● 摘要
随着视频监控系统在军事和民用领域广泛应用和日趋完善，空中目标跟踪算法成为当前研究的热点，而其中最大的难点是红外图像的自动目标识别。本文介绍了红外图像小目标检测与跟踪的常用算法，提出了一种新颖的背景抑制，杂波抑制和目标跟踪的综合算法。低信噪比是实现红外图像小目标检测与跟踪中的最大问题，即目标通常湮没于背景和图像噪声中。本文根据数学形态学原理，采用改进型的Top-hat变换实现了背景抑制，目标增强及信噪比提高。之后，通过阈值分割提取目标。所采用的阈值通过改进的Otsu方法计算得到。杂波抑制主要是用于确认真实目标以减少虚警目标。根据目标的运动特征，采用相邻的三帧或多帧图像，验证每个检测出的对象在其邻域中的运动连续性以剔除虚假的噪声点，并获取真实目标的位置。杂波抑制后提取目标的灰度信息。目标跟踪算法通过最小均方差滤波获得目标在下一帧中的坐标，即在目标的感兴趣邻域中计算其最佳匹配点。本算法利用了目标大小这一先验信息，并在所采用的实验图像中取得准确的跟踪结果。本文提出的检测算法具有较好的鲁棒性及实际运用前景。同时，跟踪算法计算简便，有可能满足实时处理的需要。