复杂背景下的红外弱小目标检测方法研究

发布时间：2021-02-11 13:22

　　红外弱小目标检测是精确制导领域中的关键技术之一,在飞机的红外搜索与跟踪（Infrared Search and Track,IRST）系统、红外成像与制导系统以及一些军事设施的预警系统中有着举足轻重的地位。为了高效、可靠、稳定地检测红外弱小目标,需要对复杂背景下的红外弱小目标检测方法进行全面、深入的研究。本文的主要工作如下:首先,提出了一种基于多尺度红外超像素图像模型的弱小目标检测方法。采用超像素方法分割原始红外图像,得到无重叠区域的超像素图像,不仅充分利用了红外图像的局部空间相关性,还避免了由冗余信息所带来的计算负担;引入多尺度理论,进而融合多个不同尺度下检测的目标图像,可以增强算法检测不同尺寸目标的稳健性。实验结果表明,与Top-Hat方法、Max-Mean方法、Max-Median方法、二维最小均方（Two-Dimensional Least Mean Square,TDLMS）方法、局部显著性图（Local Saliency Map,LSM）方法、红外块图像（Infrared Patch-Image,IPI）方法相比,该方法具有更好的背景抑制效果及更强的对目标尺寸的适应性。然后... 

【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

减少超像素搜索范围

图 2.2 MISI 模型的检测过程2.3.3 方法流程基于多尺度红外超像素图像(Multiscale Infrared Superpixel-Image, MISI)模型的弱小目标检测方法的检测过程如图 2.2 所示，具体流程描述如下：

图 2.3 目标区域与邻近背景区域于目标检测领域的最重要的性能hitdtargetNPN falseaNFN 标数目，targetN 为真实目标的总数目越高，虚警率越低时，该方法的检坐标，展示目标检测方法的这两个制性能下的单帧红外图像，背景包括天空同。为了便于观察，图中用红色方结果，从检测结果可以看出，本章


本文编号：3029176