大气湍流背景下基于稀疏表示的红外隐伏目标探测研究

The infrared imaging system suffers from aerodynamic heating, thermal radiation and image transmission, caused by atmospheric turbulence effect. It will make the infrared images blurring, jitter, deviation and energy decay. The object feature is concealed by the degradation and distortion of infrared image, which will seriously affect detection of infrared latent object. And the performances of subsequent target acquisition, tracking and recognition are decreased. This project takes full advantage of the sparse representation in object detection to research the detection problem of infrared latent object under atmospheric turbulence background. The redundant, complementary and cooperative information from multi-frame image is processed for detection based on sparse representation. This project is focused on algorithms for degraded image correction oriented to object detection, infrared latent static object detection after image correction, infrared latent moving object coarse detection and infrared latent static object under atmospheric turbulence-degraded video containing moving objects, respectively. The new methods and algorithms are proposed for infrared latent detection. And the interference of atmospheric turbulence effect can be suppressed. The detection of infrared latent object under real atmospheric turbulence background is achieved effectively.

大气湍流效应对远距离红外成像系统造成气动热、热辐射和图像传输的干扰，引起红外目标图像的模糊、抖动、偏移和能量衰减，红外图像的退化和畸变会淹没目标特征，严重干扰对潜在隐伏目标的探测，影响后续的目标截获、跟踪和识别性能。本项目利用稀疏表示方法在目标检测方面的优势，研究大气湍流背景下红外隐伏目标的探测问题。基于稀疏表示方法处理多帧图像中包含的冗余性、互补性和合作性信息，分别研究面向目标检测的红外退化图像校正方法、图像校正基础上红外隐伏静态目标探测方法、红外隐伏运动目标粗探测方法以及大气湍流和运动物体双重干扰下的红外隐伏静态目标探测方法，提出红外潜在隐伏目标探测的新方法和新算法，抑制大气湍流干扰，实现对真实大气湍流背景下红外隐伏目标的有效探测。

受大气湍流等自然环境以及弹载条件、人为干扰等影响，红外末制导导弹在对机场、桥梁、导弹发射阵地、楼房等高价值地面固定目标的检测识别中，现有图像信息处理方法在效率、精度、鲁棒性等方面的局限要求较高的作战保障条件，提出了一种有效的红外地面固定目标检测识别方法，保障条件低，对尺度、干扰、视角的鲁棒性强，已工程应用。同时，针对红外时敏目标精确打击需求，在复杂地面/海面环境和大气湍流环境条件下，提出了弹载红外地面飞机和海面舰船目标的检测识别方法，建立了一种鲁棒的数据驱动红外隐伏刚体目标探测模型，能在复杂环境和敌方军事红外目标样本数据缺乏条件下实现对地面飞机目标和海面舰船的检测与识别。.课题研究更侧重于实际应用，研究内容和背景也更具体化。研发了大气湍流干扰等复杂背景下的多传感器融合的空基侦察系统，在目标探测基础上，开展了基于多传感器信息融合的时空配准和目标跟踪等方面的研究。并针对运动平台下光照、地形、大气干扰等对图像导航的影响，以国家自然科学基金为依托提出了多种图像导航方法。同时将国家自然科学基金中的有关研究方法应用于智慧港口智能感知系统研制，作为技术研发负责人研发了多个系统，突破了包括水汽干扰、震动环境、大车尾气干扰等海边复杂环境下的目标智能检测与识别技术，产生了较大的市场价值，实现技术的市场转化与应用。