1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)成為現(xiàn)階段和未來武器系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分,而且必將在未來戰(zhàn)爭中扮演十分重要的角色.本文主要對紅外背景、低信噪比條件下的小目標(biāo)檢測技術(shù)進(jìn)行了研究.研究內(nèi)容包括圖像模型理論、形態(tài)濾波和背景相關(guān)特性等相關(guān)內(nèi)容.本文首先從圖像處理(主要是ATR算法)角度出發(fā),討論了數(shù)字圖像的矩陣表示和矢量表示方法、圖像的統(tǒng)計(jì)模型的一般理論問題,通過圖像的隨機(jī)場模型將圖像的研究引入到宏觀的統(tǒng)計(jì)規(guī)律(灰度直方圖統(tǒng)計(jì))和微觀

2、的統(tǒng)計(jì)關(guān)系(像素點(diǎn)之間的關(guān)系)上來.并針對ATR問題,研究了序列圖像間差異性度量方法.紅外圖像的背景統(tǒng)計(jì)特性對圖像預(yù)處理和目標(biāo)檢測是非常重要的,因此本文對紅外起伏背景的平穩(wěn)特性、高斯性及空間相關(guān)特性等有關(guān)問題進(jìn)行了必要的探討.對于紅外圖像的預(yù)處理采用了基于形態(tài)濾波的方法,可以有效的去除干擾和噪聲;經(jīng)預(yù)處理后,采用自適應(yīng)噪聲濾波器實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)信號(hào)的增強(qiáng)和對噪聲的抑制.最后,本文介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次概念和BP網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別方面的應(yīng)用,并探討了