高空卷云红外成像特征建模及检测方法研究

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在红外图像处理中物体的检测应用得非常广泛,尤其是在遥感卫星远距离对地红外成像领域。由于高空卷云红外辐射能量高的特点,常常会导致在红外弱小目标的检测结果中出现一些能量集中的局部干扰。例如,在军事领域利用地外卫星红外成像来预警导弹攻击时常常会出现高空卷云等干扰物,这些干扰预警的物体被称作虚警源。在这种情况下,就需要一种有效的方法来检测这些虚警源以排除其干扰。另外在气象环境监测领域,有关高空卷云的检测方法的研究也是热点问题之一。本课题针对地外卫星红外成像探测中的高空卷云这一虚警源,对其红外成像特征进行建模分析,研究其基于多特征建模分析的检测方法。研究内容包括:高空卷云红外图像的预处理及其特征提取方法研究、高空卷云的特征建模分析以及基于多特征组合的检测算法流程设计与实现。具体工作为:1、研究了高空卷云的构成与形态特点及其在红外波段的成像特性。2、研究了图像处理预处理的相关理论,重点分析了针对高空卷云形态特点的去噪方法以及图像对比度增强方法,并对相关预处理方法进行了实验测试。3、研究了高空卷云的各种特征提取方法,对其能量特征、形状特征以及角点特征点进行了特征建模分析以及特征提取实验测试。4、分析对比了高空卷云特征提取方法中各种不同特征的检测效果,并结合这些特征提取方法设计了高空卷云检测算法的具体流程,包括算法的相关模块设计、实验实施步骤以及实验性能测试分析。5、设计和完成了所有特征提取及检测算法的代码编写,包括卷云去噪、对比度增强、各种特征提取方法、图像前后景的分割方法以及最终的目标框选检测代码。本文通过对高空卷云的特征建模分析,提出了两种结合卷云能量特征、形状特征和角点特征点检测的高空卷云检测算法。这两种方法均能够有效地检测出高空卷云红外图像中卷云的具体位置信息,并且检测的准确率达90%以上,误检率和漏检率低于10%,算法的运行时间在ms级。
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