【摘 要】
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微弱运动目标的检测与处理一直是计算机视觉与图像处理工作中的重要课题,也是红外探测系统中的核心技术之一,特别是在背景复杂、距离较远的情况下,难以有效地实时分离目标。
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微弱运动目标的检测与处理一直是计算机视觉与图像处理工作中的重要课题,也是红外探测系统中的核心技术之一,特别是在背景复杂、距离较远的情况下,难以有效地实时分离目标。能见度低的点源目标的检测和跟踪问题产生于远程监控的应用背景中。远距离的红外成像目标通常隐藏在高度结构化的背景杂波和强噪声环境中,近些年来,强杂波条件下的可见光和红外小目标的检测研究工作已愈来愈为人们所重视。算法的性能对红外探测系统的作用距离和智能化程度十分关键。本论文的主要工作是,首先提出了强杂波抑制型微弱图像目标检测系统,即先对图像序列的背景强杂波进行有效抑制,再进行滤波和检测的后两步策略。将杂波抑制明确为:抑制图像背景的能量、改善目标信杂比;对原来图像的分布进行变换——由复杂和未知分布转化为简单和已知分布。提出了一种有效的背景杂波预测动态模糊神经网络模型,用于抑制图像背景噪声,检测图像中的微弱目标。目标被假设为只有很小的空域扩展度,而且淹没于背景强杂波干扰之中。通过动态模糊神经网络进行阈值分割,背景杂波被准确的估计出。采用D-FNN网络模型,为了跟踪包含不同子结构的复杂背景,原始图像被划分为多个子块,并在相应的子块中选择训练样本对结构单元进行优化,提高了杂波的估计精度。利用目标检测常用的阈值门限判决和目标轨迹的跟踪技术,依据运动目标具有的连续性和方向性,使用最小二乘法,建立试用于微弱目标检测跟踪系统的目标轨迹跟踪算法。利用目标检测算法性能评价方法及建立评价方法的前提和假设,分析目标/背景统计特性,对检测概率、虚警概率等性能指标进行建模、实验及理论分析。
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