复杂背景下海面红外小目标快速检测技术研究
发布时间：2020-12-19 11:12
复杂背景下海面红外弱小目标快速检测技术是海面制导应用的基础,研究和分析复杂背景条件下弱小目标检测理论可以有效地提高目标检测的距离和精度。由于观测距离远,实际观测的弱小红外目标分辨率低,无有效纹理信息,无明显几何信息,无表面灰度响应变化,这些导致实际的检测课题面临巨大挑战。针对复杂背景下海面红外弱小目标快速检测关键问题,论文的主要工作及创新如下:针对红外图像信噪比低,被观测目标在图像中对比度弱的特点,本文提出了基于高斯拟合构建出具有目标导向特性的对比度自适应增强策略。首先通过统计目标图中的主要信息区域,构建目标权重矩阵,利用权重矩阵实现了目标导向的高斯拟合对比度增量重分配策略,最终实现了基于高斯拟合的灰度重映射增强函数。为了进一步适应复杂环境下同时对多目标增强的需求,本文进一步改进了单高斯拟合策略,构建了以分段高斯拟合为基础的对比度增量重分配函数,通过多个高斯峰的加权融合实现了多目标导向增强问题。算法思路简单,复杂度低,具有完善的理论基础,便于工程应用。研究基于暗通道理论的图像去雾理论,分析了该理论在海面红外图像去雾中的去雾强度有限的原因。分析了可见光图像和海面红外观测图像的模式分布差异...
【文章来源】：中国科学技术大学安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：120 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１．１先检测后跟踪的目标检测算法流程??
利用轨迹的后验概率指标对真实目标轨迹和虚假目标轨迹进行分割，进??而确认出为当前跟踪的真实目标轨迹，找出真实的运动目标。此类方法基本思路??清晰，计算基本流程如图１．２所示。??原始红外??图像序列一？图像增强处理??Ｉ?：，??潜在运动轨迹Ｉ?ｋ候选轨迹的后?目标检测??提取—龍率判定—虛备轨酬除一结果??Ｉ?丨???ｉ?Ｌ??图１．２先跟踪后检测目标检测算法流程图??ＴＭ）策略中比较有代表性检测方法有三维匹配滤波器法［？６７］、帧间相关方??法和多级假设检验法等。三维匹配滤波器将二维匹配滤波器的概念延??伸到三维空间中，把二维空间中的目标点变成了三维空间中的轨迹，因此二维目??标点的检测问题自然就成了三维轨迹的搜索问题。具体问题中，只需要针对运动??目标的三维运动轨迹设计滤波器，利用滤波器挑选出信噪比响应最高的轨迹即为??目标轨迹，根据轨迹所处的时间坐标即可找出目标和位置。帧间相关法利用目标??轨迹点的时空相关性，利用帧间目标的相关性在三维空间轨迹中不断构建目标轨??迹并验证轨迹的正确性。算法首先在序列图像中找到第一个目标位置作为起始位??置，然后利用帧间目标的空间相关性在相邻帧搜索邻域内可匹配的目标，如果有??则保留目标
电控制器调控，以此结构来减少因温度变化引起的器件响应漂移。最后，探测器??将采集的数据通过积分和采样电路完成行积分，通过低通滤波处理转换成电压信??号输出，整个过程如图２．１所示。??９??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于局部Otsu分割与Hough变换的海天线检测[J]. 戴永寿,刘博文,李立刚,金久才,孙伟峰,邵峰. 光电工程. 2018(07)
[2]数字化红外焦平面噪声分析研究[J]. 李鸥,杨德振. 激光与红外. 2017(10)
[3]基于HSI色彩空间的低照度图像增强算法[J]. 宋瑞霞,李达,王小春. 图学学报. 2017(02)
[4]基于梯度显著性的水面无人艇的海天线检测方法[J]. 王博,苏玉民,万磊,庄佳园,张磊. 光学学报. 2016(05)
[5]基于空间距离改进的视觉显著性弱小目标检测[J]. 杨林娜,安玮,林再平,李安冬. 光学学报. 2015(07)
[6]小波域马尔可夫随机场在THz图像处理中的应用(英文)[J]. 邢砾云,张瑾,崔洪亮. 红外与激光工程. 2014(07)
[7]红外图像噪声建模及仿真研究[J]. 唐麟,刘琳,苏君红. 红外技术. 2014(07)
[8]一种基于图像分割的海天线提取算法[J]. 吴滢跃,汤心溢,刘士建,张浩均,周妮. 红外技术. 2012(10)
[9]基于海面可见光图像的海界线快速检测[J]. 曾文静,万磊,张铁栋,徐玉如. 光学学报. 2012(01)
[10]基于小波变换和管道滤波的红外空中小目标检测[J]. 刘刚,梁晓庚. 计算机工程与应用. 2011(30)
博士论文
[1]弱小运动图像目标形态检测理论与技术研究[D]. 程德杰.电子科技大学 2006
硕士论文
[1]红外弱小目标搜索跟踪算法研究[D]. 占红来.中国工程物理研究院 2013
本文编号：2925800
【文章来源】：中国科学技术大学安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：120 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１．１先检测后跟踪的目标检测算法流程??
