基于時(shí)域廓線的紅外弱小目標(biāo)檢測算法研究.pdf

1、序列圖像中的運(yùn)動(dòng)點(diǎn)目標(biāo)檢測一直是目標(biāo)檢測與識別中的重點(diǎn)和難點(diǎn)。為了解決紅外序列圖像中弱小目標(biāo)的檢測問題，本文首先根據(jù)不同背景類型時(shí)域廓線產(chǎn)生的機(jī)理，引入圖像序列中背景像素、目標(biāo)像素以及雜波像素的時(shí)域統(tǒng)一模型。以此為基礎(chǔ)給出了一種基于時(shí)域廓線分析的紅外弱小目標(biāo)檢測方法。 本文算法分為背景抑制和目標(biāo)脈沖檢測兩步。背景抑制是整個(gè)算法的關(guān)鍵和基礎(chǔ)，通過研究像素的時(shí)域特性，在原有時(shí)域中值濾波的基礎(chǔ)上，結(jié)合時(shí)域形態(tài)學(xué)濾波對序列圖像進(jìn)行了有效

2、的背景抑制。仿真結(jié)果表明噪聲及大部分平穩(wěn)背景幾乎完全被檢測門限所抑制，只有極少數(shù)背景像素、小部分雜波像素和全部目標(biāo)像素可以通過。有利于下一步的脈沖目標(biāo)的檢測，相對時(shí)域中值濾波和空域形態(tài)學(xué)濾波效果更明顯；經(jīng)過背景抑制后的序列圖像，根據(jù)目標(biāo)和背景時(shí)域模型，采用時(shí)域廓線的包絡(luò)線作為沖擊信號檢測的基線，討論并分析時(shí)域廓線偏離包絡(luò)線的分布特性，通過選擇合適的目標(biāo)檢測量度，進(jìn)而檢測出脈沖目標(biāo)。結(jié)果表明該方法能夠進(jìn)一步抑制噪聲和雜波，提高了檢測性能。