紅外圖像的多尺度幾何分析理論及應(yīng)用研究.pdf

1、紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)在現(xiàn)代紅外探測(cè)和遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)中具有至關(guān)重要的作用,深入研究紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)方法在各方面都具有非常重要的意義。論文通過對(duì)紅外圖像多尺度幾何分析理論深入研究,將其應(yīng)用于紅外圖像弱小目標(biāo)檢測(cè)中。本論文主要研究?jī)?nèi)容包括以下四個(gè)方面:
　　(1)對(duì)脊波(Ridgelet)變換,曲線波(Curvelet)變換,輪廓波(Contourlet)變換和非下采樣 Contourlet變換,剪切波(Shearlet)變換等五種經(jīng)典的多尺

2、度幾何分析方法的基本原理及特性進(jìn)行深入研究和系統(tǒng)分析。
　　(2)研究紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)方法并對(duì)四種常用的背景抑制算法進(jìn)行仿真。以此為基礎(chǔ),得出研究多尺度幾何分析并進(jìn)行紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)的必要性和優(yōu)越性。
　　(3)針對(duì)復(fù)雜背景環(huán)境下紅外圖像弱小目標(biāo)的檢測(cè)問題,本文提出了一種基于非下采樣Contourlet變換(NSCT)的改進(jìn)的紅外弱小目標(biāo)的檢測(cè)算法。首先幀差預(yù)處理原紅外弱小目標(biāo)圖像,然后進(jìn)行 NSCT分解;再利用改進(jìn)的非線性

3、映射函數(shù)并結(jié)合引入的能量交叉融合方法完成圖像背景噪聲的抑制;最后利用引入的Otsu算法進(jìn)行閾值分割從而檢測(cè)弱小目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能很好的對(duì)紅外圖像弱小目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)并對(duì)強(qiáng)背景雜波環(huán)境下的弱小目標(biāo)檢測(cè)具有較強(qiáng)的檢測(cè)性能。
　　(4)針對(duì)紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)難點(diǎn),本文完成了一種基于Shearlet變換的弱小目標(biāo)檢測(cè)方法。在對(duì)原紅外圖像進(jìn)行Shearlet變換的基礎(chǔ)上,根據(jù)弱小目標(biāo)在Shearlet系數(shù)模極大值和Kurtosis中的獨(dú)