與可見光成像相比,紅外成像能在夜間、在惡劣天氣下工作;與激光、雷達(dá)成像相比,紅外成像隱蔽性好、不受電磁波干擾;這些突出優(yōu)勢使得紅外成像技術(shù)在很多軍事領(lǐng)域如:精確制導(dǎo)系統(tǒng)、安全預(yù)警系統(tǒng)、監(jiān)控防護(hù)系統(tǒng)中起著重要的作用。而紅外小目標(biāo)檢測作為這些系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),一直是備受人們關(guān)注與研究的重要課題。在精確制導(dǎo)、安全預(yù)警等紅外系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)小目標(biāo)遠(yuǎn)距離的精準(zhǔn)檢測,為系統(tǒng)的后續(xù)處理提供充足的反應(yīng)時間具有十分重要的意義。這一要求使探測距離不斷增加,導(dǎo)致紅外小目標(biāo)檢測中的小目標(biāo)通常以點(diǎn)狀、斑狀的形式出現(xiàn),缺乏明確的形狀、紋理、結(jié)構(gòu)等信息,使得小目標(biāo)檢測變得更加困難。盡管研究人員已經(jīng)提出了很多小目標(biāo)檢測算法,但是紅外小目標(biāo)檢測中仍然存在很多問題,本文主要對多場景下的單幀圖像小目標(biāo)檢測與復(fù)雜場景下（如人類活動區(qū)）的序列圖像小目標(biāo)檢測算法這兩個方面進(jìn)行了探討,主要內(nèi)容如下:（1）在單幀圖像小目標(biāo)檢測中,利用局部對比度信息的檢測算法在背景雜波干擾強(qiáng)的場景中虛警率較高,利用全局結(jié)構(gòu)信息的檢測算法在含有強(qiáng)邊緣的場景中會出現(xiàn)誤檢情況,這些算法的應(yīng)用場景具有局限性。針對此問題,本文提出了一種結(jié)合局部對比度信息與全局結(jié)構(gòu)信息... 

【文章來源】：北京化工大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１?（ａ）紅外成像在濃霧下工作，（ｂ）紅外成像探測偽裝目標(biāo)??Ｆｉｇ．?１－１?（ａ）?Ｉｎｆｒａｒｅｄ?ｉｍａｇｉｎｇ?ｗｏｒｋｓ?ｉｎ?ｄｅｎｓｅ?ｆｏｇ，?（ｂ）?Ｉｎｆｒａｒｅｄ?ｉｍａｇｉｎｇ?ｄｅｔｅｃｔｓ?ｃａｍｏｕｆｌａｇｅｄ?ｔａｒｇｅｔ．??紅外小目標(biāo)檢測具有重要的研宄意義

?北京化工大學(xué)碩士學(xué)位論文???有的算法相比，現(xiàn)有的算法在復(fù)雜場景下檢測率大大降低、虛警率比較高，本文提出??的算法在復(fù)雜場景下仍然能準(zhǔn)確地檢測到目標(biāo)，虛警目標(biāo)也很少。??１．４論文的組織結(jié)構(gòu)??文章的技術(shù)路線如圖１－５，介紹了本文所提出的單幀圖像小目標(biāo)檢測算法與序列??圖像小目標(biāo)檢測算法的設(shè)計過程。??「―緒論－?｜??Ｉ?１??！?１?：?｜??！?國內(nèi)外研究現(xiàn)狀??Ｉ???：?Ｉ??Ｉ??４——－－?１??！?｜?紅外成理及特?Ｉ??｜理論基礎(chǔ)與關(guān)鍵技術(shù)??，：?１?＇?￣?１??！?機(jī)制｜?｜稀疏低秩分解理論｜?Ｌ?ｎｍｍ皮?——＾??Ｌ???雙窗對工度機(jī)司?！?—！?＾時域稀疏低秩分解??Ｔ?！?！????丨顯著圖的稀疏低秩分解ｐ?１??！?——??：—??１?！?！?改進(jìn)的管道濾波器＾＾??鈿值分割?１?丨?丨???！??］?Ｌ??｜?｜??Ｉ單巾貞圖像ｇ外小Ｍ標(biāo)檢須ｊ算孝?｜?！?序列圖像紅外小目標(biāo)檢測算法｜??圖１－５本文技術(shù)￥各＿＿??Ｆｉｇ．?１－５?Ｔｈｅ?ｔｅｃｈｎｉｃａｌ?ｒｏｕｔｅ?ｏｆ?ｔｈｉｓ?ｐａｐｅｒ．??全文共包含五個章節(jié)，每章的具體內(nèi)容如下：??第一章：緒論。該章節(jié)從紅外小目標(biāo)檢測的課題背景以及其重要的研宄意義展開??討論。隨后，介紹了該課題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，對現(xiàn)有的檢測算法簡要地進(jìn)行了分析，??然后，對本文的主要研究內(nèi)容進(jìn)行了概述，并對本文的創(chuàng)新之處進(jìn)行了說明。??第二章：紅外小目標(biāo)檢測的理論基礎(chǔ)及關(guān)鍵技術(shù)。該章首先對紅外成像原理進(jìn)行??了簡介，并分析了紅外圖像的構(gòu)成、特

圖２－１紅外成像原理??Ｆｉｇ．２－１?Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ?ｏｆ?Ｉｎｆｒａｒｅｄ?Ｉｍａｇｉｎｇ．??云層、煙霧等會吸收可見光，但是卻不會吸收３?￣?５微米與８？１４微米的紅外線［４Ｑ］

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于卡爾曼濾波的弱小目標(biāo)實(shí)時檢測與跟蹤[J]. 高建偉,李磊,姚睿,孫瑾秋,張艷寧.  計算機(jī)工程. 2012(02)
[2]基于光流估計的紅外弱小運(yùn)動目標(biāo)檢測[J]. 羅寰,廖俊,穆中林,于雷.  電光與控制. 2009(07)
[3]基于運(yùn)動特征的遠(yuǎn)距離紅外目標(biāo)檢測方法[J]. 楊烜,裴繼紅,謝維信.  電子與信息學(xué)報. 2007(08)

碩士論文
[1]紅外小目標(biāo)的檢測與跟蹤[D]. 汪奎偉.大連理工大學(xué) 2013



本文編號：3485577