星空背景下红外弱小目标的快速检测

为了实时检测天基平台上超远距离成像的星空背景下红外弱小运动目标,提出了一种基于时空域方向滤波和最小二乘预测的算法。首先,介绍了传统的方向滤波及时序上的双向滤波两者的频域理论推导,并经过对比说明了双向滤波的优点。接着,在双向滤波基础上,提出了一种新型方向滤波算法,并分析了新型算法在时耗方面的优势。然后,在分析新型方向滤波算法性能的基础上,说明了基于过门限率的图像分割方法。最后,介绍了最小二乘预测的理论,并给出了相应的跟踪算法。实验结果表明:目标的位置跟踪偏差平均约为1个像素,在图像大小为256×256像素的情况下,20帧图像的检测跟踪时间平均约为1.137 s。检测跟踪效果满足精度要求,检测时间也基本能满足超远距离成像红外系统的实时性要求。     

基于无穷单应阵的动态天基弱小目标检测

提出了一种基于无穷单应矩阵抑制动态天基背景的方法,为动态天基背景下的弱小运动目标检测提供了新思路。与以往方法不同,对于由成像卫星运动而造成运动的高频恒星背景,该方法首先利用惯性坐标系下成像卫星姿态及位置的变化,确定卫星平台运动对恒星成像的影响;然后,根据相机对无穷远点的成像原理,计算出不同时刻图像之间的单应矩阵以补偿背景恒星的运动;利用改进的中值滤波抑制低频地球背景,并结合三维时空方向滤波和卡尔曼预测实现对弱小目标的检测与稳定跟踪。实验结果表明,算法能对背景恒星运动准确补偿,抑制背景的效果(图像信噪比增益和背景抑制因子)为传统方法两倍以上,在背景抑制后对弱小目标进行有效检测,定位误差可稳定在半个像素以内。