基于DSP的紅外小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、隨著紅外探測(cè)技術(shù)的發(fā)展，紅外系統(tǒng)在在軍事和民用上運(yùn)用越來(lái)越廣泛。小目標(biāo)的檢測(cè)技術(shù)可以很好的提高紅外系統(tǒng)的探測(cè)能力。因此，小目標(biāo)的檢測(cè)技術(shù)成為了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)技術(shù)。
　　本文結(jié)合某紅外預(yù)警系統(tǒng)，對(duì)系統(tǒng)輸出的紅外圖像進(jìn)行了建模與分析。系統(tǒng)輸出的幀頻高，數(shù)據(jù)量大，又有實(shí)時(shí)性的要求，復(fù)雜的空預(yù)算法和基于時(shí)域的算法都不能很好的運(yùn)用在系統(tǒng)中。針對(duì)實(shí)際要求，只能選用簡(jiǎn)單可靠且普遍適用的空預(yù)算法來(lái)完成檢測(cè)。本文重點(diǎn)研究了利用高通濾波抑制背景的檢測(cè)

2、方法，基于Top-Hat濾波的檢測(cè)方法和基于邊緣檢測(cè)的目標(biāo)檢測(cè)方法。提出了一種融合判斷準(zhǔn)則，采用以上三種常用的空域單幀小目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)圖像進(jìn)行并行處理，對(duì)三種算法的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)融合后得出最終檢測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)證明經(jīng)過(guò)融合算法處理后，系統(tǒng)可以大幅的提高小目標(biāo)的檢測(cè)概率，并減低虛警率。
　　同時(shí)針對(duì)盲元進(jìn)行了分析與比對(duì)，盲元與小目標(biāo)特性相似，對(duì)目標(biāo)檢測(cè)帶來(lái)極大的干擾。本文采用基于場(chǎng)景的實(shí)時(shí)盲元檢測(cè)算法對(duì)盲元進(jìn)行檢測(cè)和補(bǔ)償，排除了盲元帶