基于多光谱信息融合的弱小运动目标检测技术研究

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1、ClassifiedIndex:TN972+.31（TimesNewRoman小4字）U.D.C:621.38（TimesNewRoman小4字）DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHOFDIMMOVINGTARGETDETECTIONTECHNOLOGYBASEDONMULTISPECTRALINFORMATIONFUSIONCandidate：DanYaoSupervisor：Prof.ChunlingYangAcademicDegr

2、eeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ElectricalEngineeringAffiliation：SchoolofElectricalEngineeringandAutomationDateofDefence：June,2015Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要现如今的军事作战中，针对红外弱小运动目标的检测技术是提高制导武器打击目标准确

3、性的一项关键技术。在有干扰源的情况下，如何能在尽可能远的距离快速有效地检测应打击目标，是导弹能否拦截成功的关键。光子衰减阵列控制技术在虚拟仿真方面具有灵活多变的优点，可以得到更接近实际场景的精确仿真结果。应用于红外多光谱弱小运动目标检测技术的图像生成系统，能在检测运动目标的同时实时地引导制导武器打击目标，在国防领域起到重大的作用。本文结合背景杂波抑制和基于粒子滤波的目标检测基本理论，对基于多光谱的弱小运动目标检测技术进行了研究，并围绕光子衰减阵列成像原理，实现图像生成系统的搭建，最终对多光谱图像的弱小

4、运动目标检测算法及其对应的图像生成系统性能进行测试评估。本文主要研究内容如下：首先，分析红外多光谱图像序列的合成以及背景杂波的抑制方法。通过光谱辐照度线性混合构成多光谱背景图像，并研究在光谱图像中的不同种类的噪声以及背景杂波抑制方法，对多光谱图像的背景杂波进行抑制，除去背景杂波的干扰，为多光谱弱小目标的检测提供图像数据来源。其次，提出了基于多光谱信息融合的弱小运动目标检测算法，对多光谱图像进行降维处理以达到压缩数据量的目的，提出基于多光谱信息融合的弱小运动目标粒子滤波检测算法，并对该算法进行仿真，验证

5、其可实施性。然后，设计基于弱小运动目标检测算法的图像生成系统，构成了实现目标检测算法的上位机、驱动控制单元以及红外图像仿真器所组成的系统，从软件和硬件两方面对图像生成系统进行设计。最后，搭建完整的基于粒子滤波目标检测算法的图像生成系统，测试粒子滤波检测算法的可靠性，对图像生成系统各项功能进行实验分析，实现对图像生成系统性能指标的评估测试。关键词：多光谱图像降维；粒子滤波；目标检测；图像生成系统-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractInmodernmilitaryoperations,th

6、edetectiontechnologyamongIRdimmovingtargetisakeytoenhancetheanti-interferenceabilityofinfraredguidedweapons.Inthepresenceofinterferencesources,howtodetectandattackquicklyandeffectivelytargetsasfaraspossibleisthekeytoasuccessfulballisticmissileintercepto

7、rs.Thephotonattenuationarraycontroltechniqueshavetheadvantageofflexibilityintermsofvirtualsimulation,wecangetcloserresultsoftheactualsceneofaccuratesimulation.Applyingthemulti-spectralinfrareddimmovingtargetdetectiontechnologyimagegenerationsystemcaneff

8、ectivelyevaluatetheperformancedetectionalgorithmwhichhasimportantsignificanceinnationaldefenseandmilitaryfields.Inthispaper,wecombinetheparticlefiltertargetdetectionbasictheoryandbackgroundnoisesuppression,researchingthemultispec