天空背景下红外弱小目标检测算法研究

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1、天空背景下红外弱小目标检测算法研究摘要：针对天空背景下红外弱小目标检测困难的情况，首先通过改进的形态学滤波目标增强方法对图像进行背景抑制与噪声去除，而后采用恒虚警检测方法（CFAR）对滤波后图像进行分割，获得候选点目标，然后采用行程目标标记的方法得到候选目标的位置信息、面积信息等，单帧图像检测之后，复杂的天空背景仍然会存在虚警。为了提高检测概率、降低虚警率，结合目标运动特性（包括运动轨迹、速度、加速度等）、灰度变化、面积变化等帧间相关性采用移动式管道滤波方法对序列图像候选目标做进一步判断。实验结果表明

2、，该方法能有效地从复杂背景中检测出真实目标。关键词：红外弱小目标形态学滤波;恒虚警检测;行程目标标记;管道滤波中图分类号：TN919?34;TP391.9文献标识码：A文章编号：1004?373X（2015）02?0027?05StudyondetectionalgorithmofdimsmallinfraredtargetinskybackgroundDINGYun，ZHANGGuo?hua，ZHANGSheng?wei（KeyLaboratoryforOptoelectronicControlTe

3、chnology，Luoyang471009，China）Abstract：Againstthedifficultdetectionofdim16smallinfraredtargetsintheskybackground，inthispaper，theimprovedmorphologicalfilteringtargetenhancementmethodisadoptedforbackgroundsuppressionandnoiseremoving，andthenconstantfalseala

4、rmrate（CFAR）methodisusedtosegmentthefilteredimagetoobtaincandidatepointtargets，andgetthepositionandareainformationofcandidatepointtargetsbyadoptingrun?lengthtargetlabelingmethod.Afterthesingleframeimagedetection，therearestillfalsealarmsinthecomplicateds

5、kybackground.Inordertoimprovethedetectionprobabilityandreducefalsealarmrate，themobilepipelinefilteringmethodisadoptedtomakefurtherjudgmentforthecandidatetargetsinsequentialimagesincombinationwiththecorrelationbetweenimageframesofthetargetmotioncharacter

6、istics（includingtrajectory，velocity，acceleration，etc），greychange，areachangeandsoon.Theexperimentalresultsshowthatthemethodproposedinthispapercanaccuratelyandquicklydetectthetruetargetsinthecomplexbackground.16Keywords：dimsmallinfraredtarget;morphologica

7、lfiltering;constantfalsealarmdetection;run?lengthtargetlabeling;pipelinefiltering0引言红外弱小目标的检测在军事侦察、民用探索等领域有着很重要的应用，但是由于红外弱小目标本身没有形状和纹理特征，再加上复杂的背景以及噪声干扰，弱小目标容易淹没在背景中，很难被有效地检测出来。针对这个问题，各国的研究学者都对红外弱小目标的检测展开了大量的研究，归结起来，经典的目标检测方法[1?4]为通过抑制背景增强目标，提高目标与背景的可分离性

8、，再采用图像分割方法分割出目标，最后利用数据关联的方法剔除虚警确认目标。本文在基于形态学滤波以及恒虚警检测的基础上，利用移动式管道滤波方法对天空背景目标进行检测，实验表明，该方法能有效地去除噪声干扰，将背景与目标分割，且计算量小，实时性好，较好的检测出目标。1经典红外目标检测模型16红外目标图像可以认为由三部分组成：目标图像、背景图像和噪声干扰。目标红外辐射强度与其周围自然背景的辐射强度不相关，并且一般都高于背景的辐射强度，因此目标可看作是图像中的孤立亮