析

4. 5 本章小结

5 基于动态规划的弱小目标检测

5. 1 引言

5. 2 动态规划的数学模型

5. 3 动态规划算法在弱小目标检测中的应用

5. 4 仿真实验及分析

5.5 本章小结

6 总结与展望

6. 1 本论文的主要工作

6. 2 未来的研究和展望

致谢

参考文献

附录1 源程序