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基于红外图像信息融合的目标检测和识别技术研究

李秋华  
【摘要】: 随着精确制导武器的发展,人们希望在小目标阶段,即目标与传感器相距较远时能检测和识别出目标,以进行有效的防御和攻击。而从红外图像传感器获得的图像经过预处理之后,得到的仅是一些点或斑点目标。此时如果只凭借于单一的图像传感器所获得的图像序列信息检测目标的可靠性往往不高,同时也很难准确地把拟攻击的真目标从各种虚假目标和随机干扰中区别出来。而小目标的高可靠性检测和识别对后续的目标捕获和跟踪是极其关键的。基于上述认识,本文对低信噪比小目标的高精度检测和识别进行了研究,提出了基于多传感器信息融合的小目标检测和识别算法。该算法的具体思路为:首先对来自两个不同波段(波长分别为3~5μm,8~12μm)的红外图像序列进行双模融合检测和跟踪,获得目标的速度信息和灰度信息;然后采用多传感器信息融合理论对小目标的双模图像信息进行了融合识别和分类处理,以识别出拟攻击的真目标。 论文的研究工作可概括如下: 第一章介绍了本课题的应用背景、多传感器信息融合理论及该理论在目标检测和识别中的应用;然后给出了几种传统的目标检测和融合识别方法。 第二章在详细讨论了各种单帧和多帧目标检测技术的基础上,提出了双波段融合检测方法,并对该算法的检测效果进行了理论分析和试验比较。 第三章提出了一种基于D-S证据理论的多传感器时间—空间信息融合识别算法,并采用该方法对实际的双波段图像进行目标融合识别仿真计算,较大地提高了强干扰条件下的红外小目标识效率和可靠性。 第四章在讨论模糊综合理论及其在多传感器决策级信息融合中的应用的基础上,提出了一种基于模糊综合的红外图像目标融合识别方法,然后采用该算法对双波段图像序列进行目标识别仿真试验,并给出了该算法的识别效率和改进方法。 在本文最后,对基于多红外双色图像信息融合的红外小目标检测和识别算法作了总结,并简单分析了融合检测和识别算法的实用性和应用前景。


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