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红外小目标检测方法研究

夏爱利  
【摘要】: 近年来,随着计算机和数字图像处理技术的飞速发展,红外成像技术开始广泛应用于制导、跟踪、自动控制、人工智能等诸多领域。研究低信噪比红外小目标的实时检测算法,可以扩展各种传感器的作用距离,尽可能早的发现目标、捕捉目标,提高红外成像系统的智能化,这对现代高科技战争具有很重要的意义。低信噪比小目标检测困难在于:目标信噪比低,无纹理特征可以利用,供可靠检测目标的信息太少,那些以单帧检测为基础的先检测后跟踪(DBT)的检测方法难以检测出小目标,只有依靠序列图像的三维信息来提取目标,这就是先跟踪后检测(TBD)的小目标检测思想。 本文以红外小目标图像的特性为基础,开展了对先跟踪后检测算法的研究。其中红外图像预处理是红外小目标检测系统的一个重要环节,它的目的是为了抑制各帧图像中的背景噪声,削弱其对红外小目标的影响,提高信噪比,减少后续处理的计算量。本文详细介绍了几种常用的预处理方法,并通过实验仿真,分析了各种方法的优缺点,在实际的场景和检测中,要根据需求选择合适的预处理方法。在各种检测算法的研究中,本文重点介绍了动态规划算法,并针对原有算法计算量大的缺点,提出一种新的改进算法,在原有动态规划方法的基础上加入多级假设检验的多级门限判断,实验证明,门限的加入不但没有影响原有算法的正确性,还大大减少了整个检测过程的计算量。动态规化法的改进算法将TBD向实用化推进了一步,希望在未来红外小目标检测中能有实际应用。


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