海空遠距離紅外小目標檢測技術(shù)研究.pdf

1、復(fù)雜條件下的?？者h距離紅外目標檢測一直是圖像處理領(lǐng)域的熱點和難點。實際應(yīng)用中常常要求紅外探測系統(tǒng)能夠在盡可能遠的距離捕捉到目標并獲得目標的相關(guān)信息，這導(dǎo)致紅外圖像上目標的成像面積小、缺乏明顯的結(jié)構(gòu)特征和亮度特征；同時由于云層干擾和海雜波的干擾，使得到的圖像信噪比較低，目標容易被淹沒在背景噪聲和雜波中。因此，海空背景下的目標檢測變得更為困難。
　　為了在不同的?？毡尘跋聦崿F(xiàn)對不同尺寸目標的穩(wěn)定而自適應(yīng)的檢測，同時減弱海面雜波和孤立噪

2、聲點帶來的影響，本文針對兩個最新的單幀紅外圖像小目標檢測算法做了深入的研究和改進，在目標增強、背景抑制、高真陽率、低假陽率、實時性等性能上做了優(yōu)化，具體研究工作包括兩個方面：
　　針對復(fù)雜海空背景圖像中背景雜波和孤立噪聲點的消除、對不同尺寸目標的自適應(yīng)檢測以及更好的?？請D像背景抑制效果，研究并改進最新的基于線的圖像重構(gòu)和信息熵增強算法。由于在復(fù)雜?？毡尘跋?，原算法中的信息熵增強在增強目標的同時也增強了噪聲，導(dǎo)致小目標淹沒在背景中，

3、難以區(qū)分出來；同時該算法對不同尺寸的目標無法自適應(yīng)檢測。因此，本文在該算法的基礎(chǔ)上取消信息熵增強并增加目標的自適應(yīng)半徑計算，提出了基于線的自適應(yīng)圖像重構(gòu)紅外小目標檢測算法，使其能夠自適應(yīng)地檢測不同尺寸的目標。新算法與Top-Hat算法、小波變換等五種算法進行仿真實驗對比。實驗結(jié)果表明，在不同的海空背景下，新算法對不同尺寸的目標能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定而自適應(yīng)的檢測，保證高真陽率、低假陽率，并且在背景抑制的表現(xiàn)上優(yōu)于其他算法。該算法適用于實時性要求不

4、高的復(fù)雜海空背景下的紅外小目標檢測。
　　針對?？毡尘跋录t外小目標檢測的實時性、更好的目標增強和對圖像邊緣海雜波的背景抑制性能，研究并改進了最新的基于塊對比度測量計算的算法。原算法能夠?qū)Σ煌叽绲哪繕藢崿F(xiàn)自適應(yīng)檢測，但不適用于復(fù)雜?？毡尘啊？紤]到海雜波存在明顯的方向性，因此本文在其基礎(chǔ)上增加多方向復(fù)合窗口、結(jié)合對比度和灰度同時進行目標判定，使其適應(yīng)于復(fù)雜?？毡尘跋碌募t外小目標檢測；同時，針對恒定的圖像分割閾值對不同情況的適應(yīng)性差的

5、問題，本文采用自適應(yīng)控制算法調(diào)節(jié)圖像分割的閾值使其能夠適應(yīng)不同的情況，從而提出了結(jié)合塊對比度測量、多方向復(fù)合窗口和自適應(yīng)控制的紅外小目標檢測算法。
　　新算法與Top-Hat算法、小波變換等六種算法進行仿真實驗對比。實驗結(jié)果表明，在不同的?？毡尘跋?，新算法對不同尺寸的目標能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定而自適應(yīng)的檢測，保證高真陽率、低假陽率，并且在目標增強和檢測實時性等表現(xiàn)上優(yōu)于其他算法。該算法非常適用于實時性要求高的?？毡尘凹t外小目標檢測，能夠檢測