文档介绍：摘要问题。本文正是在这个背景下,从解决工程实用性的角度出发,对单帧红外目标又只占一个或几个像元,往往淹没在背景中,造成信噪比太低而无法进此基础上分析总结了时下几种典型的背景抑制算法的优缺点后,以自适应背在此基础上提出了两种改进算法:改进自适应线性预测算法和线性、非线性工作的难度。,易于工程实现。低信噪比条件下的红外弱小目标检测是当前的热门研究课题,国内外不少学者在这方面做了大量的研究工作,提出了不少有价值的解决办法,如多帧检测和运动轨迹检测等。但是这些算法普遍存在着计算量大,实时性差等图像的小目标检测进行研究。众所周知,红外图像本身起伏背景复杂,而小行检测。正是为了解决这个问题,本文利用背景估计技术,实现目标与背景的分离,从而提高代检测图像的信噪比。首先讨论红外图像的统计特性,在景估计技术作为研究的重点,对红外起伏背景进行抑制。具体包括自适应线性预测器、非线性均值滤波器和神经网络预测器的理论分析和性能对比。并混合滤波预测算法。通过对红外原图像的仿真实验,结果表明算法的背景估计能力优异,能很好地实现对复杂起伏背景的抑制,大大地减少了后续检测关键词:红外图像,小目标检钡尘肮兰疲允视Γ窬哈尔滨工程大学硕士学位论文
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作者┳:丝哈尔滨工程大学学位论文原创性声明日期:加,年/月指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、应。除文中已注明引用的内容外,本论文不包含任何方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确承担。
第滦髀引言目标识别系统一般由目标检测、目标识别、目标捕获、目标高精度跟踪和攻基础上,本课题选择了红外信息处理中的一个关键性问题,即研究在低信噪没,再加上光电扫描系统以及红外传感器本身的内部噪声干扰,致使图像的考虑到现代战争对先进武器系统的高层次要求,为促进我国红外制导技术的提高,积极开展红外自动目标识别技术的研究是十分必要的。红外自动击点选择等功能模块组成”K孀畔执秸侗鸬牟欢仙叮愿呖萍嫉囊赖和运用的要求也不断提高。因此,对红外小目标的检测和跟踪也提出了更高的要求,既要保证较高的检测概率和较低的虚警概率,又要在较短的时间内做出判断乃至相应的反应。为了实现这个目标,在参考己有的检测方法的比条件下小目标检测的方法。由于大气辐射对红外传感器的影响,红外图像中包含有严重的起伏背景,同时由于成像距离远,目标在图像中只占一个或几个像素,缺乏尺寸、形状、纹理等结构信息,几乎被复杂的红外背景所淹信噪比极低,给检测任务带来了很大困难。基于红外图像的这个特点,通过背景估计技术把起伏背景从图像中分离出来成为了红外图像小目标检测的首要问题。若能对小目标场景图像进行有效的预处理,则可以为后续的检测工作带来极大的方便。预处理的目的就是为了抑制图像中的起伏背景,提高图像的信噪比,这就是所谓的“背景抑制奔际酢1景抑制问题解决的好坏将直接影响到后面的目标检测算法的性能和系统的可靠性,因此,是系统中必不可少的一个步骤。本文正是针对这一现状,研究、讨论结合现有的算法,采用自适应背景估计技术,对红外起伏背景抑制进行研究,具体包括自适应线性预测器、非线性均值滤波器和神经网络预测器的理论分析,并通过对红外图像进行仿真实验进行性能对比。哈尔滨工程大学硕士学位论文
怕拭芏确植迹一⋯啊怕拭芏确植迹簈概率密度分布::最小灰度值。成像噪声窃诔上窆桃氲模堑釉诤焱馔枷袼婊恢积很小,缺乏尺寸、形状、纹理等结构信息,唯一可供利用的就是目标的强度信息诤焱馔枷裰斜硐治;叶忍卣。背景图像通常具有“强相关”的特大的变化,表现为“强起伏”的特点;另外噪声图像是传感器及电路产生的与可见光成像器件不同,红外成像器件存在光敏元响应非均匀性,甚至个别光敏元还可能是哑元。因此,红外成像系统不能简单地认为是一个线性空间不变系统。由此获得的红外图像是一个由真实场景图像、成像噪声和成像干扰组成的集合。假设厂表示成像系统获取的红外图像,硎菊媸党【红外图像,肛表示成像噪声,%表示成像干扰,则:保小式中随机变量,斥一表示了成像干扰疗。可能在图像厂中表现出的最大和上的一些小扰动;而成像干扰%,则是由于红外成像光敏元响应非均匀性或哑元引起的,它在红外图像的随机或固定位置上形成一些错误的图像数据点。因此,成像干扰%,在图像,中表现为像素灰度值远大于或小于其周围邻域中值的一些孤立点,红外图像去噪的目