靜態(tài)背景下的點源動目標探測算法研究.pdf

1、基于圖像信息的運動目標檢測技術，在軍事及工業(yè)領域均獲得廣泛的應用。當光學成像系統(tǒng)和目標的相對位置較遠時，目標在圖像平面上表現(xiàn)為點狀或不穩(wěn)定斑點狀，即點目標。運動點目標檢測技術，是信號和圖像處理領域的熱點研究課題。該項技術的實現(xiàn)，能夠有效的擴大光學成像系統(tǒng)的實際作用距離，使得基于圖像信息對目標進行遠程監(jiān)控及目標的及時捕捉成為可能，具有重要的應用價值。本文主要針對處于靜態(tài)背景下的運動點目標探測問題進行了深入的探討和研究，所完成的工作和成果主

2、要有以下四個方面： 1.分析了點目標檢測的技術難點，研究了點目標檢測技術的發(fā)展狀況，并對現(xiàn)有的具有代表性的點目標檢測方法進行簡單分析，包括算法的理論基礎、優(yōu)缺點和適用范圍，并在此基礎上，總結點目標檢測算法的發(fā)展方向：簡單，計算量少，可靠性高和易于硬件實現(xiàn)。 2.針對視頻圖像背景可能存在的抖動和緩慢的平移運動，討論了一種基于灰度投影的背景運動校正算法，通過灰度投影相關運算對背景的平移運動矢量進行估計，實現(xiàn)背景平移偏差的校正

3、，算法利用圖像的紋理信息實現(xiàn)投影分區(qū)的自動篩選，有效剔除了灰度信息含量少、對背景運動不敏感的投影分區(qū)，減少了不必要的計算，提高了背景運動矢量估計的準確度，實驗結果證明了算法的有效性。 3.研究了點目標圖像預處理技術，包括背景抑制和目標分割技術。重點分析了基于空域高通濾波的背景抑制算法和基于數(shù)學形態(tài)學的背景抑制算法。目標分割采用閾值法，在對幾種常用閾值分割算法分析的基礎上，采用一種改進的局部自適應閾值法對點目標圖像進行分割。