图像预处理在红外目标检测与跟踪中的应用

红外图像是红外技术与成像技术的产物。它涉及国民经济的多个领域，如海监、民航、渔业、公安、消防，尤其是军事领域。有效使用红外目标检测技术，可以帮助人们迅速地提取感兴趣的目标区域，从而为人们的生产和生活提供必要的指导。若要尽早发现敌方导弹、舰艇、飞机、坦克与雷达等军事目标，提前预警时间，增大作战距离，就必须要从复杂的背景中能够检测、识别弱目标，或者可以从假设目标中识别出真实目标或有价值的目标。只有及时地发现目标、跟踪目标、捕获和锁定目标，为攻击目标选择和攻击点选择提供理论支撑与依据，才能实现有效的对敌攻击，达到保护己方的目的。相对于其他目标，远距离获得的红外图像信杂比低、对比度差、目标尺寸小、形状和纹理等信息匮乏，因此红外小目标的检测与跟踪十分困难。尤其是在复杂的背景下，目标与杂波交织在一起，形成大量虚假目标，这就增加了检测与跟踪的难度。一般来说，红外图像目标检测与跟踪分为两个步骤:第一步，图像预处理;第二步，目标检测跟踪。图像预处理目的主要是为了消除图像噪声的干扰，保护与突出图像的有用信息。场景中各物体表面的温度分布不一致，通过红外成像技术，它的热分布情况可以通过红外图像呈现。然而红外图像在成像、传输、处理、显示等各个环节中，由于光照条件不均匀、气流影响、光学系统失真、传感器差异、量化处理等过程常常引入成像的非均匀性和噪声，这就会产生强杂波的红外图像，从而使得图像目标难于被看清，甚至图像模糊并使得连目标的原貌也分辨不出［1－2］。红外图像具有下述特点:(1)红外图像表征场景物的温度分布仅为灰度图像。人眼对彩色信号的分辨能力很强，而对灰度信号的分辨能力有限;(2)由于场景物的热平衡、信号受大气衰减以及传送距离远等原因，红外图像空间相关性强、对比度低，同时图像的灰度变化较少，使得图像的结构、纹理信息较少;(3)受成像差异与传输影响，红外图像含有噪声与成像非均匀性特性。

图像增强是数字图像预处理的基本内容之一，同时也是计算机视觉处理的基本内容之一。面对杂乱的海天背景或空中背景的红外图像，图像信杂比低，有时弱目标与背景的灰度差别小，几乎融为一体。要完成特定的目标检测、提取与跟踪任务，可采用适当的红外图像增强方法，增强目标信息，同时去除或者减少杂波信息，让显示模糊乃至根本无法分辨的原始图像转化成为对比度强、清晰度高的图像。红外图像增强处理技术不仅提高了图像的清晰度，改善了图像的视觉效果，而且有利于计算机的后期处理，能为完成运动目标的检测、提取与跟踪任务提供更加完整、失真又少的图像信息。

红外运动目标的检测与跟踪技术是计算机视觉处理系统的核心问题之一，也是经久不衰的研究热点之一。与光学成像相比，依据场景物温度分布差异的红外成像受天气影响小，具有抗雾、雪、雨的全天候能力。由于红外成像系统具有全天候工作的特点，它被广泛地应用于各类预警系统、精确制导、目标跟踪等领域。通过对运动目标的检测与识别，可以发现、确认目标，完成特定任务，比如为拦截来袭目标提供充裕的反应时间或者为控制和导向目标提供准确的信息。这一切对于保障人员与财产安全，以及提高武器系统的效能具有重要的意义。但是由于红外图像的成像缺陷，并且有时目标被遮挡，形状与结构信息缺乏，这就给目标的检测、识别与跟踪带来了困难［3－4］。为了准确、可靠、高效地完成红外运动目标的检测任务，它不仅要保证低虚警概率、高检测概率，而且必须实时做出判断与反应。由于红外序列图像具有丰富的原始数据，帧内与帧间图像像素间具有很强的空间与时间相关性。通过时空域上的动态时变模式，我们对运动目标的检测、分割和识别成为可能，因此低信杂比红外序列图像的运动目标检测成为一个既有困难又有可能的关键问题。(www.xing528.com)

本书用于研究和探索红外图像增强与目标检测方法，以增强红外图像有用信息、抑制干扰信号、剔除伪目标并确认真实目标，解决目标检测率低、虚警率高以及跟踪过程中目标丢失的问题，为快速、准确检测目标和鲁棒跟踪提供理论基础。