复杂云层背景下红外小目标检测算法研究

摘要

由于小目标具有像素数少、无尺寸信息等特点及复杂战场环境的影响，红外小目标检测问题一直是红外图像研究领域的一个热点和难点。本文在现有算法的基础之上，主要针对不同云层背景下的红外小目标检测技术展开研究，研究内容如下：　　（1）研究了单帧图像的红外小目标检测算法。针对天空背景下云层复杂多变造成的干扰问题，在分析四种天空云层下红外图像特点的基础上，提出了一种基于局部差值的红外小目标检测算法，通过建立数学模型，将红外图像中像素点之间的差异进行量化分析，根据像素点的局部差值设立阈值进行目标检测。为了验证局部差值算法的优越性和适应性，分别对四种天空云层下的小目标做检测仿真，并与传统算法的检测结果做对比，仿真证明，局部差值算法可准确地检测出不同云层中的小目标，相比与传统的检测算法，该算法具有虚警少，抗云层干扰性强，适应性好等优点。　　（2）研究了图像序列中的小目标检测算法。针对图像序列中的小目标检测问题，本文提出了一种基于局部差值和管道滤波相结合的检测算法，先对单帧图像采用局部差值算法进行检测，而后采用管道滤波算法对单帧图像检测结果进行二次判决，得出真实目标。在判决过程中，引入了新的判决准则——连续计数准则，有效地解决了传统管道滤波算法实时性差、应变不足的缺点。对两组序列图像进行仿真验证，结果证明该结合算法可以准确地检测出图像序列中的小目标，并且对图像序列中的突发目标有极强的应变能力，具有很高的实际应用价值。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 相关技术及研究现状

1.3本文的主要内容和章节安排

第2章 红外成像原理与图像特性分析

2.1 引言

2.2 红外成像原理

2.3 红外图像特征

2.4 不同云层背景下的红外小目标成像

2.5 本章小结

第3章 红外小目标检测算法研究

3.1 引言

3.2 阈值分割法

3.3 最大中值滤波算法

3.4 基于形态学滤波的小目标检测

3.5 基于局部均值的小目标检测算法

3.6 本章小结

第4章 基于局部差值的小目标检测算法

4.1 引言

4.2 局部差值算法原理

4.3 不同云层背景下的小目标检测仿真实验

4.4 本章小结

第5章 序列图像中的小目标检测

5.1 引言

5.2 管道滤波算法

5.3 基于局部差值和管道滤波的小目标检测算法

5.4 连续帧图像小目标检测仿真验证

5.5 本章小结

总结与展望

6.1 全文总结

6.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