红外背景抑制与弱小目标的检测算法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第30卷第3期光学技术Vo1．30No．32004年5月OPTICALTECHNIQUEMay2004文章编号：1002—1582(2004)03—0337—03红外背景抑制与弱小目标的检测算法张飞，李承芳(武汉大学物理科学与技术学院，武汉430072)摘要：强噪声背景下红外图像中弱小目标的检测一直是研究的重点和难点。根据弱小目标、背景干扰和噪声在红外图像中的差异，研究了三种低信噪比条件下红外图像中弱小目标的检测算法：小波变换、数学形态学、-r0p__hat算子，分别给出了处理的图像和相应的数据。仿真实验表明：

2、这三种检测算法能十分有效地提高信噪比、增强目标、抑制背景杂波和去除噪声干扰，对信噪比约为2的弱小目标检测能得到很好的结果。三种算法所得结果一致，而且处理速度快，适合于实时图像处理和目标探测。关键词：背景抑制；红外图像；弱小目标检测；小波变换；数学形态学；Tbp—hat算子中图分类号：TP751文献标识码：AAlgorithmsofinfraredbackgroundsuppressionanddimtargetdetectionZHANGFei．LICheng．fang(SchoolofPhysicsScienceandTechnology，WuhanUni

3、versity，Wuhan430072，China)Abstract：Detectionofdimtargetininfraredimagewithstrongnoiseandbackgroundistheemphasisanddifficultyoftar—getdetection．Threealgorithmsofdetectingdimtargetininfraredimagewithlowsignal—to-noiseratioaccordingtothediffer—encesamongdimtarget，backgroundinterferenc

4、eandnoisearestudied：wavelettransform，mathematicalmorphology，Top__hatoperator．Processedimagesandcorrespondingdataarealsogivenrespectively．Thesimulatedexperimentresultswithper—s0nalcomputerindicatethatthealgorithmsareeffectiveinimprovingthesignal—to-noiseratio，enhancingthetarget，supp

5、ressingbackgroundclutteranddimirfishingthedisturbingofthenoiseveryeffectively．Ahighperformanceisreachedwhensignal—to-ratioisai~)ut2．Thesemethodswhichhavethes<~21eresultsareadaptabletor‘eal——timeimageprocessingandtargetdetectionfortheirrapidity．Keywords：backgroundsuppression；infrare

6、dimage；dimtargetdetection；wavelettransform；mathematicalmorphology；ToD—hatoperator目标和探测系统的相对位置越远，目标对探测算量大、计算复杂、不易实现的缺点，无法满足实时系统所成的张角越小，在探测器上的成像面积越小，处理的需求，实用性还有待提高。为了减少运算量、在图像平面上表现为点状或不稳定斑点状，加上远实现实时处理，本文给出了三种有效的检测弱小目距离传输所造成的能量衰减及强背景、传感器噪声标的算法，仿真试验表明三种算法以小波变换最适的影响，致使接收到的目标信号很微弱，极易淹没在合

7、实时处理，处理速度最快，T0hat算子次之；但强噪声背景中，使得弱小目标的检测任务变得尤其灰值形态学算法去除背景杂波和噪声干扰最为彻困难。但由于弱小目标的检测、跟踪在导弹预警、导底，它能去除高频噪声和背景边沿高频分量的干扰。弹制导、目标探测、卫星遥感、森林预警、天文观测等三种算法对信噪比约为2的弱小目标检测都能得到领域的广泛应用，使弱小目标的检测成为当前一个满意的结果，三种算法所得弱小目标的形心几乎完热门的课题⋯。全重合，进一步验证了三种算法的有效性。弱小目标具有探测距离远、信噪比低、杂波干扰l红外弱小目标模型强、目标像素少、缺乏结构纹理信息等特点，在弱小目

8、标的检测算法中，遗传算法2、递归算法、动态对于宽视场