紅外小目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)研究.pdf

1、紅外檢測(cè)系統(tǒng)通過(guò)對(duì)目標(biāo)的紅外輻射響應(yīng)來(lái)工作，具有多項(xiàng)雷達(dá)不具有的優(yōu)勢(shì)，在預(yù)警，制導(dǎo)、監(jiān)控等軍事領(lǐng)域，具有極其重要的應(yīng)用價(jià)值。當(dāng)探測(cè)距離超過(guò)10公里時(shí)，紅外圖像上目標(biāo)就只有幾個(gè)像素大小，根本分辨不清物體的形狀特征，而背景包括飄動(dòng)的云層，翻滾的海浪，以及復(fù)雜的地面雜物等，如何有效提取出目標(biāo)，提高檢測(cè)率，降低虛警率，是紅外目標(biāo)檢測(cè)的關(guān)鍵問(wèn)題。通常紅外探測(cè)系統(tǒng)由背景抑制，目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和跟蹤處理等幾項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)組成。本文主要研究背景抑制和

2、目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，并且設(shè)計(jì)了具體的硬件實(shí)施方案。
　　 本文首先分析了紅外弱小目標(biāo)的輻射特性以及成像過(guò)程中的噪聲分布，在深入分析對(duì)比傳統(tǒng)背景抑制技術(shù)基礎(chǔ)上，選擇了合適的背景抑制算法。本文對(duì)傳統(tǒng)羅賓遜濾波加以改進(jìn)，提出了羅賓遜雙模板濾波算法，有效保留了目標(biāo)的信息;根據(jù)背景復(fù)雜度的差異對(duì)紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)造成影響不同，本文又引入背景分類的方法，把背景區(qū)域分成復(fù)雜和簡(jiǎn)單兩部分;為了獲得穩(wěn)定且可預(yù)知的檢測(cè)性能，本文采用恒虛警檢測(cè)技術(shù)。最后利用