復(fù)雜背景下小目標檢測方法綜述

1、復(fù)雜背景下小目標檢測方法綜述主要內(nèi)容n引言n復(fù)雜背景下小目標的檢測n基于圖像處理的點目標檢測方法n實時圖像處理的評價指標n實時圖像處理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)n實時圖像處理系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀和展望n結(jié)束語1 引言n空對地的復(fù)雜背景下實時圖像處理信噪比一般較低，是目前實時圖像處理和識別應(yīng)用中的一個難題。n其困難主要表現(xiàn)在兩個方面n - 如何在復(fù)雜背景下實時檢測和識別目標n -如何在復(fù)雜背景下實時跟蹤目標n算法、硬件平臺、性能指標進行研究實時圖像處理算法的要求n實時圖像處理已經(jīng)研究了很長時間，還有很多不令人滿意的地方。n復(fù)雜背景對實時圖像處理的處理能力提出了很高的要求，其性能指標有如下特點：n高檢測概率n低虛警率n快

2、速響應(yīng)n多目標處理能力實時圖像處理目標與背景關(guān)系n遠距離、實時性、低信噪比；n復(fù)雜背景n強干撓n多目標n目標大小變化：從微弱點目標、斑點目標、到面目標；n紅外圖像的非均勻性傳統(tǒng)圖像處理方法n中值濾波可能濾除微弱點目標；n不能檢測遠距離低信噪比目標n閾值分割失效n在有地物或海面背景時受到干擾n不能區(qū)分目標和紅外干擾彈 信號處理的方法n邊跟蹤、邊檢測n 專家識別算法n 融合算法n 目標特征不變矩法n誤差外推n先跟蹤后檢測思想n目標聚合算法n模板刷新（目標旋轉(zhuǎn)時）n重心與相關(guān)融合3 實時圖像處理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)n圖像信息的二維性，處理算法復(fù)雜，運算量大；n硬件系統(tǒng)應(yīng)采用并行流水結(jié)構(gòu)，常采用nDSP和FPGA

3、有效的結(jié)合起來n數(shù)字圖像信號的接收和預(yù)處理由FPGA完成； DSP組成的圖像處理器實現(xiàn)目標信號的實時檢測、識別、跟蹤處理和融合，目標匹配及去處假目標的處理并給出目標偏離視場中心的誤差。n軟件處理算法和視頻圖像處理硬件系統(tǒng)的研制n同等重要，某種成度上算法更重要。視頻跟蹤器硬件框圖4實時圖像處理的評價指標利用雷達的類似的概念：檢測概率 、虛警率、信噪比n對比度與信噪比n （1）固有對比度n （2）視在對比度 n 信噪比 一般用于雷達信號處理，它等同于光電系統(tǒng)中的對比度。nSNR=（s-u）/ nS ，u， 分別為信號的幅值、均值和方差5 復(fù)雜背景中點目標的檢測n光電探測器的首要任務(wù)就是盡可能早（遠

4、）的發(fā)現(xiàn)目標：n1。檢測迎頭目標，這時為點目標n2。光電系統(tǒng)撲獲視場大，目標小n3。出現(xiàn)“追尾”情況，為小目標或點目標n4。星體測量，為點目標n可見小目標或點目標的測量是很重要的問題。點目標或小目標的檢測方法n紅外探測器的檢測應(yīng)在先驗信息的引導(dǎo)下進行，這些引導(dǎo)信息包括目標距離和速度。n高通+匹配方法n背景估計法n軌跡多幀累計方法n變換檢測方法n人工干涉 高通+匹配方法n根據(jù)先驗知識，可以有針對性地去除云和地物n等復(fù)雜背景。n 在高通率濾波中加入目標匹配，就能很好的消除復(fù)雜背景。 n 紅外圖像的一個最重要的和最基本的特點是n亮度梯度分布，特別適合去高通匹配檢測背景估計法n在搜索階段，紅外探測器處

5、于固定靜止狀態(tài)，可以對背景進行估計，從而用實際圖像的差來檢測出目標軌跡多幀累計方法變換檢測方法人工干涉6基于DSP的圖像處理系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀n光機所 上世紀80年代末期采用TMS320C10 DSP 設(shè)計圖像處理器并應(yīng)用到實際工程中n上世紀90年代中期nTMS320C20 DSP 設(shè)計圖像處理器n上世紀90年代末期 TMS320C80 DSP 設(shè)計圖像處理器 2000年 至今 TMS320C6000系列 DSP 設(shè)計圖像處理器6202 6203 6416 設(shè)計了多種圖像處理器用于各種軍用和民用工程上.7 DSP技術(shù)的展望n向著集成DSP方向發(fā)展n內(nèi)核結(jié)構(gòu)進一步改善n進一步降低功耗和幾何尺寸n與可編程器件結(jié)合8 結(jié)束語nDSP 技術(shù)是一門不斷發(fā)展和創(chuàng)新的技術(shù)n電子技術(shù) 數(shù)字電路 模擬電路n單片機