本文關(guān)鍵詞：紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《西安電子科技大學(xué)》 2009年

基于像素時(shí)域特征的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法研究

沈強(qiáng)  

【摘要】： 紅外序列圖像中弱小目標(biāo)的檢測(cè)與處理一直是計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理以及信號(hào)處理等領(lǐng)域中的重要課題,也是紅外探測(cè)系統(tǒng)中的核心技術(shù)之一。本文從像素時(shí)域特征的角度對(duì)紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)進(jìn)行了研究,分析了背景、目標(biāo)以及雜波像素的時(shí)域特征,并為它們建立了對(duì)應(yīng)的時(shí)域模型,在此基礎(chǔ)上提出了本文的檢測(cè)算法。 本文算法共分兩步:第一步,根據(jù)背景、目標(biāo)以及雜波像素時(shí)域方差的特性,采用基于時(shí)域方差的背景抑制預(yù)處理算法,將平穩(wěn)背景從圖像中濾除;第二步對(duì)背景抑制后的圖像,根據(jù)其像素時(shí)域剖面線的特點(diǎn),采用基于時(shí)域剖面線的目標(biāo)檢測(cè)方法,根據(jù)時(shí)域剖面線上的拐點(diǎn)值的變化,將目標(biāo)檢測(cè)的問(wèn)題轉(zhuǎn)化成了數(shù)值近似相當(dāng)?shù)恼�、�?fù)向脈沖檢測(cè)的問(wèn)題,根據(jù)最大馬氏距離建立了檢測(cè)量度,從而得到了目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡,消除了雜波像素。 理論分析和仿真結(jié)果表明,本文提出的算法具有對(duì)不同云背景雜波的廣泛適應(yīng)性和良好的檢測(cè)性能,具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TN215
【目錄】：

摘要3-4

ABSTRACT4-7

第一章 緒論7-15

1.1 課題的背景與研究意義7-8

1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-13

1.3 本文的主要工作13

1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)13-15

第二章 紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)基本概念15-27

2.1 引言15-16

2.2 弱小目標(biāo)概念16-17

2.3 運(yùn)動(dòng)弱小目標(biāo)特點(diǎn)17-18

2.4 紅外弱小目標(biāo)圖像背景分析18-20

2.5 弱小目標(biāo)成像噪聲特性分析20-24

2.6 運(yùn)動(dòng)弱小目標(biāo)檢測(cè)特點(diǎn)24

2.7 運(yùn)動(dòng)弱小目標(biāo)檢測(cè)流程24-25

2.8 本章小結(jié)25-27

第三章 紅外弱小目標(biāo)的像素時(shí)域特征分析27-35

3.1 引言27-28

3.2 背景、目標(biāo)和雜波像素時(shí)域模型分析28-31

3.3 背景、目標(biāo)和雜波像素時(shí)域差分模型分析31-33

3.4 背景、目標(biāo)和雜波像素時(shí)域方差分析33-34

3.5 本章小結(jié)34-35

第四章 基于像素時(shí)域特征的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)35-45

4.1 引言35-36

4.2 基于時(shí)域方差的背景抑制預(yù)處理36-38

4.3 基于時(shí)域剖面線的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法38-40

4.4 算法性能分析及實(shí)驗(yàn)結(jié)果40-44

4.5 本章小結(jié)44-45

第五章 結(jié)束語(yǔ)45-47

5.1 本文的主要研究成果45-46

5.2 下一步工作46-47

致謝47-49

參考文獻(xiàn)49-52

研究成果52-53

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本文編號(hào)：227978