空中红外小目标检测跟踪方法研究

发布时间：2020-11-18 22:25

　　 红外弱小目标检测与跟踪是红外预警与红外制导系统的关键技术。由于成像设备所限和观测距离远等原因,红外成像中往往存在系统噪声影响、云雾干扰和背景杂乱所致的信噪比低等问题,使得红外弱小目标检测和跟踪具有挑战性。红外弱小目标检测与跟踪,离不开良好的红外图像增强、精准的目标检测和快速鲁棒的目标跟踪技术。针对空中红外小目标检测与跟踪的实际需求,本文基于红外成像原理、人类视觉注意机制等,在对红外弱小目标图像增强的基础上,通过抑制背景雾霾和改进局部窗口技术提高了红外小目标的检测精度,进而综合红外小目标的辉度外观和运动特征实现了多目标的有效跟踪,为卫星自动检测与跟踪奠定了基础。主要工作如下:(1)针对红外图像在云雾影响下低对比度和低可见性的问题,提出一种基于雾线暗原色的去雾算法。将雾线去雾方法应用于红外图像,通过结合雾线径向距离极小值和暗通道先验改进透射率估计方法,提高去雾效果的同时较少的改变原始图像像素分布情况,局部细节清晰,视觉效果自然。(2)针对红外小目标检测问题,提出一种基于背景去雾和改进候选框的局部对比度测量红外小目标检测算法。首先采用基于去雾的背景抑制策略,抑制红外图像背景,其次,为了提高微小目标的检测率,改进候选框来适应微小目标形状,运用局部对比度测量检测小目标,最后通过自适应阈值分割提取目标。实验表明本文算法能够有效检测复杂背景下的小目标,为后续的多目标跟踪奠定了基础。(3)针对红外目标之间外观特征相似和跟踪结果中目标标号变动频繁的问题,提出基于辉度外观描述子的多目标跟踪方法。首先,根据检测结果交并比初始化轨迹;其次,利用辉度和卡尔曼滤波分别提取去雾图像中目标的外观特征和运动特征;然后,综合目标特征建立数据关联算法,对检测结果分配轨迹。实验表明该方法能有效实现多个红外小目标跟踪。
【学位单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：TP391.41;TN219
【文章目录】：
摘要
abstract
1.绪论
    1.1 课题研究的背景及意义
    1.2 红外小目标检测跟踪研究现状
        1.2.1 红外图像预处理研究现状
        1.2.2 红外小目标检测研究现状
        1.2.3 红外多目标跟踪研究现状
    1.3 论文的研究思路、主要内容
    1.4 章节安排
    1.5 本章小结
2.红外小目标检测跟踪关键技术
    2.1 概述
    2.2 红外成像分析
    2.3 红外图像预处理技术
        2.3.1 大气传输模型
        2.3.2 全变分正则化
    2.4 小目标检测技术
        2.4.1 小目标特性分析
        2.4.2 LCM算法
        2.4.3 阈值分割技术
    2.5 多目标跟踪关键技术
        2.5.1 SORT
        2.5.2 卡尔曼滤波
    2.6 本章小结
3.基于雾线暗原色先验的红外图像去雾算法
    3.1 概述
    3.2 基于雾线暗原色先验的红外图像去雾算法
        3.2.1 雾线
        3.2.2 大气光照估计
        3.2.3 雾线暗原色先验下的透射率估计
        3.2.4 透射率优化
    3.3 实验仿真与效果评价
        3.3.1 主观评价
        3.3.2 客观评价
    3.4 本章小结
4.基于背景去雾和改进LCM算法的红外小目标检测
    4.1 概述
    4.2 基于去雾的背景抑制策略
    4.3 改进LCM算法
        4.3.1 候选框改进的LCM算法
        4.3.2 阈值分割
    4.4 实验仿真与效果评价
        4.4.1 主观评价
        4.4.2 客观评价
    4.5 本章小结
5.基于辉度外观描述子的多目标跟踪方法
    5.1 概述
    5.2 SORT跟踪算法介绍
        5.2.1 目标模型
        5.2.2 轨迹处理
        5.2.3 数据关联
    5.3 辉度表观描述子
    5.4 实验仿真与效果评价
        5.4.1 主观评价
        5.4.2 客观评价
    5.5 本章小结
6.总结
    6.1 论文工作及创新点总结
    6.2 下一步研究计划
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及成果
致谢

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本文编号：2889291