紅外成像系統(tǒng)具有隱蔽性好、探測(cè)距離遠(yuǎn)的優(yōu)勢(shì),在現(xiàn)代國(guó)防領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。在遠(yuǎn)距離機(jī)載成像過(guò)程中,目標(biāo)所占的像素很少,通常呈現(xiàn)出點(diǎn)狀特征。受大氣擾動(dòng)及光學(xué)散射等影響,探測(cè)到的紅外圖像信雜比較低,當(dāng)機(jī)載成像平臺(tái)發(fā)生姿態(tài)調(diào)整或抖動(dòng)時(shí),探測(cè)到的目標(biāo)缺乏具體的形狀、紋理及結(jié)構(gòu)信息,導(dǎo)致能夠提取的特征信息很少。此外,由于目標(biāo)和機(jī)載成像平臺(tái)通常具有機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)特性,當(dāng)目標(biāo)受云層遮擋或雜波等高亮背景干擾時(shí),目標(biāo)和背景較難有效區(qū)分。當(dāng)探測(cè)到目標(biāo)為多個(gè)時(shí),由于各目標(biāo)的信號(hào)強(qiáng)弱不同,較弱的目標(biāo)易淹沒(méi)在復(fù)雜環(huán)境中,增加多目標(biāo)的檢測(cè)難度。以上因素使得復(fù)雜環(huán)境下的單、多目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題成為亟待解決的技術(shù)瓶頸問(wèn)題。因此,對(duì)該問(wèn)題的研究具有重要的理論意義和工程價(jià)值。本文綜合利用視覺(jué)特征技術(shù),圍繞以上關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題展開(kāi)研究,主要工作如下:針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下目標(biāo)信號(hào)微弱的問(wèn)題,采用一種具有通用性的紅外圖像預(yù)處理算法,利用Laplace算法對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理,提取圖像的輪廓邊緣,并疊加到原始圖像上,其目的是增強(qiáng)真實(shí)目標(biāo)與疑似目標(biāo)的像素強(qiáng)度,以降低目標(biāo)的檢測(cè)難度。針對(duì)復(fù)雜云層和強(qiáng)雜波干擾環(huán)境下圖像的信雜比低的缺陷,提出一種基于梯度和灰度... 

【文章來(lái)源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

均勻較暗天空?qǐng)D像及其三維強(qiáng)度圖

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第2章紅外圖像特性分析及預(yù)處理算法12(a)起伏較亮天空?qǐng)D像(b)起伏較亮天空?qǐng)D像的三維強(qiáng)度圖圖2.3起伏較亮天空?qǐng)D像及其三維強(qiáng)度圖圖2.3為灰度強(qiáng)度起伏變化較大、云層邊緣的雜波較強(qiáng)烈的紅外圖像，圖2.3中(a)可以看出高亮云層變化比較強(qiáng)烈，增加了對(duì)弱小目標(biāo)檢測(cè)的難度。由圖2.3中(b)可知，像素灰度值較高的高亮云層與像素灰度值較低的天空的銜接部分為云層邊緣，該區(qū)域的像素灰度值發(fā)生跳變，部分算法常將此誤判為弱小目標(biāo)，造成虛警。另外，由于高亮的云層邊緣像素灰度值較高，與目標(biāo)像素的強(qiáng)度相接近，此時(shí)，部分目標(biāo)被云層遮擋時(shí)，使得目標(biāo)的邊緣更加模糊，信號(hào)能量更低，導(dǎo)致目標(biāo)與局部區(qū)域的對(duì)比度極低。因此，又進(jìn)一步增加了弱小目標(biāo)的檢測(cè)難度。由此可知，背景的復(fù)雜情況對(duì)弱小目標(biāo)的檢測(cè)性能產(chǎn)生極大的影響。(a)海天背景圖像(b)海天背景圖像的三維強(qiáng)度圖圖2.4海天背景圖像及三維強(qiáng)度圖圖2.4為具有海天線干擾的海天復(fù)雜背景下對(duì)弱小目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)。通過(guò)圖像2.4(a)可知，天空多為大面積云層，起伏不大，但天空和海面接壤部分為海天線，該部分的灰度值同樣發(fā)生跳變，會(huì)對(duì)弱小目標(biāo)檢測(cè)產(chǎn)生影響。2.3.2噪聲特性分析紅外圖像中的噪聲的來(lái)源包括外部噪聲和內(nèi)部噪聲，外部噪聲主要來(lái)源于視場(chǎng)內(nèi)的壞境干擾，內(nèi)部噪聲由紅外成像系統(tǒng)中各組成部分產(chǎn)生如光學(xué)系統(tǒng)、探測(cè)器、預(yù)處理電路、圖像成像平臺(tái)產(chǎn)生[34]。因此，成像系統(tǒng)中產(chǎn)生的噪聲通常呈現(xiàn)為較為

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第2章紅外圖像特性分析及預(yù)處理算法12(a)起伏較亮天空?qǐng)D像(b)起伏較亮天空?qǐng)D像的三維強(qiáng)度圖圖2.3起伏較亮天空?qǐng)D像及其三維強(qiáng)度圖圖2.3為灰度強(qiáng)度起伏變化較大、云層邊緣的雜波較強(qiáng)烈的紅外圖像，圖2.3中(a)可以看出高亮云層變化比較強(qiáng)烈，增加了對(duì)弱小目標(biāo)檢測(cè)的難度。由圖2.3中(b)可知，像素灰度值較高的高亮云層與像素灰度值較低的天空的銜接部分為云層邊緣，該區(qū)域的像素灰度值發(fā)生跳變，部分算法常將此誤判為弱小目標(biāo)，造成虛警。另外，由于高亮的云層邊緣像素灰度值較高，與目標(biāo)像素的強(qiáng)度相接近，此時(shí)，部分目標(biāo)被云層遮擋時(shí)，使得目標(biāo)的邊緣更加模糊，信號(hào)能量更低，導(dǎo)致目標(biāo)與局部區(qū)域的對(duì)比度極低。因此，又進(jìn)一步增加了弱小目標(biāo)的檢測(cè)難度。由此可知，背景的復(fù)雜情況對(duì)弱小目標(biāo)的檢測(cè)性能產(chǎn)生極大的影響。(a)海天背景圖像(b)海天背景圖像的三維強(qiáng)度圖圖2.4海天背景圖像及三維強(qiáng)度圖圖2.4為具有海天線干擾的海天復(fù)雜背景下對(duì)弱小目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)。通過(guò)圖像2.4(a)可知，天空多為大面積云層，起伏不大，但天空和海面接壤部分為海天線，該部分的灰度值同樣發(fā)生跳變，會(huì)對(duì)弱小目標(biāo)檢測(cè)產(chǎn)生影響。2.3.2噪聲特性分析紅外圖像中的噪聲的來(lái)源包括外部噪聲和內(nèi)部噪聲，外部噪聲主要來(lái)源于視場(chǎng)內(nèi)的壞境干擾，內(nèi)部噪聲由紅外成像系統(tǒng)中各組成部分產(chǎn)生如光學(xué)系統(tǒng)、探測(cè)器、預(yù)處理電路、圖像成像平臺(tái)產(chǎn)生[34]。因此，成像系統(tǒng)中產(chǎn)生的噪聲通常呈現(xiàn)為較為


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