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低空、小型、慢速的飞行目标是是城市空域预警及探测中的重要内容,城市环境复杂,建筑、树木等背景呈现明显的非线性、非平稳分布特性,专门针对其环境特点进行的目标检测和跟踪的研究尝试很多,但是都面临一个重要的问题,即目标与探测器之间的相对运动造成运动模糊导致的图像降质。论文提出用红外图像运动模糊复原的方式提高面阵红外搜索跟踪系统(IRST-Infrared search and track system)对低、小、慢目标的探测效果,并据此研究和设计图像处理算法,以改进现有运动模糊复原算法在处理目标运动模糊时的缺陷,并对其复原效果进行试验评估。针对研究的目的以及现有的实验条件,论文的研究内容和结论如下:(1)分析了面阵红外扫描系统的意义对红外面阵搜索跟踪系统的研究背景和意义、红外图像处理的发展与现状、运动模糊复原技术的研究现状、模糊复原技术的应用以及课题研究的重难点和主要工作进行了简要综述。从红外探测系统原理,运动模糊复原技术原理和视频图像序列复原算法三方面阐述了基于红外面阵扫描系统的运动模糊复原基本理论。(2)介绍了城市背景目标的特点介绍了城市背景低、小、慢目标的模拟IRST系统实验平台的结构以及搭建过程,并探讨了图像复原效果的评价体系。通过对比分析真实空域条件和搭建的实验平台的数据,并验证了真实图像的评价方法的复原效果。结果表明,本实验平台能够满足对真实空域中飞行器的模拟要求,可以在在空间和时间尺度上实现飞行器的模拟。(3)分析了运动模糊模型全面分析了运动模糊复原技术中涉及的各种模型和现有运动模糊图像复原在红外面阵搜索跟踪系统的运用过程中出现的目标丢失以及目标失真的问题,分析了红外图像和可见光图像在复原中的差异,对比两种思路的复原效果,验证了复原的必要性。(4)提出了两种复原算法针对远距离目标中的几何Lucy-Richardson算法目标丢失和近距离目标中的常规算法的目标失真问题,综合现有算法的优点,分别提出了混合滤波算法和分离复原算法。通过实验验证和复原效果评价,本文所提算法在远距离目标和近距离目标红外图像运动模糊复原中都成功地提高了图像的MSE、PSNR和MSSIM值,图像质量提升明显。