復雜背景下小目標檢測方法綜述

復雜背景下小目標檢測方法綜述第一頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五主要內容引言復雜背景下小目標的檢測基于圖像處理的點目標檢測方法實時圖像處理的評價指標實時圖像處理系統(tǒng)結構實時圖像處理系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀和展望結束語第二頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五1引言空對地的復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用中的一個難題。其困難主要表現(xiàn)在兩個方面

-如何在復雜背景下實時檢測和識別目標

-如何在復雜背景下實時跟蹤目標算法、硬件平臺、性能指標進行研究第三頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五實時圖像處理算法的要求實時圖像處理已經(jīng)研究了很長時間，還有很多不令人滿意的地方。復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：高檢測概率低虛警率快速響應多目標處理能力第四頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五實時圖像處理目標與背景關系遠距離、實時性、低信噪比；復雜背景強干撓多目標目標大小變化：從微弱點目標、斑點目標、到面目標；紅外圖像的非均勻性第五頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五傳統(tǒng)圖像處理方法中值濾波可能濾除微弱點目標；不能檢測遠距離低信噪比目標閾值分割失效在有地物或海面背景時受到干擾不能區(qū)分目標和紅外干擾彈

第六頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五信號處理的方法邊跟蹤、邊檢測專家識別算法融合算法目標特征不變矩法誤差外推先跟蹤后檢測思想目標聚合算法模板刷新（目標旋轉時）重心與相關融合第七頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五3實時圖像處理系統(tǒng)結構圖像信息的二維性，處理算法復雜，運算量大；硬件系統(tǒng)應采用并行流水結構，常采用DSP和FPGA有效的結合起來數(shù)字圖像信號的接收和預處理由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。軟件處理算法和視頻圖像處理硬件系統(tǒng)的研制同等重要，某種成度上算法更重要。第八頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五視頻跟蹤器硬件框圖第九頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五4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、信噪比對比度與信噪比（1）固有對比度（2）視在對比度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。SNR=（s-u）/?S，u，?分別為信號的幅值、均值和方差第十頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五5復雜背景中點目標的檢測光電探測器的首要任務就是盡可能早（遠）的發(fā)現(xiàn)目標：1。檢測迎頭目標，這時為點目標2。光電系統(tǒng)撲獲視場大，目標小3。出現(xiàn)“追尾”情況，為小目標或點目標4。星體測量，為點目標可見小目標或點目標的測量是很重要的問題。第十一頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五點目標或小目標的檢測方法紅外探測器的檢測應在先驗信息的引導下進行，這些引導信息包括目標距離和速度。高通+匹配方法背景估計法軌跡多幀累計方法變換檢測方法人工干涉第十二頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五高通+匹配方法根據(jù)先驗知識，可以有針對性地去除云和地物等復雜背景。在高通率濾波中加入目標匹配，就能很好的消除復雜背景。紅外圖像的一個最重要的和最基本的特點是亮度梯度分布，特別適合去高通匹配檢測第十三頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五背景估計法在搜索階段，紅外探測器處于固定靜止狀態(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第十四頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五軌跡多幀累計方法第十五頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五變換檢測方法第十六頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五人工干涉第十七頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五6基于DSP的圖像處理系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀光機所上世紀80年代末期采用TMS320C10DSP設計圖像處理器并應用到實際工程中上世紀90年代中期TMS320C20DSP設計圖像處理器上世紀90年代末期

TMS320C80DSP設計圖像處理器

2000年至今TMS320C6000系列DSP設計圖像處理器620262036416設計了多種圖像處理器用于各種軍用和民用工程上.第十八頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五7DSP技術的展望向著集成DSP方向發(fā)展內核結構進一步改善進一步降低功耗和幾何尺寸與可編程器件結合第十九頁，共二十頁，編輯于2023年，星期五8結束語DSP技術是一門不斷發(fā)展和創(chuàng)新的技術電子技術數(shù)字電路模擬電路單片機開發(fā)與計算機技術，匯編與C語言EDA技術