复杂干扰场景下的红外小目标检测与跟踪算法研究

• 作 者: 徐雪萍
• 出 处: 华中科技大学
• 发表日期: 2020年03期
• 关键词: 红外小目标检测跟踪 最相似邻近块 背景估计 多特征联合滤波 红外诱饵事件检测 复杂干扰场景

红外小目标检测跟踪广泛应用于视频监控、遥感技术、精确导航制导、军事防御等各个领域。实际应用场景中的背景图像往往包含大量背景杂波,极易造成检测结果中的虚警。此外,在军事领域,不仅要求红外制导系统在复杂场景中稳定跟踪目标,还要求系统具备抗人工诱饵弹干扰能力。因此抵抗复杂场景中的自然干扰与人工干扰,完成红外小目标的检测跟踪具有重要意义。本文分析了目标与干扰特性,重点研究了复杂干扰场景中的红外小目标检测和跟踪问题,主要研究内容如下:针对复杂场景中红外小目标检测问题,本文对红外弱小目标以及所在场景中的边缘、角点等背景杂波进行分析与对比,总结了目标与杂波在灰度分布和结构大小上的差异,提出了一种基于最相似邻近块背景估计的红外小目标检测算法。算法将传统的基于像素点的背景估计算法提升为基于图像像素块的背景估计算法,能有效的将复杂背景中的边缘杂波保留在背景图像中,减少目标图像中的边缘杂波,降低检测结果的虚警率。实验结果表明,该算法能在背景图像估计过程中准确地区分目标与杂波,是一种高检测率、低虚警率的红外小目标检测算法。针对红外小目标跟踪过程中会受到虚警、相似物干扰的问题,本文分析了目标的特征和运动特性,提出了一种基于自适应权重的多特征联合滤波目标预关联算法,该算法通过建立目标特征模型和目标轨迹链,有效地抵抗了与目标特征差异较大的干扰物的影响。针对目标跟踪过程中受到红外诱饵干扰的问题,通过对红外诱饵从释放到消失的整个周期内与红外小目标之间行为特征进行分析,总结了红外诱饵干扰行为的特性,提出了基于特征压缩和最小风险准则的红外诱饵干扰事件检测算法。最后在以上两种算法基础上提出了一种基于事件检测的抗诱饵红外小目标跟踪算法。实验结果表明,该算法不仅能准确检测出红外诱饵事件,而且能在干扰发生时自适应地采用不同的跟踪策略对目标进行跟踪,有效地抵抗复杂场景中多种干扰,完成目标实时跟踪。