天基红外弱小目标图像检测技术研究
发布时间：2021-10-05 14:29
红外探测因全天候、作用距离远和抗干扰性好等优点有广泛的应用。随着科学技术的不断发展,目标类型复杂多样给红外探测系统提出了更高的要求,实现对目标地连续探测具有重要的应用价值。如何实现更早更快地发现并跟踪目标是红外探测信息处理领域迫切需要解决的重点和难点问题。本文围绕天基平台远距离探测红外弱小目标的红外信息处理技术需求,研究了红外弱小目标及其背景的特性,对目标检测与相关技术进行了深入地分析和研究,取得了一定的研究进展和成果。下面介绍论文的研究工作和主要研究成果:在红外弱小目标的图像特性方面,研究了弱小目标的红外辐射特性及红外成像特征,分析了目标的时域变化特性,讨论了目标运动过程中大气、深空背景下的红外图像特性,结合图像的噪声特性,总结了红外弱小目标的检测难点。在复杂背景下的红外图像预处理方面,研究了复杂背景中云背景图像的复杂特点及预处理算法,针对传统的PM模型滤波方法的局限性,本文提出了一种基于Top-hat变换和改进的PM模型滤波相结合的背景抑制算法。仿真实验结果表明本文提出的方法与原有的PM模型滤波相比,算法信噪比提高了2倍,背景抑制能力提升了23倍;在目标检测方...
【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所)上海市
【文章页数】：134 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
典型的红外弱小目标检测与跟踪系统结构框图
图 1. 4 论文章节安排Figure 1.4 Chapter arrangement of thes述了本课题的研究背景和意义，并展趋势，并总结了本文的主要研究内容安排。特征分析。首先简要介绍了红外成辐射特性和空间分布特征；针对目分别进行了图像特征分析，为红外。的红外图像预处理算法研究。首先法，针对复杂云背景下的红外目标
图 2. 1 红外成像系统工作过程Figure 2.1 Working process of infrared imaging system2.2 目标特性分析2.2.1 目标的几何特性在天基红外弱小目标地探测过程中目标运动会经过地球大气和宇宙深空。因此目标的探测背景主要是以地球大气背景和深空背景为主。图 2.2 为目标的成像示意图。从图中可以看出，不考虑衍射现象时，目标在图像上的尺寸与目标本身的大小成正比且与探测距离成反比。H 为目标水平方向的长度，F 为探测距离，f为光学系统的焦距，h为目标在图像水平方向的尺寸。
【参考文献】：
期刊论文
[1]背景自适应的多特征融合的弱小目标检测[J]. 陆福星,陈忻,陈桂林,饶鹏. 红外与激光工程. 2019(03)
[2]基于Top-hat变换的PM模型弱小目标检测[J]. 陆福星,李夜金,陈忻,陈桂林,饶鹏. 系统工程与电子技术. 2018(07)
[3]基于全方位形态学滤波和局部特征准则的点目标检测[J]. 刘让,王德江,贾平,车鑫. 光学学报. 2017(11)
[4]天基红外动目标检测系统的仿真和评估[J]. 陆福星,李夜金,赵云峰,饶鹏. 红外技术. 2017(05)
[5]基于核各向异性扩散的红外小目标检测[J]. 凌强,黄树彩,吴潇,钟宇. 强激光与粒子束. 2015(01)
[6]红外目标分割方法研究[J]. 侯旺,钟立军,张小虎,雷志辉,杨夏. 国防科技大学学报. 2013(02)
[7]Novel detection method for infrared small targets using weighted information entropy[J]. Xiujie Qu, He Chen , and Guihua Peng School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, P. R. China. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2012(06)
[8]光电探测中空间目标和恒星目标运动特性分析[J]. 黄宗福,汪金真,陈曾平. 光电工程. 2012(04)
[9]各向异性的红外背景预测方法[J]. 张强,蔡敬菊,张启衡. 强激光与粒子束. 2012(02)
[10]基于迭代距离分类与轨迹关联检测空间弱小目标[J]. 姚睿,张艳宁,杨涛,段锋. 光学精密工程. 2012(01)
博士论文
[1]高灵敏度长波红外信息获取技术研究[D]. 赵云峰.中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所) 2018
[2]红外探测系统数字域TDI关键技术研究[D]. 马贝.中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所) 2017
[3]空间红外弱小目标高可靠检测方法研究[D]. 张双垒.中国科学院研究生院(上海技术物理研究所) 2015
[4]序列图像红外小目标检测与跟踪算法研究[D]. 孙继刚.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2014
[5]红外弱小多目标实时检测跟踪技术研究[D]. 龚俊亮.中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所） 2013
[6]天空起伏背景中红外弱小目标检测新方法研究[D]. 董维科.西安电子科技大学 2013
[7]红外成像目标检测与识别方法研究[D]. 刘靳.西安电子科技大学 2010
[8]复杂背景下的红外弱小目标检测与跟踪技术研究[D]. 汪大宝.西安电子科技大学 2010
[9]红外序列图像中运动弱小目标时域检测方法[D]. 王博.西安电子科技大学 2010
硕士论文
[1]导弹目标多波段红外成像特征建模仿真分析[D]. 朱姣.西安电子科技大学 2017
[2]基于时空关联的红外弱小多目标跟踪方法研究[D]. 陈鑫.电子科技大学 2017
[3]复杂云层背景下红外小目标检测算法研究[D]. 孙学超.哈尔滨工程大学 2017
[4]天基红外点目标成像特征研究[D]. 刘可辉.西安电子科技大学 2014
[5]背景/目标红外特性反演与图像仿真技术研究[D]. 董健.哈尔滨工业大学 2014
[6]适用于大视场的空间点目标检测技术研究[D]. 刘夫成.中国科学院研究生院（西安光学精密机械研究所） 2014
