复杂背景弱小目标特征分析与识别策略研究

发布时间：2024-02-05 08:39

　　随着世界各国军事实力的提升和作战环境的复杂化,红外探测系统被广泛地应用在精确制导、航空航天等军事和民用领域中。由于需要尽可能提高检测距离,提早发现运动目标,原始图像中目标辐射能量往往非常弱,并且呈点状,缺乏纹理信息。同时,复杂地面背景的干扰使得目标极易被淹没。基于这些客观因素,复杂地背景下的红外弱小目标的检测和识别是当前研究的热点和难点问题。论文针对复杂地背景弱小目标、背景、噪声的特性分析,建立了复杂地背景弱小目标的稳定不变特征知识库,在此基础上,论文从前端图像采集策略、后端图像处理算法两个角度制定了有针对性的策略,有效抑制了强噪声地背景的虚警干扰,实现了复杂地背景弱小目标的稳定检测、识别及跟踪。论文的主要工作及贡献体现在:1.针对复杂地背景的特殊应用场景,研究了国内外文献提出的弱小目标检测方法,基于地背景的特性提出了相应的弱小目标检测方案的整体架构。2.研究了红外弱小目标的特性,此外还深入探索了红外原始图像中背景和噪声的特性,并提出了有效的区分方法。通过对特性的总结,论文建立了完备且稳定的目标特征知识库,解决了地背景造成的虚警过多和轨迹关联不稳定的问题。3.基于对人类视觉特性的研究,...

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-2红外弱小目标示例

6(c)暗目标1(d)暗目标2图2-2红外弱小目标示例根据红外探测器的成像原理可知，目标成像时所占的像素范围与它和探测离成反比，所以红外原始图像中目标形态较小，一般等于或小于×个像素小，在红外原始图像中占比小于0.1%，检测难度极高。同时由于成像质量较

图2-3红外弱小目标三维图例

华中科技大学硕士学位论文成像距离过远，目标一般会在图像上退化为一个高斯斑的形态，长宽比一般为1:1，可以使用二维高斯点扩散函数来描述目标[27]：PSF(-)={()()....

图2-4复杂地背景示意图

图2-4复杂地背景示意图由上图可知，复杂地背景情况下的原始红外图像会有各种不同的地形干扰目。根据背景的复杂程度，可以将其分为平坦背景、弱起伏背景、强起伏背缘四类，如图2-5。(a)平坦背景(b)弱起伏背景

图2-5红外图像中背景示例

(c)强起伏背景(d)强边缘图2-5红外图像中背景示例在平坦的背景下，目标检测较为容易。而在弱起伏和强起伏的背景下，目标会受到不同程度的干扰。强边缘也会对目标增强造成干扰，可以通过采用不强方法抑制此种干扰。在背景极为复杂甚至完全淹没、遮挡目标的情况，也不可避免的目标丢失....

本文编号：3895961