可见光复杂背景图像中地面时敏小目标检测算法研究

发布时间：2020-10-12 17:48

　　 现代军事战争中,打击敌方地面快速机动时敏目标已经成为打击的首要任务,这类目标包括装甲车、导弹发射车、坦克、指挥车和移动雷达等各种车辆。这类地面时敏小目标所处的地面环境包括城市道路、沙漠戈壁、郊野土路等,在可见光图像中背景呈现多样化且复杂的特性。另外,在成像的过程中,弹载运动平台为前下视探测,且弹目距离较远时,图像中车辆目标尺度小而且细节信息不足。此外,图像中的车辆目标特征多样化,目标尺度范围大且运动状态不确定。面向上述复杂的背景及目标特性,传统的小目标检测技术无法适用,急需开展相应的技术攻关。本文首先对可见光图像中的目标特点进行了较深入的分析,设计了适用于远距离复杂背景中车辆小目标的预处理算法,并结合实验数据验证了算法的有效性。作者还通过采用C++AMP这种GPU并行计算技术,将图像预处理算法移植到GPU平台中进行大规模数据的处理,以此缩短图像预处理时间,实现效率的提升。然后,在分析目标及其邻域背景特性的基础上,本文采取基于目标尺寸和形状信息的盒式滤波器进行疑似车辆目标的提取。同时,本文提出了一种道路边缘检测算法用于辅助目标车辆的检测。最后,本文还给出一种基于飞行平台测量参数的虚假目标抑制技术。实验结果表明上述新的算法和方法能有效的从复杂场景中提取车辆小目标。
【学位单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：TP391.41;E11
【部分图文】：

虚警率较高几种典型待检测车辆小目标的实例如图 2-1 所示，图 2-2 从左至右所示分别为图2-1(g)、2-1(h)和图 2-1(i)目标区域放大示意图。

(g)、2-1(h)和图2-1(i)目标区域放大示意图

(e) (f)图 2-3 存在干扰的实例图选择去最大中值滤波器、形态学 Top-hat 算子、维纳滤波器[21]进行了比对分析，结果表明除了多级滤波器以外，上述：有的方法只能针对固定模板进行操作，不能处理目标有的算法处理的目标只能为亮目标或暗目标，不能同时结合的目标。而多级滤波器对这种目标尺度变化较大、具有较好的适应能力。方法是基于背景在低频、目标在中频以及噪声在高频这频域上的带通滤波方法。多级滤波算法的原理图如图 2-
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本文编号：2838079