天基背景下的紅外弱小目標(biāo)檢測.pdf

1、論文主要研究天基背景下的紅外弱小目標(biāo)檢測方法。首先，為了提高紅外圖像質(zhì)量，對(duì)紅外焦平面陣列中的盲元進(jìn)行深入研究。在詳細(xì)論述了盲元的產(chǎn)生機(jī)理及響應(yīng)特性的基礎(chǔ)上，給出一種快速有效的盲元檢測方法，即雙閾值迭代盲元檢測方法，繼而將檢測得到的行盲元使用相鄰元替代法補(bǔ)償，孤立盲元使用四鄰域相鄰元加權(quán)算法進(jìn)行補(bǔ)償。接著，重點(diǎn)研究了兩種基于單幀圖像的紅外弱小目標(biāo)檢測方法。方法一為兩階段處理的目標(biāo)檢測算法，第一階段提取潛在目標(biāo)集合，第二階段，通過判斷對(duì)比

2、，從第一階段傳遞的潛在目標(biāo)集合中剔除偽目標(biāo)，提取真實(shí)目標(biāo)；方法二為各向異性自適應(yīng)濾波法，文中使用基于偏微分方程的方法來選取適當(dāng)?shù)臑V波系數(shù)，預(yù)測圖像背景，將輸入圖像與預(yù)測背景圖像相減，通過合適的閾值分割，得到弱小目標(biāo)的位置。最后，針對(duì)單幀圖像無法有效地區(qū)分隨機(jī)噪聲和目標(biāo)的難題，本文利用序列圖像中弱小目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的連續(xù)性和灰度值的相關(guān)性，給出最大-中值濾波與卡爾曼濾波相結(jié)合的序列運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)仿真證明，該檢測算法能有效地對(duì)天基背景下