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复杂背景中的目标检测与定位技术

作　者: 张兴国
导　师: 刘上乾
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 物理电子学
关键词: 红外图像复杂背景背景预测目标检测与定位
分类号: TP274.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 402次
引　用: 6次
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内容摘要

本论文主要研究复杂背景中的目标检测与定位技术。论文在对国内外目标检测算法研究的基础上,针对本项目中涉及到的复杂背景下的低信噪比红外图像,进行了目标检测与定位技术的专项研究,提出了几种行之有效的目标检测算法。方法之一是针对复杂背景下的红外弱小目标图像,提出了一种改进的最大化背景预测算法。该算法首先以被预测像素点为中心将图像划分为四个区域,然后分别以四个象限的局部像素点对当前的背景进行预测,将其中最大值作为最终预测值,最后再进行背景减除与目标检测;方法之二是运用数学形态学对面目标进行检测的算法。该算法首先选取最佳结构元素,然后进行背景预测得到背景图像,再用原图像减去背景图像得到差值图,最后利用阈值分割法得到二值图像,经消噪后得到待检测的目标。方法三是针对红外序列图像,利用序贯相似性检测算法(SSDA)定出目标像素的坐标。大量的实验结果证明这几种方法对复杂背景下的红外目标图像检测很有效,且实时性强、准确性高。论文采用matlab和C++ Builder实现了上述所有的目标检测与定位算法,得到了比较理想的检测结果,并分析了各个算法的优点和不足之处,同时提出了改进意见。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章绪论  8-12
  1.1 课题的提出及其意义  8-9
  1.2 红外目标检测的研究现状  9-10
  1.3 本论文的主要工作  10-12
第二章红外目标的特性分析  12-18
  2.1 图像特点概述  12-15
    2.1.1 红外图像模型  12
    2.1.2 目标分析  12-14
    2.1.3 背景分析  14
    2.1.4 噪声分析  14-15
  2.2 红外目标特征  15-18
第三章基于背景预测的红外弱小目标检测  18-32
  3.1 背景预测基本模型  18-20
  3.2 基本背景预测算法  20-24
  3.3 基于区域背景模型的背景预测算法  24-27
  3.4 改进的最大化背景预测算法  27-30
  3.5 图像增强与目标分割  30-32
第四章基于数学形态学的红外面目标检测  32-46
  4.1 面目标检测算法介绍  32-42
    4.1.1 边缘检测分割法  32-35
    4.1.2 区域跟踪分割法  35-36
    4.1.3 阈值分割法  36-42
  4.2 数学形态学进行红外面目标分割  42-46
    4.2.1 数学形态学基础  42
    4.2.2 基于数学形态学的红外面目标分割  42-46
第五章目标跟踪定位技术  46-56
  5.1 跟踪定位算法  46-51
    5.1.1 波门跟踪法  46-48
    5.1.2 相关跟踪算法  48-51
  5.2 运动目标的提取  51-53
  5.3 试验仿真  53-56
第六章总结和展望  56-58
  6.1 本文工作总结  56
  6.2 改进及对研究工作的展望  56-58
致谢  58-60
参考文献  60-64
研究生在读期间研究成果  64

复杂背景中的目标检测与定位技术

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