復(fù)雜背景紅外弱小目標(biāo)檢測(cè).pdf

1、隨著紅外成像技術(shù)的發(fā)展,紅外小目標(biāo)檢測(cè)在軍事領(lǐng)域有越來越重要的應(yīng)用。以此為背景,研究了天空、海面、大地等各種背景下紅外視頻中弱小目標(biāo)的檢測(cè)問題。
　　首先,介紹了紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)的應(yīng)用場(chǎng)景,分析了國內(nèi)外當(dāng)前的研究現(xiàn)狀和取得的主要成果,探討了紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)的主要方法及優(yōu)缺點(diǎn)。
　　其次,在紅外圖像預(yù)處理算法方面,實(shí)現(xiàn)并從效果上分析了空域高通濾波、時(shí)域高通濾波、中值濾波和形態(tài)學(xué)Top-hat濾波的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),在經(jīng)典Top-ha

2、t形態(tài)學(xué)濾波的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了基于一種新型結(jié)構(gòu)元素的改進(jìn)的Top-hat形態(tài)學(xué)濾波。
　　再次,研究了單幀紅外圖像潛在目標(biāo)檢測(cè)和多幀圖像真實(shí)目標(biāo)的確認(rèn)。在單幀圖像潛在目標(biāo)檢測(cè)中,主要在恒虛警閾值分割的基礎(chǔ)上應(yīng)用了能量累積和局部極值的算法。在真實(shí)目標(biāo)的確認(rèn)方面,利用了小目標(biāo)在多幀圖像中軌跡的時(shí)空連續(xù)性。應(yīng)用了管道濾波算法對(duì)小目標(biāo)進(jìn)行跟蹤與檢測(cè)。在經(jīng)典的管道濾波算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn),實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)管道濾波,在改進(jìn)移動(dòng)管道濾波的算法中,一是