复杂云背景下红外弱小目标检测算法研究

• 作 者: 罗文杰
• 出 处: 国防科技大学
• 发表日期: 2004年期
• 关键词: 红外图像 弱小目标 时域方差 时域廓线

红外成像具有全天候工作、受天气影响较小等优势,因此在遥感领域、安防领域、航空航天领域有着较广泛领域。而在远距离探测平台上,如遥感卫星等,由于探测距离远,目标在成像平面上呈现的是点状或斑状信息,缺乏可用的形状结构等信息,加上背景复杂云层,杂波等干扰,对红外图像中弱小目标的准确检测带来很大挑战。本文主要在对复杂云背景下红外图像进行分析,对图像几类特征像素进行了建模的基础上,分别提出了基于时域和时空域的目标检测算法。论文主要内容如下:第二章主要是在研究复杂云背景下红外图像中背景、噪声和目标特性的基础上,建立红外图像特征像素模型,为下文检测算法的研究和提出提供一定的理论依据。第三章基于时域信息,研究了时域方差上驻点廓线算法。对时域方差预处理后的图像进行分析,针对残留云边缘信息,研究像素时域上驻点连线对其进行抑制,从而实现对残留边缘的抑制,及目标的检出。第四章基于时域和空域信息,提出了一种时空域融合滤波的目标检测算法。首先,利用改进的空域中值滤波,对空域背景进行一定抑制,其次,在时域上采用改进的时域廓线中值滤波。最后通过时域滤波和空域滤波结果的融合,实现了了对目标的检测,解决了检测过程中云层边缘残留抑制问题,有效地抑制了虚警现象的产生,提高了算法在复杂云背景条件下弱小目标的检测性能。