復(fù)雜背景下海面紅外弱小目標快速檢測技術(shù)是海面制導(dǎo)應(yīng)用的基礎(chǔ),研究和分析復(fù)雜背景條件下弱小目標檢測理論可以有效地提高目標檢測的距離和精度。由于觀測距離遠,實際觀測的弱小紅外目標分辨率低,無有效紋理信息,無明顯幾何信息,無表面灰度響應(yīng)變化,這些導(dǎo)致實際的檢測課題面臨巨大挑戰(zhàn)。針對復(fù)雜背景下海面紅外弱小目標快速檢測關(guān)鍵問題,論文的主要工作及創(chuàng)新如下:針對紅外圖像信噪比低,被觀測目標在圖像中對比度弱的特點,本文提出了基于高斯擬合構(gòu)建出具有目標導(dǎo)向特性的對比度自適應(yīng)增強策略。首先通過統(tǒng)計目標圖中的主要信息區(qū)域,構(gòu)建目標權(quán)重矩陣,利用權(quán)重矩陣實現(xiàn)了目標導(dǎo)向的高斯擬合對比度增量重分配策略,最終實現(xiàn)了基于高斯擬合的灰度重映射增強函數(shù)。為了進一步適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境下同時對多目標增強的需求,本文進一步改進了單高斯擬合策略,構(gòu)建了以分段高斯擬合為基礎(chǔ)的對比度增量重分配函數(shù),通過多個高斯峰的加權(quán)融合實現(xiàn)了多目標導(dǎo)向增強問題。算法思路簡單,復(fù)雜度低,具有完善的理論基礎(chǔ),便于工程應(yīng)用。研究基于暗通道理論的圖像去霧理論,分析了該理論在海面紅外圖像去霧中的去霧強度有限的原因。分析了可見光圖像和海面紅外觀測圖像的模式分布差異... 

【文章來源】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：120 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１．１先檢測后跟蹤的目標檢測算法流程??

利用軌跡的后驗概率指標對真實目標軌跡和虛假目標軌跡進行分割，進??而確認出為當前跟蹤的真實目標軌跡，找出真實的運動目標。此類方法基本思路??清晰，計算基本流程如圖１．２所示。??原始紅外??圖像序列一？圖像增強處理??Ｉ?：，??潛在運動軌跡Ｉ?ｋ候選軌跡的后?目標檢測??提取—龍率判定—虛備軌酬除一結(jié)果??Ｉ?丨???ｉ?Ｌ??圖１．２先跟蹤后檢測目標檢測算法流程圖??ＴＭ）策略中比較有代表性檢測方法有三維匹配濾波器法［？６７］、幀間相關(guān)方??法和多級假設(shè)檢驗法等。三維匹配濾波器將二維匹配濾波器的概念延??伸到三維空間中，把二維空間中的目標點變成了三維空間中的軌跡，因此二維目??標點的檢測問題自然就成了三維軌跡的搜索問題。具體問題中，只需要針對運動??目標的三維運動軌跡設(shè)計濾波器，利用濾波器挑選出信噪比響應(yīng)最高的軌跡即為??目標軌跡，根據(jù)軌跡所處的時間坐標即可找出目標和位置。幀間相關(guān)法利用目標??軌跡點的時空相關(guān)性，利用幀間目標的相關(guān)性在三維空間軌跡中不斷構(gòu)建目標軌??跡并驗證軌跡的正確性。算法首先在序列圖像中找到第一個目標位置作為起始位??置，然后利用幀間目標的空間相關(guān)性在相鄰幀搜索鄰域內(nèi)可匹配的目標，如果有??則保留目標

電控制器調(diào)控，以此結(jié)構(gòu)來減少因溫度變化引起的器件響應(yīng)漂移。最后，探測器??將采集的數(shù)據(jù)通過積分和采樣電路完成行積分，通過低通濾波處理轉(zhuǎn)換成電壓信??號輸出，整個過程如圖２．１所示。??９??

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]弱小運動圖像目標形態(tài)檢測理論與技術(shù)研究[D]. 程德杰.電子科技大學(xué) 2006

碩士論文
[1]紅外弱小目標搜索跟蹤算法研究[D]. 占紅來.中國工程物理研究院 2013



本文編號：2925800