数字图像处理在目标探测中的应用

论文摘要

随着计算机运算速度的不断提高,数字图像处理技术的发展越来越快。随之将数字图像处理技术与目标图像相结合,利用数字图像处理技术从图像中提取所需的信息,实现对目标的高概率探测是目前的热点研究领域。探测器接收面上目标的成像特征与探测器和目标之间的距离息息相关,距离不同,探测方法迥异。本文以目标探测的基本过程“图像获取——预处理——背景抑制——目标检测”为线索,详细地研究了数字图像处理技术在目标检测中的应用,本论文的主要研究内容如下:(1)简要地介绍了数字图像获取的原理以及常见的几种数字图像获取设备;(2)针对远距离探测下,大气湍流造成的降质图像的校正和恢复问题进行了有益的探讨。运用包含湍流内外尺度影响的折射率谱导出的退化模型对飞机目标湍流退化图像进行复原,模拟结果表明运用考虑内外尺度影响的模型比直接由Kohnogorov谱推导的模型恢复效果更理想;(3)针对红外弱小目标图像的背景抑制技术进行了研究,根据起伏背景红外图像的统计特性,本文提出了一种改进的基于SVR的组合式滤波算法。理论和实验结果表明:该方法对于抑制起伏的红外背景十分有效。在滤波后,又采用自适应门限分割的方法对抑制了背景的红外图像加以进一步处理,得到了仅含少量可疑目标的二值化图像,从而为后续的序列图像检测方法提供了有利的条件;(4)在研究背景抑制技术的基础上,重点研究了基于流水线结构的序列图像目标检测技术。根据目标的连续性和运动轨迹的一致性,利用相邻帧中可疑目标之间的位置关系进行目标检测的方法,对前面处理过的二值图像进行了跟踪检测,实验结果说明了该方法比较理想。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 数字图像处理的应用与发展
• 1.2 目标探测技术的特点和发展
• 1.3 目标探测的基本过程
• 1.3.1 图像预处理与背景抑制技术
• 1.3.2 目标检测技术
• 1.4 本文研究的背景和主要内容
• 1.4.1 课题背景
• 1.4.2 主要内容
• 第二章 图像获取
• 2.1 概述
• 2.2 连续图像的数字化过程
• 2.2.1 连续图像的表示
• 2.2.2 图像采样
• 2.2.3 图像量化
• 2.2.4 数字图像的表示
• 2.3 几类常见的数字图像
• 2.4 常用的数字图像获取设备
• 2.5 小结
• 第三章 目标探测的预处理技术
• 3.1 引言
• 3.2 大气湍流影响下的目标图像特征
• 3.3 复原降质图像的思路和关键技术
• 3.4 大气湍流系统的退化函数
• 3.5 模拟实验与结果分析
• 3.5.1 模拟实验
• 3.5.2 结果分析
• 3.6 小结
• 第四章 背景抑制技术
• 4.1 引言
• 4.2 红外弱小目标图像特征和检测思路
• 4.3 典型的背景抑制技术
• 4.3.1 频域高通滤波
• 4.3.2 中值滤波
• 4.3.3 数学形态滤波
• 4.4 基于支撑矢量回归算法的背景抑制技术
• 4.4.1 支撑矢量回归（SVR）滤波
• 4.4.2 性能验证
• 4.5 对SVR算法的改进
• 4.5.1 对SVR算法抑制背景的进一步分析
• 4.5.2 改进的基于SVR的组合式背景抑制技术
• 4.5.3 实验及结果分析
• 4.6 阈值分割
• 4.6.1 一般阈值分割原理
• 4.6.2 自适用阈值分割
• 4.7 小结
• 第五章 目标检测技术
• 5.1 引言
• 5.2 几种典型的红外弱小目标检测方法
• 5.2.1 基于时空匹配滤波的检测方法
• 5.2.2 基于全局搜索的目标检测方法
• 5.2.3 基于最优原理的动态规划法
• 5.2.4 相位信息法
• 5.3 基于流水线结构的序列图像检测技术
• 5.3.1 可疑目标质心确定
• 5.3.2 目标检测
• 5.4 实验及结果分析
• 5.4.1 实验结果
• 5.4.2 结果分析
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结和展望
• 6.1 本论文工作总结
• 6.2 下一步工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻硕期间取得的研究成果