【摘要】：紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在軍事及民用領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用,但紅外遙感圖像中的高輻射能虛警源,給目標(biāo)檢測(cè)造成了干擾,導(dǎo)致目標(biāo)誤檢率較高。雪山作為高輻射能物體,是軍事預(yù)警攔截系統(tǒng)中的典型虛警源。對(duì)紅外雪山虛警源進(jìn)行檢測(cè),將其與紅外弱小目標(biāo)分離,是提升弱小目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確率的一種全新思路。本課題主要研究紅外遙感圖像中雪山虛警源的特征模型和檢測(cè)方法。通過對(duì)紅外成像時(shí)雪山的能量及形態(tài)特征進(jìn)行提取和數(shù)學(xué)化的描述,分析雪山與背景之間的特征差異,提出高效準(zhǔn)確的紅外雪山虛警源檢測(cè)方法。本論文主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)本論文分析了紅外圖像的成像原理和圖像劣化的問題,研究了圖像的預(yù)處理方法,主要包括紅外圖像去噪和對(duì)比度增強(qiáng)算法。為了更準(zhǔn)確地獲取最后的檢測(cè)結(jié)果,研究了二值圖像的形態(tài)學(xué)處理方法。(2)本論文針對(duì)紅外雪山虛警源的高輻射特性在圖像中表現(xiàn)出的高顯著性,研究了幾個(gè)常用的視覺顯著性特征模型。重點(diǎn)對(duì)頻域顯著性中的頻率調(diào)諧特征進(jìn)行了分析和仿真測(cè)試。(3)本論文針對(duì)雪山的紋理特征,分別研究了局部熵、分形維數(shù)和灰度共生矩陣幾種紋理特征,并通過分析得到了雪山紋理方面的特性。局部熵與分形特征可以應(yīng)用在不同的場(chǎng)景下的紅外雪山檢測(cè)。(4)基于以上研究,本論文提出基于顯著性特征和紋理特征的雪山檢測(cè)方法,主要分為兩種:一是采用局部熵紋理特征,二是采用分形紋理特征。兩種方法在不同場(chǎng)景下都能很好地提取出雪山區(qū)域。在Matlab平臺(tái)上進(jìn)行了算法實(shí)現(xiàn)及驗(yàn)證,對(duì)檢測(cè)結(jié)果的成像質(zhì)量、準(zhǔn)確率和時(shí)效性進(jìn)行了分析,符合項(xiàng)目要求的各項(xiàng)指標(biāo)。
【圖文】：

衛(wèi)星拍攝的雪山遙感圖像

幾種濾波器的去噪效果
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP751;TN21

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2665400