基于空时域融合处理检测超大视场红外目标

针对超大视场红外凝视成像系统用于目标检测时存在的背景复杂、杂波干扰多、目标信息少等问题,提出了基于空时域融合处理的目标检测方法.该方法在空域部分优化设计Robinson算子,完成单帧图像的目标初始检测;然后结合超大视场成像特性,利用基于天地线检测的图像区域自动划分和空域虚警抑制方法,有效滤除非目标检测区中的疑似目标.在时域部分则兼顾目标时域特征,采用基于时域多特征约束的邻域判决法对真实目标进行时域确认.开展了月空背景下的空中目标检测试验,验证了本文算法的有效性.试验表明:经空域部分处理后,原始图像中的背景杂波干扰大大减少,目标局部信噪比提高了1.3倍以上,而且疑似目标数目减少了70％;经时域部分处理后,可成功检测出红外弱小目标,并输出其轨迹,检测概率在95％以上,而虚警率不足1.5％,最低目标检测信噪比为2.86.实验表明:本文方法适用于超大视场图像的红外弱小目标检测,对地物背景、恒亮孤立点源、瞬时强噪声等于扰有较强的抑制能力,对点状运动目标有良好的检测效能.