【摘 要】
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红外图像目标检测是红外成像与图像处理的一个热门研究内容,目标检测的核心是从图像中提取所感兴趣的目标区域,在军用、民用(如安防、监视等)等诸多领域都有广泛应用。目前,对单一波段红外图像的目标检测已有较多研究,但单一波段的成像效果受到成像机理的限制,同时还容易受到背景、噪声等因素的干扰,导致检测效果不够理想。因此,如何对双波段红外进行融合检测,具有很高的理论研究和实际工程应用价值,受到了许多研究人员的
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红外图像目标检测是红外成像与图像处理的一个热门研究内容,目标检测的核心是从图像中提取所感兴趣的目标区域,在军用、民用(如安防、监视等)等诸多领域都有广泛应用。目前,对单一波段红外图像的目标检测已有较多研究,但单一波段的成像效果受到成像机理的限制,同时还容易受到背景、噪声等因素的干扰,导致检测效果不够理想。因此,如何对双波段红外进行融合检测,具有很高的理论研究和实际工程应用价值,受到了许多研究人员的关注。本文首先对目标与背景在红外中波与长波两个波段的成像特性进行了分析。在对不同温度目标在双波段的辐射特性分析基础上,通过对小目标和面目标在红外双波段的成像特性进行研究分析,得出小目标的均值灰度差特性和梯度方向特性适合用于检测,而面目标具有细节信息较少的特点,分析结果为本文后续目标检测算法的研究改进提供了理论依据。针对红外小目标对比度低、成像尺寸小和背景干扰导致检测率低和虚警率高等问题,本文研究提出了将加权引导滤波与方向梯度算法结合的小目标双波段检测融合算法。该算法首先基于目标与背景之间的不连续性,采用局部差异作为权值对多尺度引导滤波算法进行改进,增强算法对目标与背景的区分能力。而后依据小目标梯度各向同性的特点,采用方向梯度算法对可能存在目标的位置进行再检测以减少虚警,从而完成对单一波段的小目标检测。最后基于中波与长波各自的检测结果,采用决策级融合算法进行目标最终确认,剔除在单一波段中不易去除的虚警。仿真实验结果表明,本文算法在检测率与虚警率两方面均有提高。针对红外面目标检测细节信息少,导致检测成功率较低的问题,本文研究提出了基于深度学习的双波段红外面目标检测融合算法。首先分别使用经过标记的中波与长波红外图像训练集对YOLOv3算法进行训练,得到中波和长波的两个训练后的YOLOv3检测网络。然后使用训练完成的网络分别对验证集的图像进行面目标检测。由于目标温度的不同,两个检测网络在不同种类目标的检测结果上具有各自的优势。因此,最后采用改进的非极大值抑制算法对检测结果进行融合处理。实验结果表明,本文算法通过融合双波段图像检测结果,弥补了红外面目标细节信息不足的问题,对面目标具有更高的平均检测率。
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