论文摘要：红外小目标检测关键技术研究

红外小目标检测是红外预警和红外自动寻的系统的关键技术之一。近年来，随着隐身技术的飞速发展，红外小目标检测技术在远距离运动目标检测领域发挥着越来越重要的作用，已成为国内外研究的热点。典型的红外背景包括：天空背景、海天背景、海背景、地面背景等。太阳光、海杂波、大面积云层和地面建筑物的辐射会使成像背景变得复杂，复杂背景给小目标的检测带来了很大的困难。本文得到航天科学基金项目“红外背景抑制与复杂背景下的弱目标识别”和航天支撑技术基金项目“红外目标图像质量评价技术”的资助，主要研究红外小目标检测的关键技术，以及实现了以下创新。 (1) 红外背景杂波的量化方法 背景杂波是影响红外小目标检测的重要因素。本文分析了传统背景杂波描述符的不足，将四种传统背景杂波描述符结合起来，提出了一种基于支持向量机和层次分析法的背景杂波量化方法。 (2)红外背景抑制算法首先分析小目标的特征，讨论“目标是局部区域的极端信号”假设的条件，并在此基础上利用DS证据理论计算出最优滤波尺寸；在最优滤波器尺寸下，提出了一种基于保护带思想的背景抑制方法。 (3) 描述红外小目标相对特征的方法单帧图像预检测是基于“Detect Before Track”(DBT)框架的红外小目标检测算法中的关键步骤，是预检测的关键。检测就是如何准确地描述目标和背景的相对属性。不同背景下目标相对特征的差异，难以用统一的算子来描述描述目标的特征。本文分析了传统目标特征描述的不足，提出了一个新的概念：“红外小目标可识别性”，并提出了“红外小目标可识别性”的归一化量化方法。 (4)红外小目标检测算法“红外小目标区分度”基于描述红外小目标相对特征的方法是描述红外小目标相对特征的有效算子。本文通过大量实验，提出了“红外小目标可识别性”的阈值滤波函数。实验结果表明，“红外小目标可识别性”阈值滤波功能可以有效地对单帧图像中的小红外目标进行预检测。结合本文提出的红外背景抑制算法和背景偏差加权流水线滤波算法，最终完成图像序列中红外运动小目标的检测。本文还将红外小目标检测技术应用于载人航天领域。在航天器交会对接过程中，目标标记在远场图像中也呈现出红外小目标的特征。本文提出了一种基于红外小目标检测技术的目标标记远场自动获取算法。

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