云天背景下的红外弱小目标检测算法

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1、云天背景下的红外弱小目标检测算法樊民革赵剡许东孙夏川(北京航空航天大学仪器学院北京100191)摘要：根据点目标在红外系统中的成像特点，提出了一种红外弱小目标快速检测算法：首先进行下采样来减小图像大小；再运用“梯度增大法”增强图像对比度；然后与背景预测图像做差值运算，用最佳门限从差图中得到侯选目标集；最终利用相临帧的相关性在后续帧处理中确定目标。仿真试验表明本文算法能从复杂云层背景中快速有效地检测出目标。关键词：云层背景；小目标；红外图像；梯度增大法；下采样中图分类号：TN215文献标识码：ADetectionalgorithmofweakinfrared

2、pointtargetsundercloudbackgroundFanMinge,ZhaoYan,XuDongSunXiachuan(SchoolofInstrumentScienceandOpto-electronicsEngineering,BeihangUniversity,Beijing100191)Abstract:Accordingtotheimagingcharacteristicofthepointtargetininfraredsystem,afastdetectionalgorithmtoweakinfraredtargetsispro

3、posed.Firstly，thedownsamplingmethodisappliedtoreducetheimagesize.Secondly,“increasinggradientmethod”isusedtoenhancetheimagecontrast.Thensubtractionoperationisperformedbetweenthedisposedimageandbackgroundforecastingimageandamusterofcandidatetargetsareselectedformthesubtractionimage

4、saccordingtothebestthreshold.Finally,realtargetisobtainedfromthesubsequentframeprocessingbasedonthecorrelationbetweennearframes.Thesimulationshowsthatthealgorithmiscapableofdetectingrealtargetformthecomplexcloudylayerbackgroundquicklyandefficiently.Keyword:cloudbackground;weaktarg

5、et;IRimage;increasinggradientmethod;down-sampling比周围背景有较突出的亮度特征。空中背景为大气和云层，一般情况下温度较低、亮度弱，有时也有亮0引言[2]度较强的云团，但其内部分布比较均匀。早期检测红外弱小目标使用较多的方法有多帧红外成像制导型空空导弹在飞行的过程中，利用积累、阈值分割，中值滤波、匹配滤波。多帧积累法红外成像导引头对目标和云层背景成像，然后从图像能有效抑制噪声干扰，而且利用了目标的运动特性，序列中检测、跟踪和识别运动目标。随着导弹发射到提高了检测效率与能力，但是积累时间长、运算量大最后命中目标，

6、目标图像将由小变大，由点目标变化使应用受限；阈值分割算法简单、速度快，但检测效到小目标、面目标直至目标图像超出视场。为使红外率不高；中值滤波器对噪声抑制效果明显，但在有杂成像制导系统有足够的工作时间而保证制导精度，要乱背景环境下应用时失效；匹配滤波器适用范围非常求尽可能早地检测到目标并进行跟踪。由于远距时目窄，当目标弱小到一定程度时效果较差。后来小波变标在红外图像上呈现为一个小弱亮点或亮团，基本上换、形态学滤波器以及最小二乘法有关的各种滤波器[1]无形状信息，只有灰度和运动信息可利用，而且背相继被用于红外弱小目标检测，这些方法各有优势但景云层与目标往往交叠

7、在一起形成杂波干扰，成像的也有不足，在实际应用中的效果并不理想。近期受到信噪比低，加之成像器件本身噪声，图像中孤立噪声广泛关注的背景预测法，从背景出发并充分利用在图点像素灰度可能大于目标点像素灰度，单从灰度特性像中占绝大部分的背景进行弱小目标检测，具有较好很难区别目标点与噪声点，使得小目标检测工作变得的检测性能和易实现性等优点，但是当背景起伏较大很困难。从红外图像中检测到弱小目标的前提是目标[3]时，检测性能也会受到影响。上述目标检测算法共[7]同存在的缺点是运算量大、实时性差。叠时，在目标被增强的同时，背景也得到增强。这基于以上分析，本文给出一种红外弱小

8、目标快速些算法处理红外图像的对比度增强效果并不理想。检测算法，对单