低對比度圖像中微弱小目標的檢測研究.pdf

1、紅外小目標檢測技術(shù)在當今許多領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用,然而,小目標檢測在實際應(yīng)用中面臨著許多的困難。目標常常隱藏在復(fù)雜的背景中,沒有具體的形狀、大小和紋理信息,用傳統(tǒng)的圖像處理方法往往難以得到理想效果。而且紅外圖像經(jīng)常受噪聲干擾,令檢測的難度變得更大。檢測算法必須克服以上困難,它的優(yōu)劣極大地影響著紅外檢測系統(tǒng)的性能,因此一直是實際應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)。
　　 本文首先針對紅外圖像的成像特性進行了研究,分析了小目標檢測存在的主要困難。然

2、后總結(jié)了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,詳細介紹了現(xiàn)階段紅外圖像小目標檢測的一些主要算法,并比較了它們的優(yōu)劣。
　　 通過對大量紅外圖像的研究發(fā)現(xiàn),紅外小目標的成像像素有其自身的特點,它們不僅在亮度上有別于局部背景,而且分布呈現(xiàn)區(qū)域集聚的特性。利用上述特點,本文提出了一種利用相鄰相關(guān)像素進行檢測的算法。該方法首先利用一組四個濾波器進行背景估計,相比傳統(tǒng)的方法能得到更精確的結(jié)果；然后,根據(jù)目標像素區(qū)域集聚的特點,有效地區(qū)分開離散噪聲和目標像素,在