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红外搜索系统中目标探测与识别技术研究

管志强  
【摘要】: 红外搜索系统(Infra-Red Search System,IRSS)被动地接受目标的红外辐射来探测、跟踪和识别目标。其相比于雷达预警,红外搜索系统具有隐蔽性好、角分辨率高、抗电磁干扰能力强,以及体积小、重量轻、机动性强等优点,正逐渐成为现代防御体系中的一个重要组成部分,受到各国军工部门的重视。作为红外搜索系统中的一项关键技术,红外弱小目标检测与跟踪技术在红外图像处理领域中受到广泛的重视。对于实际的武器系统,如何尽可能提高目标的探测距离,以争取在最有利的时机获得来袭目标的相关信息成为决定现代战争胜负的重要因素。但当目标距离较远时,目标在红外图像中表现为点目标,且其受到复杂背景杂波和噪声影响的可能性更大,所以相比于其它红外目标探测跟踪问题而言,如何实现复杂背景条件下红外小目标的稳健检测和跟踪成为一项更具有实际意义和挑战的研究课题。 本文的主要研究内容是在基于面阵探测器扫描的搜索系统平台上,研究包括目标红外辐射传输特性,及在该平台下目标成像模型和影响目标探测性能的杂波与噪声的分布特征;深入研究红外背景抑制技术,在研究、比较和改进已有算法的基础上,提出了一系列适合本平台的红外目标背景抑制算法;深入研究目标检测跟踪技术,并将红外目标预处理、检测与跟踪过程在一个完整的框架下实现。 在目标红外辐射、传输方面,分析了典型来袭目标(飞机、巡航导弹)的红外辐射特性,研究了大气红外传输特性,为搜索系统选择合适的工作参数提供了理论依据;推导出基于面阵探测器扫描搜索系统的成像点扩散函数,并深入研究分析了影响目标检测的背景杂波和噪声的时间和空间分布特征。 在背景抑制技术方面,研究、比较了已有的点目标背景抑制算法,并将这些方法改进以应用于本系统;在分析、比较这些算法特点的基础上,提出一系列结合本系统目标空间和时间分布特征的背景抑制方法,包括:利用单帧图像中目标空间分布特征的最小行间差滤波算法;结合目标区域线型形状相似度的基于区域统计排序的滤波算法;利用目标在不同尺度下分布差异的基于小波变换的滤波方法;依据光流直方图补偿背景云杂波运动的基于光流直方图的运动补偿算法及其简化的帧间匹配滤波算法。并通过大量的实验,研究、比较了这些算法各自的特点与适用条件。 在目标检测方面,为进一步提高单帧图像的目标探测率,本文提出了基于背景自适应调整的小目标检测技术;并提出了基于算法融合的目标检测算法,该方法融合了不同算法的特点,对多种检测方法所检测的目标进行融合判决,并对所判决的目标分为不同的确信等级。实验结果表明,该方法有效的提高了目标的检测概率,并降低了因杂波和噪声产生的虚警。 针对红外搜索系统,本文提出一种基于多假设的目标跟踪方案。根据目标在搜索系统中的运动特性和确信等级,采用卡尔曼滤波实现目标的预测与滤波,提出了完整的航迹起始、维持和终结方案。提出了一种基于多目标特征综合评价因子的数据关联技术,用目标坐标位置、灰度分布在时间上的连续性进行数据关联。仿真结果表明,本文提出的图像序列中弱小目标探测跟踪方案具有强的抗杂波、多目标跟踪、抗数据丢失和实时处理能力。 最后,设计并实现了基于FPGA+DSP的信号处理系统,并根据本文所提出的目标探测与跟踪的理论与算法研究结果,将检测算法在不影响性能的前提下改进以易于硬件实现,并在该信号处理平台中实现。通过大量外场实验验证了本文所提出算法的有效性和实用性。


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