利用轨迹的后验概率指标对真实目标轨迹和虚假目标轨迹进行分割，进??而确认出为当前跟踪的真实目标轨迹，找出真实的运动目标。此类方法基本思路??清晰，计算基本流程如图１．２所示。??原始红外??图像序列一？图像增强处理??Ｉ?：，??潜在运动轨迹Ｉ?ｋ候选轨迹的后?目标检测??提取—龍率判定—虛备轨酬除一结果??Ｉ?丨???ｉ?Ｌ??图１．２先跟踪后检测目标检测算法流程图??ＴＭ）策略中比较有代表性检测方法有三维匹配滤波器法［？６７］、帧间相关方??法和多级假设检验法等。三维匹配滤波器将二维匹配滤波器的概念延??伸到三维空间中，把二维空间中的目标点变成了三维空间中的轨迹，因此二维目??标点的检测问题自然就成了三维轨迹的搜索问题。具体问题中，只需要针对运动??目标的三维运动轨迹设计滤波器，利用滤波器挑选出信噪比响应最高的轨迹即为??目标轨迹，根据轨迹所处的时间坐标即可找出目标和位置。帧间相关法利用目标??轨迹点的时空相关性，利用帧间目标的相关性在三维空间轨迹中不断构建目标轨??迹并验证轨迹的正确性。算法首先在序列图像中找到第一个目标位置作为起始位??置，然后利用帧间目标的空间相关性在相邻帧搜索邻域内可匹配的目标，如果有??则保留目标
电控制器调控，以此结构来减少因温度变化引起的器件响应漂移。最后，探测器??将采集的数据通过积分和采样电路完成行积分，通过低通滤波处理转换成电压信??号输出，整个过程如图２．１所示。??９??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于局部Otsu分割与Hough变换的海天线检测[J]. 戴永寿,刘博文,李立刚,金久才,孙伟峰,邵峰. 光电工程. 2018(07)
[2]数字化红外焦平面噪声分析研究[J]. 李鸥,杨德振. 激光与红外. 2017(10)
[3]基于HSI色彩空间的低照度图像增强算法[J]. 宋瑞霞,李达,王小春. 图学学报. 2017(02)
[4]基于梯度显著性的水面无人艇的海天线检测方法[J]. 王博,苏玉民,万磊,庄佳园,张磊. 光学学报. 2016(05)
[5]基于空间距离改进的视觉显著性弱小目标检测[J]. 杨林娜,安玮,林再平,李安冬. 光学学报. 2015(07)
[6]小波域马尔可夫随机场在THz图像处理中的应用(英文)[J]. 邢砾云,张瑾,崔洪亮. 红外与激光工程. 2014(07)
[7]红外图像噪声建模及仿真研究[J]. 唐麟,刘琳,苏君红. 红外技术. 2014(07)
[8]一种基于图像分割的海天线提取算法[J]. 吴滢跃,汤心溢,刘士建,张浩均,周妮. 红外技术. 2012(10)
[9]基于海面可见光图像的海界线快速检测[J]. 曾文静,万磊,张铁栋,徐玉如. 光学学报. 2012(01)
[10]基于小波变换和管道滤波的红外空中小目标检测[J]. 刘刚,梁晓庚. 计算机工程与应用. 2011(30)
博士论文
[1]弱小运动图像目标形态检测理论与技术研究[D]. 程德杰.电子科技大学 2006
硕士论文
[1]红外弱小目标搜索跟踪算法研究[D]. 占红来.中国工程物理研究院 2013
本文编号：2925800
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