含有微弱目标的图像序列背景杂波估计与抑制技术研究

论文摘要

视频图像序列中微弱目标的检测与跟踪技术有着极其重要的理论和实际意义,而图像背景杂波估计与抑制技术又是其中的不能缺少的一个重要环节。所以本文中重点研究含有微弱目标的图像序列的背景杂波估计与抑制技术。什么是微弱目标,微弱目标本身有什么特点,检测微弱目标存在的困难等等,这些都是需要解答的问题,所以在本文中对以上的这些问题一一作出了的回答,阐明了微弱目标的定义、特点,以及微弱目标与图像其它部分之间的相互联系。为后续研究微弱目标提供了定量的参考,具有重要的指导意义。由于微弱目标本身就很难以检测和识别,再加上图像背景杂波以及噪声的干扰,很容易将微弱目标掩盖掉,所以在进行目标检测之前需要进行背景杂波估计与抑制,事实证明这样的过程是必要、可行的。图像背景杂波估计与抑制是整个目标检测与跟踪系统中有着举足轻重的作用,也是本文重点讨论的方面。本文主要介绍背景杂波估计与抑制技术的两种不同的技术路线——频域上的背景杂波估计与抑制和空域上的背景杂波估计与抑制,并专门利用一章的篇幅针对于这个两种路线进行了详细的分析,并提出了衡量各种算法背景杂波估计与抑制性能的准则。采用泰勒公式将图像展开成零阶、一阶、二阶以及高阶的部分,并在此基础上提出了一种基于泰勒展开的空域背景杂波估计与抑制的新算法。为了衡量不同算法性能的优劣,进行了计算机的仿真试验,并对结果利用评价性能准则来衡量其性能,最后对于经过背景估计与抑制之后得到的结果做了独立性和正态性的检测。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 相关技术及研究动态
• 1.2.1 目标可视性能研究
• 1.2.2 杂波抑制技术研究
• 1.2.2.1 静态杂波估计与抑制技术研究
• 1.2.2.2 动态杂波估计与抑制技术研究
• 1.3 本文主要内容安排
• 第二章 微弱目标可视性能研究
• 2.1 人眼视觉识别能力研究
• 2.1.1 人眼对亮度的分辨能力
• 2.1.2 人眼对灰度的分辨能力
• 2.2 运动微弱目标可视性能研究
• 2.2.1 运动微弱目标的特点
• 2.2.2 微弱目标可视性能描述
• 2.2.3 微弱目标的定义
• 2.3 本章小节
• 第三章 微弱运动目标检测与跟踪系统图像预处理技术
• 3.1 运动参数估计与运动补偿系统简介
• 3.2 背景杂波估计与抑制过程以及约束条件
• 3.2.1 背景杂波估计与抑制过程
• 3.2.2 杂波抑制过程的必要条件
• 3.2.3 杂波估计与抑制基本出发点
• 3.3 静态背景杂波估计与抑制算法
• 3.3.1 频域背景杂波估计与抑制算法
• 3.3.2 静态空域背景杂波估计与抑制
• 3.3.3 采用不同行背景杂波估计与补偿算法进行仿真试验
• 3.3.4 图像静态背景杂波估计与抑制的自适应算法
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于泰勒展开的静态背景杂波估计与抑制技术
• 4.1 图像的泰勒展开
• 4.1.1 二元泰勒公式
• 4.1.2 图像的微分性质
• 4.2 基于泰勒展开的图像背景杂波估计与抑制仿真试验
• 4.3 本章小结
• 第五章 背景杂波抑制后残余图像独立性与正态性检查
• 5.1 图像的独立性检测原理
• 5.2 图像的正态性检查原理
• 5.3 图像的独立性与正态性检查结果
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 本文总结
• 6.2 未来研究展望
• 致谢
• 参考文献
• 个人简历