天空背景下多尺度紅外目標檢測.pdf

1、隨著紅外成像技術與數(shù)字圖像處理技術的發(fā)展，紅外目標檢測技術開始廣泛應用于制導、跟蹤、自動控制、人工智能等諸多領域。但由于目標所處場景的復雜性和目標信息量的缺乏，使得紅外目標檢測技術是一個復雜的過程。 本文針對同一視場中存在多個目標、且目標尺度不定的情況，提出了基于形態(tài)學濾波預處理和多幀管道累積的紅外弱小目標檢測算法、基于目標邊緣分割與雙窗分割的近距紅外目標檢測算法，并最終在此基礎上提出了針對多尺度、多目標的檢測算法。 弱

2、小紅外目標檢測有兩個關鍵，第一是背景抑制與目標增強，第二是閾值分割。針對第一個關鍵，我們分析了常用的均值濾波、一維形態(tài)學濾波與二維形態(tài)學濾波，并得出結論，我們采用的二維形態(tài)學濾波算法能夠較好的抑制背景突出目標。針對第二個關鍵，我們分析了傳統(tǒng)的針對高斯分布背景的閾值化方法，并根據(jù)形態(tài)學濾波后背景的分布情況，提出了合適的閾值確定方法。 根據(jù)近距紅外目標存在灰度較高、邊緣強烈等特點，我們提出了根據(jù)亮度、邊緣特征先初步分割，再根據(jù)初步分