海天背景下紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè).pdf

1、海天背景下的艦船目標(biāo)檢測(cè)作為紅外目標(biāo)檢測(cè)的一個(gè)研究領(lǐng)域,在軍事上具有較高的研究?jī)r(jià)值,其性能的優(yōu)劣將直接影響到后續(xù)目標(biāo)識(shí)別和目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性。本文針對(duì)海天背景下紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)問(wèn)題,從海天線(xiàn)檢測(cè)、紅外弱小目標(biāo)圖像預(yù)處理到艦船目標(biāo)分割進(jìn)行了詳細(xì)的研究,提出了一種海天線(xiàn)附近紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)流程,主要工作有:
　　 針對(duì)目前較為經(jīng)典,適用范圍較廣的基于Hough變換的海天線(xiàn)檢測(cè)算法實(shí)時(shí)性差的缺點(diǎn),通過(guò)梯度約束和角度約束對(duì)原算法進(jìn)行改進(jìn)

2、,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的算法在減少Hough變換運(yùn)算量的同時(shí)能夠保證檢測(cè)的精度,提高了Hough變換海天線(xiàn)檢測(cè)的實(shí)時(shí)性。
　　 本文首次提出將Seam Carving算法加以改進(jìn)用于海天線(xiàn)提取,原算法可以快速搜索到圖像中的最低能量線(xiàn),本文中對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)搜索圖像中的最高能量線(xiàn)可以快速定位海天線(xiàn),對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法適用范圍廣,精度較高,且運(yùn)算量小,實(shí)時(shí)性好。
　　 針對(duì)海天背景紅外弱小目標(biāo)圖像具有對(duì)比度低,背景復(fù)雜

3、,噪聲干擾強(qiáng)等特點(diǎn),本文提出將多種預(yù)處理算法綜合運(yùn)用的預(yù)處理流程,即在經(jīng)過(guò)對(duì)比度拉伸之后,對(duì)圖像進(jìn)行帶通濾波抑制背景,再通過(guò)均值漂移濾波去除殘余噪聲。對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明,新的預(yù)處理流程相比其他預(yù)處理算法能夠更好地增強(qiáng)圖像的對(duì)比度,抑制復(fù)雜背景,去除噪聲干擾。
　　 本文提出了一種海天背景下艦船目標(biāo)分割流程,首先通過(guò)Harris算子提取圖像中的角點(diǎn),然后利用分形維數(shù)對(duì)提取的角點(diǎn)進(jìn)行篩查,可獲得位于艦船目標(biāo)上的角點(diǎn),最后在保留的角點(diǎn)附近運(yùn)

4、用區(qū)域增長(zhǎng)算法,可將目標(biāo)從海天背景中分割出來(lái)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該分割流程可以較好地將艦船目標(biāo)從海天背景中分割出來(lái),且具有較好的實(shí)時(shí)性。
　　 本文提出了針對(duì)海天線(xiàn)附近艦船目標(biāo)的檢測(cè)流程,首先通過(guò)海天線(xiàn)檢測(cè)提取圖像中的海天線(xiàn)附近區(qū)域,然后對(duì)提取的海天線(xiàn)附近區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理,提高圖像信噪比,增強(qiáng)對(duì)比度,最后運(yùn)用本文提出的艦船目標(biāo)分割流程完成艦船目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。測(cè)試結(jié)果表明,本文提出的檢測(cè)流程可以對(duì)海天線(xiàn)附近的艦船目標(biāo)實(shí)現(xiàn)有效檢測(cè),且實(shí)時(shí)性