1、紅外序列圖像小目標(biāo)的特性分析及檢測(cè)與跟蹤,飛行器的識(shí)別與理解是該文研究的主要內(nèi)容.該文所做的工作有:1.介紹了包含小目標(biāo)的紅外圖像的單幀模型;分析了目標(biāo)、背景和噪聲的特性及成因;針對(duì)目標(biāo)特性分析提出了三種預(yù)處理方法;分析了目標(biāo)運(yùn)動(dòng)約束方程及應(yīng)用;提出了其幾個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的目標(biāo)特征.2.介紹了紅外序列圖像的單幀預(yù)處理(即背景抑制和目標(biāo)增強(qiáng))及小目標(biāo)的分割.3.分析了圖像序列的時(shí)域特征,發(fā)現(xiàn)了目標(biāo)在時(shí)間域中的灰度變化特性,并提出了目標(biāo)時(shí)域分割的

2、一種方案;受到多變量聯(lián)合分布概率的分布的啟發(fā),提出了一種時(shí)空融合增強(qiáng)目標(biāo)的方法,而且時(shí)域處理和空間處理可以并行實(shí)現(xiàn),可以大大縮短計(jì)算時(shí)間,分割的準(zhǔn)確性得到了顯著提高.4.針對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤,介紹了HFQC連續(xù)濾波方法,提出了在一次HFQC后,再進(jìn)行分層投票來(lái)實(shí)現(xiàn)的檢測(cè)方法,能夠較好地實(shí)現(xiàn)對(duì)單目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤;介紹了一種基于卡爾曼濾波器的多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法,既能檢測(cè)出新出現(xiàn)的目標(biāo),又可以對(duì)檢測(cè)出目標(biāo)實(shí)施跟蹤;為了提高目標(biāo)的跟蹤精度,還