基于高阶统计量的红外弱小目标检测

摘要

在现代战争中，雷达面临着日益严重的对抗威胁。无源或被动探测技术是解决雷达对抗威胁有效途径之一，其中利用被动红外探测是一个重要的研究方向，它能辅助雷达系统有效地提高区域防御系统的生存和反击能力。红外弱小目标检测是被动红外探测系统中的关键技术，也是近十几年来国内外研究的热点。 本文重点研究了基于高阶统计量的红外图像弱小目标检测方法。首先，根据红外图像模型分别对红外图像中的噪声、目标和背景特性作了分析，并介绍了高阶统计量的性质，为后面的检测方法提供前提条件。对于单帧图像检测，我们首先分析研究了基于四阶累积量滤波器的空域检测方法。而由于杂波抑制后的红外图像中目标信号和背景信号在频率上存在差异，我们提出了基于双谱的空间域检测方法，它能抑制高斯噪声，同时增强目标信号，有效地分离出目标。为了克服单帧图像检测在强背景起伏的红外图像中检测概率低，虚警率高的缺点，本文在序列图像特性的基础上，提出了基于三阶累积量和基于双谱域似然比的弱小目标检测方法，前者从时域方面利用图像中目标经过时像素点灰度值有起伏变化这一特点，将其看作是一种非高斯瞬态信号，通过构造三阶累积量对其进行检测；而后者从频域入手通过双谱域的似然比检测，判断出目标所经过的象素坐标，得到目标运动的航迹。仿真和实测数据实验证明了本文方法的有效性和鲁棒性，具有较大的应用价值。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1研究背景及意义

1.2红外弱小目标检测的研究现状

1.3论文主要工作及内容安排

第二章红外图像分析

2.1引言

2.2红外图像成像机理

2.3红外图像噪声分析

2.3.1背景噪声

2.3.2放大器噪声

2.3.3探测器噪声

2.4红外弱小目标及背景特性分析

2.5本章小结

第三章高阶统计量概述

3.1引言

3.2高阶统计量的定义及性质

3.2.1高阶矩和高阶累积量的定义及性质

3.2.2高阶矩谱和高阶累积量谱的定义及性质

3.3高阶统计量在信号检测中的应用

3.4本章小结

第四章基于高阶统计量的红外单帧图像检测方法

4.1引言

4.2基于四阶累积量的红外单帧图像弱小目标检测

4.2.1检测原理

4.2.2检测算法

4.2.3实验结果与分析

4.3基于双谱的红外单帧图像弱小目标检测

4.3.1检测原理

4.3.2检测算法

4.3.3实验结果与分析

4.4本章小结

第五章基于高阶统计量的红外序列图像检测方法

5.1引言

5.2基于三阶累积量的红外序列图像弱小目标检测

5.2.1检测原理

5.2.2检测算法

5.2.3实验结果与分析

5.3基于双谱域似然比的红外序列图像弱小目标检测

5.3.1检测原理

5.3.2检测算法

5.3.3实验结果与分析

5.4本章小结

结束语

致谢

参考文献

作者在读期间的研究成果