海空背景下的红外小目标检测算法研究

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1、海空背景下的红外小目标检测算法研究重庆大学硕士学位论文（专业学位）学生姓名：杨丽娇指导教师：李明玉副教授学科类别：工程硕士(电子与通信工程领域)重庆大学通信工程学院二O一六年四月ResearchonInfraredSmallTargetDetectionunderSea-skyBackgroundAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofEngineeringByYangLijiaoSupervisor:AssociateProf.LiMingyu

2、Specialty:ME(FieldofElectronicsandCommunicationEngineering)CollegeofCommunicationEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril2016重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要复杂海天背景下的小目标检测技术，是研究远距离目标识别与跟踪的一项重要内容。本文针对海空背景下红外图像的特性和小目标的不同特征，深入的研究了小目标检测的方法，研究工作如下：①对实际红外图像小目标的特性进行分析。根据红外成像探测器的工作环境不同，对背景图像进行分类，并对多种不同背景（天空背景、海

3、面背景和海天背景）的真实红外图像灰度强度进行分析比较。为针对不同背景采用不同的抑制方法，提高图像背景抑制能力，提供了理论依据。②利用海空背景中海面背景和天空背景的灰度差异较大，把海天线作为海空背景的分割线，提出了基于Hough变换的海天线检测算法，分割出天空和海面。再利用图像的纹理特征，分别截取两种不同类型的海面波浪纹理图像(起伏海面背景和均匀海面背景)生成时栈图像，再结合Radon变换检测出海面波浪方向，实现波向的有效检测。③背景抑制环节，首先根据红外图像相邻行之间的灰度有较强的相关性，提出了采用行均值相减的方法来抑制温度场的非线性影响，对红外图像的模糊进行了校正，使得点目标增强。再利用数学

4、形态学滤波，抑制背景并保留图像的高亮区。最后根据海浪前进的方向，判断出海面中残留的大面积高亮区为海浪，利用骨架提取技术消除与弱小目标大小相当或者大很多的海浪边缘。实验结果证明，该算法大幅减少不必要的噪声和海浪干扰。④红外小目标检测环节，首先对分割方法进行理论分析和性能比较，然后根据低对比度红外图像自身灰度分布比较集中的特点，最后采用二维最大熵方法来分割出小目标。结果表明，该算法可以有效的减少运算量，满足了实时性的要求,大大减少了运算时间，易于工程实现，基本解决了对复杂背景下的目标和背景信息进行分离的难题。本论文对红外图像小目标检测的相关技术进行了深入的研究分析，并利用实拍的红外图像对提出的算法

5、进行了实验验证，结果表明本文提出的算法能够有效提高检测效果。关键词:小目标检测，海天背景，海浪方向，骨架提取，二维最大熵法I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTThesmalltargetdetectionisanimportantcontentinvolvedinlong-distancetargettrackingunderthecomplexsea-skybackground.Thispapermainlyresearchesthemethodsofthedimandsmalltargetdetectionininfraredimagewithsea-skybackground,

6、Themaincontributionsaregivenbelow:①Thecharacteristicsoftheactualinfraredimageofsmalltargetforanalysis.Dependingoninfraredimagingsensorsworkenvironment,thebackgroundimageclassification.andavarietyofdifferentbackgrounds(skybackground,seabackgroundandsea-skybackground),realinfraredimageswereanalyzedand

7、compared.Usingdifferentmethodsfortheinhibitionofdifferentbackgrounds,toimprovetheimagebackgroundsuppressioncapability,provideatheoreticalbasis.②Basedontheinfraredimage'features,seabackground,weaktarge