基于时域背景预测检测与跟踪红外图像序列中的小目标

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1、南京航空航天大学硕士学位论文摘要红外热像仪探测与跟踪系统是精确制导武器的主要组成部件，而红外图像序列中的小目标检测与跟踪算法是该系统的核心。因此，小目标检测与跟踪算法的研究具有重要的实际意义。本文在综述红外小目标检测与跟踪技术发展概况的基础上，进一步研究了存在背景噪声和运动干扰的情况下红外图像序列中弱小运动目标的检测与跟踪问题。首先，针对上述问题，本文提出了时域背景预测算法的思想——从背景出发，充分利用在图像序列中占绝大部分的背景像素对弱小目标进行检测，并给出了基于时域背景预测的红外图像序列中小目标的检测算法。然后，在随即的跟踪过程中，考虑到小目标跟踪要求能够保证跟

2、踪的目标在需要的视场内，同时受到跟踪平台转动的影响，背景在视场内处于时变状态，小目标跟踪算法不可能仅仅利用目标的时域轨迹连续性进行跟踪。因此，算法充分利用了目标和相关背景的分布、灰度、形状等空域信息，并给出了基于目标与相关背景的多特征融合跟踪小目标的算法。最后，本文所给出的小目标检测与跟踪算法通过在含有随机小（点）目标的实际红外图像序列中的应用，其有效性得到了证明。文章结束时指出了本文的主要工作及小目标检测与跟踪技术领域可以深入研究的方向。关键词：红外图像序列，小目标检测，小目标跟踪，时域背景预测，多特征融合i基于时域背景预测检测与跟踪红外图像序列中的小目标ABST

3、RACTItisimportanttoresearchthealgorithmsofsmalltargetdetectionandtrackingbecausethesystemofdetectingandtrackingtargetusinginfraredthermalimaginginstrumentsisthechiefcomponentofthoseprecisecontrolandguideweapenswhilethealgorithmsarethecoreofthissystem.Thegeneralsituationofthetechniqueof

4、smalltargetdetectionandtrackingissummarizedinthisthesis.Followingthesummary,theproblemofdetectingandtrackingsmall,moving,lowamplitudeobjectsininfraredimagesequencesthatalsocontainmovingnuisanceobjectsandbackgroundnoiseisaddressedinthethesis.Firstofall,theideaoftemporalpredictionsofback

5、groundisputforwardtosolvetheaboveproblem.Thesmalltargetisdetectedbytakingfulladvantageoftheinformationofbackgroundpixels.Andthealgorithmofsmalltargetdetectionisbroughtforwardbasedontemporalpredictionsofbackgroundininfraredimagesequences.Secondly,inthefollowingtrackingprocess,thedesigno

6、fsystemsoftwareneedsthesmalltargettoappearinthedesignedwatchingfieldandtheinformationofcontinuityintrackingprocessislessthanthatindetectingprocessbecausethebackgroundinwatchingfieldischanging.Thus,thesmalltargetistrackedaccordingtotheinformationofdistribution,grayandshapeofthesmalltarg

7、etandthecorrespondingbackground.Andthealgorithmofsmalltargettrackingisputforwardbasedonmulti-featurefusionofthetargetandthecorrespondingbackgroundininfraredimagesequences.Finally,theeffectivenessofthesealgorithmsmentionedabovearedemonstratedbyapplyingthealgorithmstorealworldinfrared(