红外图像序列中不均匀背景消除新方法

从红外相机自身特性和使用角度两方面对靶场红外图像序列中不均匀(花纹)背景产生的原因进行了剖析,分析了传统红外图像非均匀校正算法在处理靶场序列红外图像上的优缺点,提出在目标跟踪过程中随着场景变化,基于实时线性标定的非线性红外图像的校正的新方法,克服了传统方法的弊端,实时确定了校正增益系数和校正因子,消除了序列红外图像中不均匀背景。通过对含有弱小目标的靶场实际序列红外图像进行仿真验证表明,新方法去除了图像固定图案噪声,消除了探测器坏元的影响,输出了理想的序列红外图像。     

多边缘法实现对高速扩展目标解体的自动跟踪

根据一般扩展目标的性质,结合某些高速扩展目标分离(如高速再入大气层的目标)的实际情况,分析了此类目标发生分离、特征产生剧烈变化的特点,指出了一般图像跟踪算法中基于对比度跟踪算法在此情况下难以适用的原因,并综合这些算法的特点,提出基于光学图像序列的加权多边缘跟踪算法,结合FDEKF滤波,实现了对此类(超)高速扩展分离目标的自动稳定跟踪.通过对多个此类目标序列图像进行仿真验证,并与其它四种基于对比度的跟踪算法所得结果进行比较,结果表明,该算法稳定性好、精度更高,且易于实现.