[7]复杂背景红外弱小目标检测[D]. 李大伟.哈尔滨工业大学 2013
[8]天空背景下红外弱小目标检测算法研究及实现[D]. 罗倩.成都理工大学 2013
[9]空间目标天基红外探测光学系统研究[D]. 李刚.中国科学院研究生院（西安光学精密机械研究所） 2013
[10]多目标跟踪的数据关联算法研究[D]. 吴佳芯.西安电子科技大学 2013
本文编号：3419936
【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所)上海市
【文章页数】：134 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
典型的红外弱小目标检测与跟踪系统结构框图
图 1. 4 论文章节安排Figure 1.4 Chapter arrangement of thes述了本课题的研究背景和意义，并展趋势，并总结了本文的主要研究内容安排。特征分析。首先简要介绍了红外成辐射特性和空间分布特征；针对目分别进行了图像特征分析，为红外。的红外图像预处理算法研究。首先法，针对复杂云背景下的红外目标
图 2. 1 红外成像系统工作过程Figure 2.1 Working process of infrared imaging system2.2 目标特性分析2.2.1 目标的几何特性在天基红外弱小目标地探测过程中目标运动会经过地球大气和宇宙深空。因此目标的探测背景主要是以地球大气背景和深空背景为主。图 2.2 为目标的成像示意图。从图中可以看出，不考虑衍射现象时，目标在图像上的尺寸与目标本身的大小成正比且与探测距离成反比。H 为目标水平方向的长度，F 为探测距离，f为光学系统的焦距，h为目标在图像水平方向的尺寸。
【参考文献】：
期刊论文
[1]背景自适应的多特征融合的弱小目标检测[J]. 陆福星,陈忻,陈桂林,饶鹏. 红外与激光工程. 2019(03)
[2]基于Top-hat变换的PM模型弱小目标检测[J]. 陆福星,李夜金,陈忻,陈桂林,饶鹏. 系统工程与电子技术. 2018(07)
[3]基于全方位形态学滤波和局部特征准则的点目标检测[J]. 刘让,王德江,贾平,车鑫. 光学学报. 2017(11)
[4]天基红外动目标检测系统的仿真和评估[J]. 陆福星,李夜金,赵云峰,饶鹏. 红外技术. 2017(05)
[5]基于核各向异性扩散的红外小目标检测[J]. 凌强,黄树彩,吴潇,钟宇. 强激光与粒子束. 2015(01)
[6]红外目标分割方法研究[J]. 侯旺,钟立军,张小虎,雷志辉,杨夏. 国防科技大学学报. 2013(02)
[7]Novel detection method for infrared small targets using weighted information entropy[J]. Xiujie Qu, He Chen , and Guihua Peng School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, P. R. China. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2012(06)
[8]光电探测中空间目标和恒星目标运动特性分析[J]. 黄宗福,汪金真,陈曾平. 光电工程. 2012(04)
[9]各向异性的红外背景预测方法[J]. 张强,蔡敬菊,张启衡. 强激光与粒子束. 2012(02)
[10]基于迭代距离分类与轨迹关联检测空间弱小目标[J]. 姚睿,张艳宁,杨涛,段锋. 光学精密工程. 2012(01)
博士论文
[1]高灵敏度长波红外信息获取技术研究[D]. 赵云峰.中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所) 2018
[2]红外探测系统数字域TDI关键技术研究[D]. 马贝.中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所) 2017
[3]空间红外弱小目标高可靠检测方法研究[D]. 张双垒.中国科学院研究生院(上海技术物理研究所) 2015
[4]序列图像红外小目标检测与跟踪算法研究[D]. 孙继刚.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2014
[5]红外弱小多目标实时检测跟踪技术研究[D]. 龚俊亮.中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所） 2013
[6]天空起伏背景中红外弱小目标检测新方法研究[D]. 董维科.西安电子科技大学 2013
[7]红外成像目标检测与识别方法研究[D]. 刘靳.西安电子科技大学 2010
[8]复杂背景下的红外弱小目标检测与跟踪技术研究[D]. 汪大宝.西安电子科技大学 2010
[9]红外序列图像中运动弱小目标时域检测方法[D]. 王博.西安电子科技大学 2010
硕士论文
[1]导弹目标多波段红外成像特征建模仿真分析[D]. 朱姣.西安电子科技大学 2017
[2]基于时空关联的红外弱小多目标跟踪方法研究[D]. 陈鑫.电子科技大学 2017
[3]复杂云层背景下红外小目标检测算法研究[D]. 孙学超.哈尔滨工程大学 2017
[4]天基红外点目标成像特征研究[D]. 刘可辉.西安电子科技大学 2014
[5]背景/目标红外特性反演与图像仿真技术研究[D]. 董健.哈尔滨工业大学 2014
[6]适用于大视场的空间点目标检测技术研究[D]. 刘夫成.中国科学院研究生院（西安光学精密机械研究所） 2014
[7]复杂背景红外弱小目标检测[D]. 李大伟.哈尔滨工业大学 2013
[8]天空背景下红外弱小目标检测算法研究及实现[D]. 罗倩.成都理工大学 2013
[9]空间目标天基红外探测光学系统研究[D]. 李刚.中国科学院研究生院（西安光学精密机械研究所） 2013
[10]多目标跟踪的数据关联算法研究[D]. 吴佳芯.西安电子科技大学 2013
本文编号：3419936
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3419936.html
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