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空对地场景下的红外目标捕获与识别

作　者: 薛松
导　师: 韩广良
学　校: 中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）
专　业: 机械电子工程
关键词: 目标捕获目标识别局部梯度神经网络
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 4次
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内容摘要

军事领域中，图像制导一直是一个研究热点。而红外相机由于可以全天候工作，一直得到广泛应用。图像制导过程中，一个关键的问题就是如何从图像中捕获预定的目标。传统的空对地导弹中，很多是由飞行员手动选择目标，然后由图像跟踪系统完成目标的跟踪，以完成制导任务。近年来，随着算法和硬件的发展，对于自动捕获和识别目标的需求日渐旺盛。空对地红外导弹的工作大致分为三个阶段，第一阶段，目标距离很远，在图像中呈亮点状，这一阶段，需要捕获系统捕获图像中的亮点状小目标。第二阶段，目标距离稍近，可以分辨大致形状，这时，要求捕获系统通过形状来识别指定目标。第三阶段，目标很近，充满视场，这时要求识别目标的关键部位。本文对前两个阶段的目标捕获和识别算法进行研究。本文首先分析了现有的常用红外目标捕获和识别算法，并通过实验验证其性能。经过分析和实验发现，传统的红外小目标捕获方法中，Top-hat算子无法滤除图像中的亮线，而且对椒盐噪声较为敏感；传统的基于梯度下降判定的方法方向性过强，在某些情况下会造成较多的虚警；而局部灰度特性判别的方法计算量较大，不适合实时应用。传统形状识别方法中，不变矩计算量小，但容易造成干扰物的目标间的混淆；直接使用神经网络对旋转目标的二值图像进行识别，因为输入维数过高且数据复杂，识别率较低。针对远距离红外小目标的捕获问题，本文提出了一种快速捕获的方法。通过对红外小目标特性的分析，本文分别得到了空域和时域上的对红外目标的判据。利用这种判据，本文设计了一种快速算法，算法首先通过图像的分块和极大值的预选，得到目标中心的可能位置，然后进行局部峰值特性的判定。针对椒盐噪声可能导致的虚警问题，本文提出了一种八邻域第k值的椒盐噪声滤除方法，该方法在目标宽度大于1像素的情况下，能有效滤除椒盐噪声。最后，通过时域上的滤波，进一步滤除噪声造成的假目标。针对中距离的红外目标识别问题，本文提出了一种角度预估的双神经网络识别方法。该方法首先利用积分图像，快速地对图像进行局部自适应二值分割，然后对分割后的图像进行连通域标记。然后使用两个神经网络对各连通域的形状进行识别。第一个网络用于预估目标旋转的角度，第二个网络对使用预估角度反向旋转的目标进行识别。利用角度预估网络对非目标输出杂乱的特性，在识别物进入第二个网络之前预先滤除一部分负例。针对实际应用中样本一般较少且不完全准确的情况，本文提出了一种边缘随机生长消去的样本生成方法，使得在模板较少且不准确的情况下，识别精度仍能保持较高。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-11
第1章绪论  11-17
  1.1 选题背景和意义  11-12
  1.2 红外小目标捕获算法综述  12-13
  1.3 目标识别方法综述  13-14
  1.4 本课题软件系统组成  14-15
  1.5 论文主要工作和章节安排  15-17
第2章空对地目标捕获与识别理论基础及现有方法分析  17-27
  2.1 红外小目标捕获理论基础和常用方法分析  17-20
  2.2 不变矩在抗旋转目标识别中的应用  20-22
  2.3 BP 神经网络理论基础  22-26
  2.4 本章小结  26-27
第3章基于局部峰值的红外小目标快速捕获方法  27-47
  3.1 目标的灰度和时域特性分析  27-34
  3.2 基于子块预选的快速峰值检测算法  34-35
  3.3 极大值点预选  35-38
  3.4 目标判别  38-40
  3.5 基于时域连续性的伪目标过滤算法  40-41
  3.6 算法运算量分析  41-42
  3.7 实验结果和分析  42-45
  3.8 本章小结  45-47
第4章基于旋转角预估的红外指定目标识别方法  47-71
  4.1 已有研究和本文总体方法简述  48-49
  4.2 目标的分割  49-57
  4.3 基于等价表的连通域标记  57-58
  4.4 目标的旋转角预估  58-62
  4.5 小角度旋转的二值目标识别  62-65
  4.6 实验结果与分析  65-68
  4.7 DSP 软件工作流程  68-69
  4.8 本章小结  69-71
第5章总结与展望  71-73
  5.1 论文完成的主要工作  71-72
  5.2 论文的主要创新点  72
  5.3 展望  72-73
参考文献  73-77
在学期间学术成果情况  77-78
指导教师及作者简介  78-79
致谢  79

空对地场景下的红外目标捕获与识别

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