基于二维匹配滤波的红外小目标检测

【摘要】：随着现代化武器的发展,远程打击成为了现代战争重要的战术手段。作为远程打击的常规装备,敌方飞机、导弹对己方重要军事设备造成重大威胁,若能尽早发现敌方目标,就能将损失降到最小。近年来,红外成像技术作为一种被动的检测手段,其全天候、高隐蔽性的工作方式一直受到各国重视,取得了长足性发展。但是由于探测距离远,目标在红外图像中往往成斑点状且不具备纹理信息,甚至容易淹没在背景噪声中,给红外图像小目标的检测带来了困难。因此,开展对复杂背景中的红外小目标检测的深入研究有着重要的理论意义和实用价值。首先,论文介绍了红外小目标研究的背景与意义,对其现状和发展趋势进行了论述。通过对现有红外小目标检测技术的研究和仿真实验,指出了现有技术存在的问题和需要改进的方向。其次,论文对红外图像中小目标与周围背景的梯度差异特征及在成像过程中小目标衍射特性进行分析,提出了一种符合小目标空间特征的模拟脉冲曲线,并对二维Gabor滤波器模板图像在图像处理中的研究分析,给出了本文脉冲图像模板的建立方法和操作步骤。接着,论文从结构张量在图像中的应用研究讲起,论述利用结构张量对本文脉冲图像模板进行梯度提取的优势。并根据得到的结构张量的数据特征,提出了一种改进的二维卷积方法。实验表明,通过该卷积方法在对脉冲图像模板的结构张量进行扩展变形后,得到奇数大小的滤波模板具有中心点值最大、中心点周围信息正负交替的特征,符合小目标方向旋转不变的梯度特征,适合在其基础上对小目标进行方向滤波,达到增强目标点、抑制背景的作用。最后,论文开展了基于本文滤波器方法的寻优工作。滤波模板的大小、滤波方向及采样点选取和构建脉冲图像模板的模拟曲线方法是影响滤波器背景抑制性能的三个重要因素。论文通过大量的实验和理论证明,得出了本文滤波器参数的最优解,实现了对复杂天空背景下红外小目标图像的背景抑制。研究结果表明,基于小目标梯度特性的二维匹配滤波器背景抑制算法对提高小目标信噪比、信噪比增益和相对对比度指标有着明显的作用。