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摘 要：针对远距红外弱小目标的成像特点,提出了一种基于连续帧的红外成像小目标先检 测后跟踪算法.首先利用增强型简化高通滤波预处理提高图像信噪比,然后根据直方图迭代得到 的自适应阈值进行二值化处理和目标标记,在后继的连续帧中根据导弹工作状态不同而确定不同 的选择截获算法,判断截获后转入小目标对比度跟踪阶段.仿真实验结果表明,本文算法在复杂 背景、低信噪比条件下,仍能准确检测出远距小目标,阈值选取无需人工干预,检测速度快,利于 弹上实时应用.
关键词：红外成像；小目标检测；先检测后跟踪；增强型简化高通滤波；对比度跟踪
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1673-5048（2014）03-0012-04
ResearchonSmallTargetDetectingAlgorithmBasedonIRImaging
LINXiangming
（CollegeofAstronautics,NorthwesternPolytechnicalUniversity,Xi’an710072,China）
Abstract：Accordingtotheinfraredimagingtraitofthesmalltargetinlongdistance,asmalltarget detectingandtrackingalgorithmwithcontinuousframesispresented.Firstly,itusestheenhancedsimpli fiedhighpassfiltertoelevateSNR.Andafterbinarizationisusedwiththethresholdgotfromiterationof histogram,thetargetsaremarkedandtheircharactersareextracted.Finally,theaimedtargetiscon firmedafterseveralconsecutiveframesandtheprocessturnsintocontrasttrackingwiththetarget’scen troidasaimingpoint.Testsshowthatthealgorithmpresentedcanrealizefastdetectingandstabletracking thesmalltargetundercomplexbackgrounds,andthebinarizationthresholdisgotwithoutmanualwork. Therateofthisalgorithmisfast,soitisconvenientforusingintheairtoairmissiles.
Keywords：infraredimaging；smalltargetdetecting；detectbeforetrack（DBT）；enhancedsimpli fiedhighpassfilter；contrasttracking
0 引 言
所谓小目标,是指当导弹和目标的相对位置 较远时,虽然空战目标本身可能有几米甚至十几 米的尺寸,但在导引头成像平面上仅呈现一个或 几个像素的点,所以这种状态下的目标又被称为 点目标（PointTarget）.
远距红外弱小目标的检测技术是红外成像制 导系统中的一项核心技术,它利用图像处理算法 对复杂背景下和强噪声环境中的弱小目标进行自 动检测,为后继的目标识别、抗干扰提供基础,实 现稳定跟踪.远距红外弱小目标的检测算法的性 能好坏直接影响红外成像系统的作用距离和智能 化程度.现阶段红外弱小目标检测算法的难点在 于：
a.目标只占据几个像素,无明显的形状、尺 寸、纹理等结构信息,可供利用的信息少；
b.复杂背景下点目标的成像信噪比较低,单 帧处理的虚警率高；
c.检测算法的运算量必须可控,满足弹上使 用的实时性要求.
因此,复杂背景中红外小目标的检测问题成了 红外成像系统中一个亟待解决的关键问题,探索和 研究新的小目标检测理论和算法以及如何将现有的 检测理论用于工程实现依然是十分重要的课题.本 文从分析现有算法特点入手,提出了一种基于连 续帧的红外成像小目标检测算法.
1 现有算法分析
按照实现序列图像中目标检测算法所需的图 像帧数,可将红外小目标的检测算法分为单帧小 目标检测算法和多帧小目标检测算法两大类.
1.1 单帧小目标检测
单帧小目标检测一般是先进行图像预处理, 再对经过滤波后的图像进行阈值分割,依靠目标 和背景成像的灰度差异来实现目标检测和分割. 这种方法简单易行,易于硬件实现,执行效率高. 但由于不考虑帧间信息,所以在低信噪比的复杂 背景下容易检测不出目标或检测出多个目标,虚 警概率大,通常需要进行后继的目标航迹关联或 目标识别模块来进一步确定.
单帧小目标检测中图像检测方法分成如下三 类[1]：①基于点相关技术的分割：阈值仅根据和全图 各像素的本身性质（像素值）有关.如极小值点阈值 法[2]、最优阈值法[3]、最大类间方差法（大津法）[4]都 是经典的单帧小目标检测算法,它们仅依靠图像灰 度直方图统计运算,是一类无监督、无先验知识的自 动分类算法；②基于区域相关技术的分割：阈值和区 域性质（区域内各像素的值,相邻像素值的关系等） 有关,Jaynes[5]提出了香农熵和区域信息相结合的 连续形式,并由Skilling[6]给出了离散形式,完成了 基于红外图像局部熵的分割方法；③基于坐标位置 的动态阈值：阈值不仅和当前点像素值和区域像素 性质有关,进一步还和像素位置有关.
结论：大学硕士与本科成像毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写成像光谱仪方面论文范文。
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