| 题名 | 甚低信噪比条件下红外弱点目标检测算法的研究 |
| 作者 | 陈雄群 |
| 答辩日期 | 2004-06-18 |
| 文献子类 | 博士 |
| 授予单位 | 中国科学院研究生院 |
| 导师 | 吴常泳 |
| 关键词 | 弱点目标 配准 背景估算 Tbd方法 检测 |
| 学位专业 | 物理电子学 |
| 英文摘要 | 在红外搜索跟踪系统(IRST)中，一方面由于目标距离远，红外探测器接受到的目标红外辐射强度很弱；另一方面由于背景杂波和探测器内部等电子学噪声的干扰，因此，目标的探测主要归结于一个弱点目标的检测问题。弱点目标的检测困难在于目标没有形状、大小、纹理等特征且目标常被淹没在背景和噪声中，无法利用传统的图像处理技术从单帧中获取目标信息。本论文在假设IRST系统使用红外焦平面探测器的条件下，从时域角度分析和研究了弱点目标的检测方法。论文主要创新点如下： (1)采用区别于传统方法的新的“先跟踪后探测”(TBD, Track Before Detect)方法。 (2)分析了基于灰度、频谱和几何特征提取等方法的计算复杂度和硬件实现方法，特别从统计学角度分析了各种条件下的灰度配准算法的最优解，最后结合背景估计算法给出了基于最小二乘估计的迭代配准方法。 (3)在假设红外探测器各感光单元噪声是iid (时空上独立) 高斯随机变量的条件下，给出了背景估计的极大似然解。 (4)分析探测器坐标系和背景坐标系对背景估计算法的影响， 指出了目前通用的帧累计除噪方法的应用条件。 (5)根据交互式贝叶斯滤波器匹配滤波算法(BIBF)，设计了目标动力模式和跳转概率，分析并仿真了算法的性能，给出了算法的优化方法，最后实现了对视频实拍图像的处理。 理论和实验证明，经过本论文提出的配准、背景剔除和基于贝叶斯方法的目标检测三个步骤后，能有效地提取低信噪比条件下(1<信噪比<2)的潜在目标。 |
| 学科主题 | 红外系统与元部件 |
| 公开日期 | 2012-07-11 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://202.127.1.142/handle/181331/4206]  |
| 专题 | 上海技术物理研究所_上海技物所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈雄群. 甚低信噪比条件下红外弱点目标检测算法的研究[D]. 中国科学院研究生院. 2004. |
| 个性服务 |
| 查看访问统计 |
| 相关权益政策 |
| 暂无数据 |
| 收藏/分享 |
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论