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长线列红外弱小目标检测系统是一种被动接收红外辐射的探测设备,它利用光电转换、光机扫描方法形成红外图像,并采用各种校正算法来提高红外图像质量,再利用背景抑制算法和目标增强算法增强目标信噪比,最终通过红外弱小目标检测算法实现目标检测。它具有作用距离远、隐蔽性好、可昼夜工作等优点,具有很高的实用价值。本文针对长线列红外弱小目标检测系统在设计和实现过程中的关键技术展开了研究,主要有如下几个方面:
(1)系统平台搭建
本文首先分析了系统的组成和工作原理,详细介绍数据采集、光纤传输、实时信号处理平台等。在数据传输中使用高速光纤和光纤滑环,解决了在旋转扫描平台下的高速数据传输问题,为长线列和大面阵红外探测器的应用奠定了基础。信号处理平台采用了以工业计算机,多DSP和FPGA为核心的多级处理平台,提高系统的处理速度,保证目标检测算法的实时计算。在平台设计过程中充分发挥FPGA在高速传输、平行处理、流水线处理等方面的优势,提高了计算效率;充分利用DSP编程灵活、计算能力强等方面的优势,实现了一些复杂算法。
(2)非均匀性校正算法
针对长线列红外探测器非均匀性严重的特点,提出了基于两点温度定标校正和一点现场校正的联合校正方法。并根据长线列探测器时间和温度漂移较为严重的情况,提出了基于小波变换的自适应非均匀校正方法,该算法较好地解决了长线列焦平面器件非均匀性严重、时间温度和温度漂移较为明显的问题,提升了系统性能。
(3)弱小目标检测算法
首先详细分析了红外图像的特点,建立了红外图像的模型。分析了常见的背景抑制算法,如最大均值滤波器、形态学滤波器,并提出了列间差分的背景抑制法,该算法能有效抑制背景和线列探测器的非均匀性残留。接着分析了小目标在小波变换后表现出的奇异特性,提出了一种基于小波变换的新检测算法,该算法能有效增强目标的强度,提高信噪比。最后根据目标和背景的特点,提出了基于模型匹配的检测算法,该算法能有效的检测出符合该模型的潜目标,在实际运用中取得了良好的效果。