复杂背景下小目标检测方法综述

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1、复杂背景下小目标检测方法综述主要内容引言复杂背景下小目标的检测基于图像处理的点目标检测方法实时图像处理的评价指标实时图像处理系统结构实时图像处理系统的发展现状和展望结束语1引言空对地的复杂背景下实时图像处理信噪比一般较低，是目前实时图像处理和识别应用中的一个难题。其困难主要表现在两个方面-如何在复杂背景下实时检测和识别目标-如何在复杂背景下实时跟踪目标算法、硬件平台、性能指标进行研究实时图像处理算法的要求实时图像处理已经研究了很长时间，还有很多不令人满意的地方。复杂背景对实时图像处理的处理能力提出了很高的要求，其性能指标有如下特点：高检测概率低虚警率快速响应多目标处理能力实时图像处理目标

2、与背景关系远距离、实时性、低信噪比；复杂背景强干挠多目标目标大小变化：从微弱点目标、斑点目标、到面目标；红外图像的非均匀性传统图像处理方法中值滤波可能滤除微弱点目标；不能检测远距离低信噪比目标阈值分割失效在有地物或海面背景时受到干扰不能区分目标和红外干扰弹信号处理的方法边跟踪、边检测专家识别算法融合算法目标特征不变矩法误差外推先跟踪后检测思想目标聚合算法模板刷新（目标旋转时）重心与相关融合3实时图像处理系统结构图像信息的二维性，处理算法复杂，运算量大；硬件系统应采用并行流水结构，常采用DSP和FPGA有效的结合起来数字图像信号的接收和预处理由FPGA完成；DSP组成的图像处理器实现目标信

3、号的实时检测、识别、跟踪处理和融合，目标匹配及去处假目标的处理并给出目标偏离视场中心的误差。软件处理算法和视频图像处理硬件系统的研制同等重要，某种成度上算法更重要。视频跟踪器硬件框图4实时图像处理的评价指标利用雷达的类似的概念：检测概率、虚警率、信噪比对比度与信噪比（1）固有对比度（2）视在对比度信噪比一般用于雷达信号处理，它等同于光电系统中的对比度。SNR=（s-u）/ơS，u，ơ分别为信号的幅值、均值和方差5复杂背景中点目标的检测光电探测器的首要任务就是尽可能早（远）的发现目标：1。检测迎头目标，这时为点目标2。光电系统扑获视场大，目标小3。出现“追尾”情况，为小目标或点目标4。星体

4、测量，为点目标可见小目标或点目标的测量是很重要的问题。点目标或小目标的检测方法红外探测器的检测应在先验信息的引导下进行，这些引导信息包括目标距离和速度。高通+匹配方法背景估计法轨迹多帧累计方法变换检测方法人工干涉高通+匹配方法根据先验知识，可以有针对性地去除云和地物等复杂背景。在高通率滤波中加入目标匹配，就能很好的消除复杂背景。红外图像的一个最重要的和最基本的特点是亮度梯度分布，特别适合去高通匹配检测背景估计法在搜索阶段，红外探测器处于固定静止状态，可以对背景进行估计，从而用实际图像的差来检测出目标轨迹多帧累计方法变换检测方法人工干涉6基于DSP的图像处理系统的发展现状光机所上世纪80年

5、代末期采用TMS320C10DSP设计图像处理器并应用到实际工程中上世纪90年代中期TMS320C20DSP设计图像处理器上世纪90年代末期TMS320C80DSP设计图像处理器2000年至今TMS320C6000系列DSP设计图像处理器620262036416设计了多种图像处理器用于各种军用和民用工程上.7DSP技术的展望向着集成DSP方向发展内核结构进一步改善进一步降低功耗和几何尺寸与可编程器件结合8结束语DSP技术是一门不断发展和创新的技术电子技术数字电路模拟电路单片机开发与计算机技术，汇编与C语言EDA技术EWB、PSPICE、PROTEL电子制图VHDL和FPGA开发ASIC设

6、计数字信号处理与图像处理