论文干扰条件下的红外目标检测方法是关于本文可作为相关专业检测方法论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文检测方法论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
摘 要： 为了实现红外诱饵弹干扰下的红外目标检测, 提出了一种基于相对位置的综合决策算法. 该算法首先使用多尺度形态学去除背景和诱饵的高亮度影响, 在此基础上分别进行基于特征块的阈值分割以及边缘检测, 根据目标和诱饵的物理、 运动特征的差别分别检测出候选目标区域, 并对该区域进行基于相对位置的综合决策, 判定出真实目标的位置. 结果表明, 使用基于相对位置的综合决策得到的结果远优于单独使用这两种方法得到的检测结果.
关键词： 红外目标检测； 多尺度形态学； 特征块； 边缘检测； 综合决策
中图分类号： TJ760； TP391.4文献标识码： A文章编号： 1673-5048（2017）05-0031-060引言
随着红外诱饵弹的普及和发展, 出现了各式各样新型的大载荷、 大面积、 宽光谱的红外诱饵弹[1], 因此空中对抗的抗干扰能力显得愈发重要, 如何在各种复杂背景以及干扰条件下检测出目标就成了当下研究的重点和难点.
文献[2]使用快速直方图聚类后进行双映像后映射, 将目标和干扰映射到不同的通道, 實现了干扰条件下目标的识别和跟踪. 文献[3]利用目标和干扰在不同波段下的信息差别, 实现了基于双波段信息融合的红外诱饵识别. 文献[4]使用边缘检测的方法, 根据目标和诱饵的几何特征, 实现了红外面目标的识别. 文献[5]基于多光谱与显著性, 根据离差平方和准则将目标和干扰分类, 从而检测出目标. 文献[6]基于谱尺度空间使用非负矩阵分解、 Gabor小波以及信息熵实现了复杂条件下红外目标的检测. 此外, 还存在其他更加复杂的算法, 如小波自适应滤波[7]、 模拟退火算法[8]等在复杂条件下识别出红外目标.
1相对位置的综合决策方法
针对现有目标和干扰检测算法复杂及准确性不高的问题, 本文提出了一种基于相对位置的综合决策方法, 对基于特征块的阈值分割和边缘检测的结果进行特征提取后综合决策, 实现了干扰条件下目标的检测, 图1为该算法流程.
图1目标与诱饵检测流程图
Fig.1The flow chart of target and decoy detection
收稿日期： 2017-03-30
基金项目： 国家自然科学基金项目（61401366）； 教育部留学回国人员科研启动基金（第50批）； 航空科学基金项目（20150153001）
作者简介： 黄成（1994-）, 男, 湖北当阳人, 硕士研究生, 研究方向为图像处理及目标检测和识别.
引用格式： 黄成, 王红梅 . 干扰条件下的红外目标检测方法研究[ J]. 航空兵器, 2017（ 5）： 31-36.
Huang Cheng, Wang Hongmei. Research on Infrared Target Detection Method under Jamming Condition[ J]. Aero Weaponry, 2017（ 5）： 31-36. （ in Chinese）2红外图像处理
由于干扰和复杂背景条件的特殊性, 常规的滤波等预处理工作在去除噪声的同时会影响目标的特征信息, 也会加强诱饵的干扰. 故本文使用多尺度形态学的方法, 充分利用不同大小结构元素的优点, 进行形态学滤波, 有效消除背景和诱饵的高亮度干扰, 在此基础上分别进行阈值分割和边缘检测.
2.1基于多尺度形态学的预处理
形态边缘检测器主要使用形态梯度的思想[9], 虽然对噪声比较敏感, 但不会增强噪声.
单尺度形态学梯度定义为
grad[f（x）]等于（f⊕g）-（fΘg）（1）
式中： f为原始图像； g为结构元素； f⊕g表示利用结构元素g对输入图像f进行膨胀； fΘg表示利用结构元素g对输入图像f进行腐蚀.
结构元素g的大小对单尺度形态学梯度算子的性能影响很大. 大的结构元素会造成边缘间相互影响, 可能使梯度极大值与边缘不一致； 反之, 结构元素过小会使提取的边缘效果不好[10].
使用多尺度形态学梯度算子, 可以综合大结构元素和小结构元素各自的优点. 假设Bi（0≤i≤n）为一组正方形结构元素, Bi的大小为（2i+1）×（2i+1）个像素点, 则多尺度梯度定义为[11]
MG（f）等于1n∑ni等于0[（（f⊕Bi）-（fΘBi））ΘBi-1] （2）
2.2基于特征块的阈值分割
基于特征块的图像配准思想[12]提出的基于特征块阈值分割法, 能够有效分割出目标区域, 减小噪声干扰. 在图像中选取大小为m×m的窗口, 定义评价函数：
F等于α μ+（1-α）σ（3）
式中： μ, σ分别为窗口的灰度均值和标准差； α为调节因子. 选取图像中评价函数值最大的窗口作为特征块, 把该特征块的灰度均值作为分割阈值, 这样选取的特征块包含的图像细节较多, 且可以有效减少干扰.
2.3边缘提取
使用数学形态学进行预处理后去除了大量噪声, 在此基础上使用经典的Sobel算子进行边缘检测[13], 进而通过特征提取定位目标区域.
3目标与诱饵的检测
3.1目标的特征提取
航空兵器2017年第5期黄成, 等： 干扰条件下的红外目标检测方法研究目标释放的干扰弹都在目标附近, 尽管两者在成像上有一定的相似度, 但是飞机目标和诱饵的物理特性以及运动特性却有所不同[14], 所以本文提取以下特征并综合起来区分目标和诱饵.
（1） 像素意义下与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆长轴与短轴之比（Rio）
总结:本文关于检测方法论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
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