云背景下红外弱小目标检测算法研究
电子设计工程
Electronic Design Engineering
第26卷Vol.26第18期No.182018年9月Sep.2018
收稿日期：2017-11-19
稿件编号：201711110
作者简介：张高峰（1980—），男，山西寿阳人，高级工程师。研究方向：红外跟踪与光电对抗。
在当前的红外搜索跟踪设备中，红外弱小目标检测已经成为一种重要的研究技术[1-2]。如果是远距离成像，红外成像系统视场内的飞机等物体往往呈现出小目标的特点，其像素少、清晰度低、强度小。尤其是当目标使用了相关的隐身技术之后，使得目标红外辐射强度进一步降低，而背景却更加复杂[3]。包含大面积云背景的天空背景是红外背景的典型情况，由于缺乏云背景的先验信息，目标信噪比很低，且极易淹没在强噪声云背景中，使得目标检测变得十分困难，图像识别、分类精度难以保证。因此，研究云背景下的红外成像特性及目标检测算法具有重要的意义[4]。由于目标与背景存在较为明确的特性差异，所以可以采用相关的图像处理方式，来减弱背景影响并突出目标。文中提出了一种红外小目标检测方法，即兼有高通滤波和中值滤波算法优点的综合滤波算法，可抑制图像中大面积的云背景和强噪声，进而实现弱小目标的检测。
1背景抑制
红外图像是运用光电技术，采用专门的红外探测器检测目标物热辐射的红外线特定波段信号，将该信号转换成可供人类视觉分辨的图像和图形[5]。通过红外探测器能够对红外辐射进行转换，并得到
云背景下红外弱小目标检测算法研究
张高峰，孙致月
（中国人民解放军91336部队95分队，河北秦皇岛066326）
摘要：针对红外搜索跟踪设备对云背景下红外弱小目标的检测问题，提出了一种新的综合滤波算法。在对图像进行对比度增强的基础上，采用高通滤波去除大面积云背景，并利用中值滤波孤立图像点噪声，而后使用全局阈值分割法分割目标和残余噪点，从而实现小目标的检测。通过图像质量评价方法对原图像和处理后图像进行计算分析表明，背景抑制图像的信噪比和对比度得到有效提高，能够清晰检测出云背景下的红外弱小目标。实验数据有效证明了综合滤波算法的合理性和可行性。
关键词：目标检测；红外弱小目标；云背景；高通滤波；中值滤波中图分类号：TN215
文献标识码：A
文章编号：1674-6236（2018）18-0049-05
Research on detection algorithm of infrared dim small targets in cloud background
ZHANG Gao-feng ，SUN Zhi-yue
（Branch 95，Unit 91336of PLA ，Qinhuangdao 066326，China ）
Abstract:Aiming at the problem of infrared search and tracking equipment detecting infrared dim small targets in cloud background ，a new integrated filtering algorithm is proposed.On the basis of image contrast enhancement ，high-pass filtering is used to remove large area cloud background ，and median filtering is used to isolate image point noise ，and then the global threshold segmentation method is used to segment the target and residual noise ，so as to realize the detection of the small https://www.sodocs.net/doc/7417785946.html,paring the original image with the processed image by the method of image quality evaluation ，the signal-to-noise ratio and contrast of the background suppressed image are effectively improved ，and the infrared dim
small targets in cloud background can be clearly detected.The experimental data effectively proved the rationality and feasibility of the integrated filtering algorithm.
Key words:targets detection ；infrared dim small targets ；cloud background ；high-pass filtering ；
median filtering
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-49万方数据