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复杂背景下红外小目标检测方法研究

作　者: 杨德佳
导　师: 程建
学　校: 电子科技大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 红外图像复杂背景红外弱小目标小目标检测数学形态学
分类号: TN215
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

红外成像技术是依靠被动接收景物的红外辐射来工作的,它具有抗干扰性好、易于隐蔽、可昼夜工作等优点,基于红外探测的各类武器系统已成为世界各国重点研究和发展的项目之一。对于实际的武器系统而言,如何充分发挥红外目标检测技术的优势,提高目标的检测能力,尽早获取来袭目标的相关信息对于提高武器系统的性能具有重要的意义。当成像系统离目标较远时,目标在红外图像中表现为点目标,并且图像信噪比低,目标淹没在背景和噪声中,没有距离信息,此时无法利用形状、大小、纹理等特征来识别目标。因此,开展复杂背景下红外目标的检测和跟踪是一项富有挑战性的课题,对其深入研究有着重要的理论意义和实用价值。本文首先综述了红外目标的相关特征,接着并比较了现有的几种典型红外小目标检测方法,研究了传统红外小目标检测过程中的预处理方法,最后在形态学理论的基础上,设计了一种基于数学形态学的红外灰度图像小目标检测识别算法。实验表明,该算法能够大大提高目标的信噪比,去除背景和噪声干扰,保留目标的灰度信息,满足系统的实时性要求,是一种有效的红外灰度图像小目标检测算法。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章引言  8-13
  1.1 研究背景与意义  8-10
  1.2 红外成像系统的发展概述  10-11
  1.3 主要研究内容与论文结构  11-13
第二章红外图像特征分析  13-17
  2.1 红外成像原理  13
  2.2 红外小目标图像特征分析  13-16
    2.2.1 红外小目标特征分析  14-15
    2.2.2 红外图像背景特征分析  15
    2.2.3 红外图像噪声特征分析  15-16
  2.3 本章小结  16-17
第三章红外小目标检测算法  17-27
  3.1 基于背景抑制的检测技术  17-23
    3.1.1 基本背景预测算法  18-21
    3.1.2 基于区域背景模型的背景预测法  21
    3.1.3 改进的区域最大化背景预测法  21-23
  3.2 基于小波变换的方法  23-24
  3.3 基于阈值分割的方法  24
  3.4 基于分类的方法  24
  3.5 基于管道滤波的方法  24-25
  3.6 基于动态规划的方法  25
  3.7 其他方法  25-26
  3.8 本章小结  26-27
第四章红外图像预处理  27-39
  4.1 概述  27-28
  4.2 空域图像预处理  28-37
    4.2.1 基于中值滤波的图像预处理  28-29
    4.2.2 基于自适应中值滤波的图像预处理  29-31
    4.2.3 基于均值滤波的图像预处理  31-32
    4.2.4 基于改进的均值滤波的图像预处理  32-34
    4.2.5 基于高阶累积量的图像预处理  34-37
  4.3 基于高通滤波的图像预处理  37-38
  4.4 本章小结  38-39
第五章基于数学形态学的红外小目标检测  39-57
  5.1 数学形态学的基本理论  39
  5.2 二值数学形态学  39-42
    5.2.1 数字图像的表示、平移和反射  40
    5.2.2 腐蚀运算  40-41
    5.2.3 膨胀运算  41
    5.2.4 开运算与闭运算  41-42
  5.3 灰度数学形态学  42-48
    5.3.1 灰值腐蚀运算  43-44
    5.3.2 灰值膨胀运算  44-45
    5.3.3 灰值膨胀和腐蚀的性质  45-46
    5.3.4 灰值形态开、闭运算  46-48
  5.4 基于多结构形态滤波和自适应阈值分割的红外小目标检测  48-56
    5.4.1 多结构元素形态滤波  48-49
    5.4.2 自适应阈值分割  49-50
    5.4.3 管道滤波  50-51
    5.4.4 仿真实验与结果分析  51-56
  5.5 本章小结  56-57
第六章总结与展望  57-59
  6.1 工作总结  57
  6.2 课题展望  57-59
致谢  59-60
参考文献  60-63
攻硕期间取得的研究成果  63-64

复杂背景下红外小目标检测方法研究

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