紅外目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在軍事、國(guó)防等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,紅外目標(biāo)的檢測(cè)跟蹤精度越來(lái)越高,紅外目標(biāo)檢測(cè)跟蹤技術(shù)應(yīng)用在了工業(yè)、農(nóng)業(yè)和交通等更多領(lǐng)域中。其中,紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)跟蹤技術(shù)難度大,軍用和民用價(jià)值高,成為了各界研究學(xué)者廣泛關(guān)注的課題。本文在此基礎(chǔ)上,展開(kāi)了基于人類視覺(jué)機(jī)制的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究。首先,對(duì)紅外圖像進(jìn)行研究,分析了圖像背景、噪聲和弱小目標(biāo)的特性,介紹了基于背景抑制和噪聲抑制的紅外圖像預(yù)處理方法,為本文的研究?jī)?nèi)容提供理論基礎(chǔ)。其次,針對(duì)由背景邊緣和高亮度的角點(diǎn)引起的檢測(cè)虛警問(wèn)題,從人類視覺(jué)特性出發(fā),以小目標(biāo)和背景邊緣在局域內(nèi)的方向特性為依據(jù),提出了改進(jìn)的顯著性檢測(cè)方法。針對(duì)在對(duì)不同尺度的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)時(shí)檢測(cè)效果不穩(wěn)定的問(wèn)題,將顯著性檢測(cè)和尺度空間結(jié)合,提出了尺度自適應(yīng)的弱小目標(biāo)檢測(cè)方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了上述方法的有效性。然后,對(duì)基于眼動(dòng)機(jī)制的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)跟蹤方法進(jìn)行研究。該方法先對(duì)紅外圖像進(jìn)行顯著性檢測(cè),然后確定感興趣區(qū)域,在感興趣區(qū)域內(nèi)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),最后模擬人類視覺(jué)的眼動(dòng)方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。針對(duì)基于眼動(dòng)機(jī)制的PID跟蹤算法由于參數(shù)固定引起的跟蹤效果... 

【文章來(lái)源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：86 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

常見(jiàn)中值濾波模板

（2） 最大中值濾波算法在傳統(tǒng)的中值濾波算法上改進(jìn)的最大中值濾波的濾波算子結(jié)構(gòu)為：圖2.3 最大中值濾波結(jié)構(gòu)示意圖最大中值濾波算法步驟為：a) 對(duì)中心像素點(diǎn)分別取如圖中箭頭所示的四個(gè)方向，每個(gè)方向上的像素灰度值可以表示為

在Top-hat算法中，結(jié)構(gòu)元的大小和形狀對(duì)圖像預(yù)處理的結(jié)果有很大的影響，根據(jù)理論研究和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)可以知道，結(jié)構(gòu)元的面積要大于或者等于待檢測(cè)的目標(biāo)的大小。圖2.11以結(jié)構(gòu)元大小3 3為例，展示了兩種常見(jiàn)的結(jié)構(gòu)元：（a）正方形 （b）十字形圖2.11 兩種常見(jiàn)的結(jié)構(gòu)元(a) 原始紅外圖像 (b) Top-hat濾波結(jié)果圖2.12 Top-hat 濾波算法效果圖圖 2.12 為 Top-hat 處理后的效果圖，可以看出該算法能夠有效地抑制背景，同時(shí)較為完整地保留了目標(biāo)信息。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于核相關(guān)濾波器的多目標(biāo)跟蹤算法[J]. 周海英,楊陽(yáng),王守義.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2018(09)
[2]基于引導(dǎo)濾波和核相關(guān)濾波的紅外弱小目標(biāo)跟蹤[J]. 趙東,周慧鑫,秦翰林,錢(qián)琨,榮生輝,成寬洪,宋尚真.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(02)
[3]基于人類視覺(jué)機(jī)制的紅外目標(biāo)檢測(cè)方法[J]. 王瑞,朱志宇,張冰.  火力與指揮控制. 2017(10)
[4]基于視覺(jué)對(duì)比度機(jī)制的紅外小目標(biāo)檢測(cè)[J]. 陳玉文,李玲,辛云宏.  激光與紅外. 2017(02)
[5]多伯努利濾波的快速紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤[J]. 李翠蕓,李寧,姬紅兵.  西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(04)
[6]典型的紅外圖像背景抑制濾波算法研究[J]. 王初陽(yáng),李雪,梁承玉,李博章.  火力與指揮控制. 2015(08)
[7]采用圖像塊對(duì)比特性的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)[J]. 王剛,陳永光,楊鎖昌,高敏,戴亞平.  光學(xué)精密工程. 2015(05)
[8]改進(jìn)中值濾波方法的圖像預(yù)處理技術(shù)[J]. 王紅君,施楠,趙輝,岳有軍.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2015(05)
[9]紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)[J]. 侯旺,孫曉亮,尚洋,于起峰.  紅外技術(shù). 2015(01)
[10]改進(jìn)的多貝努利濾波檢測(cè)前跟蹤算法[J]. 歐陽(yáng)成,華云,高尚偉.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2013(11)

博士論文
[1]序列圖像紅外小目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法研究[D]. 孫繼剛.中國(guó)科學(xué)院研究生院(長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2014

碩士論文
[1]基于隨機(jī)有限集的弱小目標(biāo)TBD方法研究[D]. 廖良雄.西安電子科技大學(xué) 2014
[2]復(fù)雜云背景中小目標(biāo)檢測(cè)的背景抑制方法[D]. 郭晗.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3368329