红外极小目标检测算法研究

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1、红外极小目标检测算法研究朱伯伟等2011年9月第42卷第3期(总第145期)红外极小目标检测算法研究呋朱伯伟，庾农，肖松(驻上海航空电子公司军事代表室，上海200233)[摘要]低信噪比检测技术是实现红外自动目标识别的基本前提，其性能指标将直接决定系统探测距离的远近，是反映红外低可观测目标识别能力至关重要的一项核心技术。自适应背景估计方法是实现这一目标的有效途径。本文在重点论述几种背景估计常用技术的基础上，提出了红外极小目标的形态滤波优化改进算法，通过理论分析和实验检测表明：该算法简化了形态变换关系，优化了结构元构型，促进了滤波质量和运算速度的双向提高；保持了形态

2、滤波算法有效保护信号特性的操作特点，并改善了它对杂波起伏不够敏感的固有缺陷，使其自适应背景感知能力更强；算法简洁紧凑，操作效率高；对复杂背景的低信噪比图像环境表现出良好的滤波性能和稳健的适应能力。[关键词]红外技术；图像分析；目标检测；形态滤波[中图分类号]3751[文献标识砌A[文章编号]1006．141X(2010)03．0005~7ApproachesonInfraredPointTargetsDetectionAlgorithmZHUBo-wei，YUNong，XIAOSong(OficeoftheMilitaryRepresentativestoShan

3、ghaiAvionicsCorporation，Shanghai200233，China)Abstract：Detectingtargetwithlowsignaltonoiseratioisafundamentaltechniqueusedforautomatictargetrecognition(ATR)ininfraredimagery，anditsperformancemakesanultimateimpactondetectiondistanceofasystem．Itisaleadingkeytechniquetoindicatetheabilityo

4、frecognizinglow-observabletargetininfraredimagery．Adaptivebackgroundestimationmethodisaneficientmethodtocompletethistask．Onthebasisofsummarizingseveralcurrentestimationtechniques，aproperlyimprovedmorphologicalfilteringalgorithmisproposedinthispaper．Sometheoreticalanalysisandexperiment

5、alresultsshowthatthismethodisabletosimplifyoperationofmorphologicalconversionandtooptimizeformationofstructuringelements．Consequentlyitcanenhancethefilteringresultandacceleratethespeedofoperationaswel1．Moreover，itiscapableofpreservingthepropertytoprotectsignalcharacteristicsandimprovi

6、ngitsinherentlimitationofinsensitivitytonoisefluctuation，thereforeitisconsideredtohavebeRerabilityofadaptivebackgroundperceptioninmorphologicalfilteringalgorithm．Inconclusionthismethodisconciseandeficient．Itprovidesgoodfilteringresultsandrobustadaptabilitytoimagetargetswithclutterback

7、ground．Keywords：infrared(IR)technique；imageanalysis；targetdetection；morphologicalfilters1引言红外航空图像的极小目标检测与运动跟踪是遥感探察与战场感知的重要手段[1】0由于红外成像}基金项目：国家自然科学基金(10477019)、上海市自然科学基金(05ZR14134)资助项目September2011Vo1．42No．3(serialNo．145)航空电子技术AVIONICSTECHNOLOGY技术具有隐蔽性好、探测范围广、定位精度高、识差补偿等一系列计算分析，甚至可能遇到某

8、些不适别伪