基于提升小波的红外目标检测与跟踪技术研究

摘要

红外成像技术作为新兴技术目前已经广泛的应用到军事和民用当中,但其对比度低、易受噪声污染等缺点制约了它的进一步应用。因此对红外图像的处理就显得格外重要。红外小目标的检测与跟踪作为红外图像处理的一个领域已经引起了世界各国的关注与研究。如何在尽可能远的距离上检测并跟踪到敌方目标,以争取在最有利的时机发动攻击,是决定现代战争胜负的一个重要因素。因此,研究小目标的检测与跟踪算法,对提高红外成像系统的作用距离,具有重要意义。本文以提升小波变换的相关理论为基础,对红外小目标检测与跟踪算法问题进行深入研究。
　　红外图像预处理的目的是为了消去杂波的影响。本文首先对常用算法进行了介绍,然后对小波分析和NSCT在图像增强中的应用做出了比较,以此提出了基于提升小波和NSCT相结合的图像预处理算法。此算法能够得到很好的预处理效果,并为后面的进一步工作打下了基础。
　　在红外小目标检测过程中,由于红外小目标的能量通常比较弱,并且易受杂波的干扰,因此常为目标检测带来了很大的麻烦。本文在利用提升小波做图像差值处理的基础上,采用了PCNN对红外目标进行了检测。最终获得了比较好的检测效果。
　　红外小目标由于没有特别明显的形状结构和特征信息,因此很难建立比较好的数学模型。为了达到比较好的跟踪效果本文结合了目前应用比较广泛,且效果比较好的粒子滤波技术对红外小目标进行了跟踪,通过最后的轨迹图来看,此算法能够很好对目标进行跟踪。

目录

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1 绪论

1.1课题背景

1.2 红外图像处理技术概述

1.3 红外小目标检测与跟踪算法研究的意义

1.4研究内容

2 小波分析理论

2.1傅里叶变换

2.2小波变换

2.3提升小波变换

2.4多尺度几何变换

2.5本章小结

3 红外小目标图像预处理

3.1红外小目标处理的意义

3.2红外小目标预处理常用算法

3.3本文算法

3.4实验及仿真

3.5 本章小结

4 红外小目标检测算法研究

4.1引言

4.2常用的小目标检测算法

4.3基于改进的PCNN小目标检测

4.4试验及仿真

4.5本章小结

5 红外小目标跟踪算法研究

5.1目标跟踪算法简介

5.2粒子滤波（PF：Particle Filter）

5.3基于粒子滤波的红外小目标跟踪

5.4本章小结

6 结束语

参考文献

附录