复杂环境下的红外小目标检测与跟踪算法研究.docx

复杂环境下的红外小目标检测与跟踪算法研究

目录

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.4论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

二、复杂红外成像环境分析与建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1红外成像基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2复杂红外成像环境因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2.1热辐射干扰．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2.2背景杂波．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2.3大气衰减与散射．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.2.4传感器噪声．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.3红外小目标特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.4复杂环境红外场景建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

三、基于改进特征提取的红外小目标检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.1红外小目标特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.1.1温度特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.1.2形态特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.1.3光谱特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.2传统检测算法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.3基于深度学习的检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.3.1卷积神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.3.2针对红外小目标的CNN改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.4基于非局部自相似性的检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.5实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

四、基于多帧信息融合的红外小目标跟踪算法．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.1跟踪问题概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.2多帧信息融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.2.1基于卡尔曼滤波的融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.2.2基于粒子滤波的融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.2.3基于贝叶斯网络的融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.3目标状态估计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

4.3.1光流法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

4.3.2相位相关法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

4.3.3基于深度学习的状态估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.4跟踪算法设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

4.5实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

五、面向复杂环境的红外小目标检测与跟踪系统实现．．．．．．．．．．