復雜云層背景下紅外小目標檢測方法研究.pdf

1、本文首先給出了紅外小目標的一些相關概念和紅外圖像的數學描述，在此基礎上圍繞紅外弱小目標檢測問題對紅外圖像中的三個要素(目標、背景和噪聲)進行了相應的分析。小目標在圖像中的灰度可以不是最高的，但是在目標所在的局域背景中是較為突出的，也就是說小目標在局部背景中應具有一定的對比度，且沒有形狀信息。其次介紹了幾種常用的背景消除算法和目標檢測算法，并對兩者分別進行了分析與比較。通過分析各種常見的空間域濾波方法，我們可以在將各種方法分為兩類：第一類

2、是通過一些有效的空間域低通濾波方法實現對紅外復雜背景的估計，再由與圖像對應的像素求差來實現背景對消，提高濾波后圖像的信噪比；第二類是通過引進一些有效的特征量，實現對圖像中具有高頻特性的小目標對象的直接描述。通過進一步的研究發(fā)現，小目標呈現出灰度值大、邊緣灰度變化大和被鄰域中灰度較低的連通環(huán)包圍的特點。針對這個特點，本文提出了低信噪比情況下基于連通環(huán)的紅外小目標檢測方法。首先確定小目標周圍的連通環(huán)，進而確定小目標的質點，然后再由區(qū)域生長與