隨著現(xiàn)代化武器的發(fā)展,遠(yuǎn)程打擊成為了現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)重要的戰(zhàn)術(shù)手段。作為遠(yuǎn)程打擊的常規(guī)裝備,敵方飛機(jī)、導(dǎo)彈對(duì)己方重要軍事設(shè)備造成重大威脅,若能盡早發(fā)現(xiàn)敵方目標(biāo),就能將損失降到最小。近年來(lái),紅外成像技術(shù)作為一種被動(dòng)的檢測(cè)手段,其全天候、高隱蔽性的工作方式一直受到各國(guó)重視,取得了長(zhǎng)足性發(fā)展。但是由于探測(cè)距離遠(yuǎn),目標(biāo)在紅外圖像中往往成斑點(diǎn)狀且不具備紋理信息,甚至容易淹沒(méi)在背景噪聲中,給紅外圖像小目標(biāo)的檢測(cè)帶來(lái)了困難。因此,開展對(duì)復(fù)雜背景中的紅外小目標(biāo)檢測(cè)的深入研究有著重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。首先,論文介紹了紅外小目標(biāo)研究的背景與意義,對(duì)其現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了論述。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有紅外小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的研究和仿真實(shí)驗(yàn),指出了現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題和需要改進(jìn)的方向。其次,論文對(duì)紅外圖像中小目標(biāo)與周圍背景的梯度差異特征及在成像過(guò)程中小目標(biāo)衍射特性進(jìn)行分析,提出了一種符合小目標(biāo)空間特征的模擬脈沖曲線,并對(duì)二維Gabor濾波器模板圖像在圖像處理中的研究分析,給出了本文脈沖圖像模板的建立方法和操作步驟。接著,論文從結(jié)構(gòu)張量在圖像中的應(yīng)用研究講起,論述利用結(jié)構(gòu)張量對(duì)本文脈沖圖像模板進(jìn)行梯度提取的優(yōu)勢(shì)。并根據(jù)得到的結(jié)構(gòu)張量的數(shù)據(jù)特征,提出了一種改進(jìn)的二維卷積方法。實(shí)驗(yàn)表明,通過(guò)該卷積方法在對(duì)脈沖圖像模板的結(jié)構(gòu)張量進(jìn)行擴(kuò)展變形后,得到奇數(shù)大小的濾波模板具有中心點(diǎn)值最大、中心點(diǎn)周圍信息正負(fù)交替的特征,符合小目標(biāo)方向旋轉(zhuǎn)不變的梯度特征,適合在其基礎(chǔ)上對(duì)小目標(biāo)進(jìn)行方向?yàn)V波,達(dá)到增強(qiáng)目標(biāo)點(diǎn)、抑制背景的作用。最后,論文開展了基于本文濾波器方法的尋優(yōu)工作。濾波模板的大小、濾波方向及采樣點(diǎn)選取和構(gòu)建脈沖圖像模板的模擬曲線方法是影響濾波器背景抑制性能的三個(gè)重要因素。論文通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)和理論證明,得出了本文濾波器參數(shù)的最優(yōu)解,實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜天空背景下紅外小目標(biāo)圖像的背景抑制。研究結(jié)果表明,基于小目標(biāo)梯度特性的二維匹配濾波器背景抑制算法對(duì)提高小目標(biāo)信噪比、信噪比增益和相對(duì)對(duì)比度指標(biāo)有著明顯的作用。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：E933;TP391.41
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 紅外圖像成像機(jī)理
    1.3 紅外小目標(biāo)檢測(cè)的研究現(xiàn)狀
    1.4 本文的研究工作及內(nèi)容安排
第二章 單幀紅外小目標(biāo)檢測(cè)算法研究
    2.1 小目標(biāo)圖像預(yù)處理算法
        2.1.1 空域?yàn)V波方法
        2.1.2 頻域率波方法
    2.2 小目標(biāo)圖像分割算法
        2.2.1 雙峰法
        2.2.2 最大類間方差法
        2.2.3 迭代分割法
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于目標(biāo)梯度特性的二維匹配濾波器背景抑制方法
    3.1 紅外圖像小目標(biāo)梯度特性分析
        3.1.1 紅外圖像的數(shù)學(xué)建模
        3.1.2 小目標(biāo)與周圍背景梯度分析
    3.2 點(diǎn)目標(biāo)的二維PSF模型分析及二維匹配濾波器
        3.2.1 點(diǎn)目標(biāo)的二維PSF模型分析
        3.2.2 二維匹配濾波器的框架建立
    3.3 二維匹配濾波器脈沖圖像模板的設(shè)計(jì)與分析
        3.3.1 基于梯度的模擬脈沖曲線分析
        3.3.2 脈沖圖像模板設(shè)計(jì)與分析
    3.4 基于結(jié)構(gòu)張量擴(kuò)展變形的濾波模板設(shè)計(jì)與分析
        3.4.1 結(jié)構(gòu)張量原理
        3.4.2 二維卷積方法及其改進(jìn)
        3.4.3 二維匹配濾波器濾波模板的設(shè)計(jì)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 二維匹配濾波器的參數(shù)尋優(yōu)及性能分析
    4.1 濾波模板的參數(shù)尋優(yōu)
        4.1.1 濾波方向的選取
        4.1.2 濾波模板的大小的選取分析
        4.1.3 采樣點(diǎn)的選取及濾波模板的改進(jìn)
        4.1.4 小結(jié)
    4.2 圖像模板的參數(shù)尋優(yōu)
        4.2.1 脈沖圖像模板的選取
        4.2.2 圖像模板大小的選取
        4.2.3 小結(jié)
    4.3 算法仿真實(shí)驗(yàn)及對(duì)比分析
        4.3.1 評(píng)價(jià)方法
        4.3.2 處理效果仿真對(duì)比
    4.4 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論及展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)介

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本文編號(hào)：2830321