红外成像制导图像处理技术

前言
第1章绪论 1
1.1 引言 1
1.2 红外成像制导图像处理的关键技术及研究现状 2
1.3 本书的主要理论依据 8
1.4 本书的结构和内容安排 10
参考文献 11
第2章红外导引系统概述 15
2.1 引言 15
2.2 红外导引系统发展概况 15
2.2.1 红外导引系统发展简史 15
2.2.2 主要发展阶段 16
2.2.3 国外红外导引系统发展 17
2.2.4 我国红外导引系统发展 19
2.3 红外导引系统功能 19
2.4 红外导引系统的基本构成 21
2.4.1 红外探测系统 21
2.4.2 跟踪稳定系统 22
2.4.3 目标信号处理系统 22
2.4.4 导引信号形成系统 23
2.5 常用红外成像制导图像处理技术 23
2.5.1 图像预处理 24
2.5.2 图像分辜 26
2.5.3 特征提取 28
2.5.4 目标只另 29
2.5.5 目标跟踪 32
2.5.6 误差信号提取 36
2.6 图像处理计算机 36
2.6.1 关键器件选择 36
2.6.2 系统结构设计 37
2.7 小结 38
参考文献 38
第3章红外成像制导中的图像降噪和增强 39
3.1 引言 39
3.2 小波变换理论 39
3.2.1 小波变换概念 39
3.2.2 多分辨率分析 41
3.2.3 Mallat算法和图像的离散小波变换 43
3.3 基于优选后验概率准则的小波域降噪和增强算法 46
3.3.1 常用的小波域降嗓算法 46
3.3.2 MAP准则下小波系数萎缩因子的确定 48
3.3.3 小波系数萎缩因子的修正 49
3.3.4 优选后验概率准则降嗓过程描述 50
3.3.5 仿真与分析 50
3.4 Contourlet变换理论 54
3.4.1 拉普拉斯全字塔 55
3.4.2 方向滤波器组 56
3.4.3 Contourlet变换过程 58
3.5 Contourlet域图像降噪和增强算法 59
3.5.1 优选后验概率准则的Contourlet域推广 59
3.5.2 Contourlet域降嗓过程 60
3.5.3 仿真与分析 61
3.6 非下采样Contourlet变换理论 66
3.7 非下采样Contourlet域混合统计模型红外图像降噪 66
3.7.1 非下采样Contourlet域混合统计图像降嗓模型 66
3.7.2 算法流程 67
3.7.3 实验与分析 68
3.8 小结 71
参考文献 72
第4章红外成像制导中的图像分割 74
4.1 引言 74
4.2 基于模糊理论的图像处理 74
4.3 模糊C均值聚类图像分割 77
4.4 基于邻域加权的模糊C均值聚类分割 79
4.4.1 初始聚类中心的确定 79
4.4.2 图像邻域空间信息的利用 79
4.4.3 基于样本加权的模糊C均值聚类算法 80
4.4.4 算法过程 81
4.4.5 仿真与分析 82
4.5 基于核距离邻域加权的模糊C均值聚类分割 86
4.5.1 算法原理 86
4.5.2 仿真与分析 88
4.6 红外图像双阔值分割算法 88
4.6.1 利用优选类间方差法的双阅值分割 89
4.6.2 基于峰值合并的多阅值提取及其改进 91
4.6.3 阅值范围的选取 92
4.7 加力红外目标图像的分割算法 93
4.7.1 边缘提取算法及选择 93
4.7.2 基于边缘和子区域分割算法 95
4.8 区域选择与填充 96
4.9 红外图像序列的分割 98
4.10 小结 99
参考文献 99
第5章红外成像制导中的弱小运动目标检测 101
5.1 引言 101
5.2 红外弱小目标图像序列模型 102
5.3 基于尺度间系数相关性的小波域小目标检测 104
5.3.1 噪声、背景和目标的小波系数特性分析 104
5.3.2 尺度间归一化相关系数的计算及阅值设定 105
5.3.3 考虑小目标面积的单帧图像分割 106
5.3.4 管道滤波序列图像检测 106
5.3.5 算法过程 107
5.3.6 仿真与分析 107
5.4 基于小波高频系数直接映射的小目标检测 110
5.4.1 基于系数能量的背景抑制 111
5.4.2 小波高频系数线性映射及关联 111
5.4.3 算法过程 112
5.4.4 仿真与分析 113
5.5 基于尺度间相关性的非下采样Contourlet变换小目标检测 117
5.5.1 红外小目标图像的非下采样Contourlet变换 117
5.5.2 小波域尺度问系数相关性到非下采样Contourlet域的推广 118
5.5.3 算法过程 118
5.5.4 仿真与分析 119
5.6 基于高频能量像的非下采样Contourlet变换小目标检测 121
5.6.1 红外复杂背景抑制 122
5.6.2 BP神经网络小目标检测 124
5.6.3 实验与分析 124
5.7 一种基于非下采样Contourlet变换和二维属性直方图优选脑分割的红外空中小目标检测 129
5.7.1 非下采样Contourlet域红外复杂背景抑制 130
5.7.2 基于二维属性直方图优选娟的红外小目标图像分割 130
5.7.3 算法步骤 133
5.7.4 实验与分析 133
5.8 基于帧间累加与SUSAN算子的小目标检测 141
5.8.1 基于巴特沃忠高通滤波的背景抑制 141
5.8.2 相邻帧问的灰度膨胀累加 142
5.8.3 基于SUSAN算子的小目标检测 143
5.9 红外弱小目标检测过程的理论分析 145
5.9.1 理论推导所用到的假设检验理论 145
5.9.2 检测概率与虚警概率指标分析 146
5.10 小结 152
参考文献 152
第6章红外成像制导中的运动目标跟踪 155
6.1 引言 155
6.2 运动目标跟踪基础理论 156
6.2.1 贝叶斯滤波理论 156
6.2.2 卡尔曼滤波器 157
6.2.3 粒子滤波理论 158
6.3 图像跟踪所用到的视觉特征 162
6.4 基于遗传重采样的粒子滤波目标跟踪方法 163
6.4.1 粒子滤波算法存在问题 163
6.4.2 利用遗传算法进行粒子重采样 163
6.4.3 遗传重采样粒子滤波算法过程 164
6.4.4 仿真与分析 165
6.5 红外飞机目标溢出视场后关键攻击部位跟踪 170
6.5.1 目标溢出视场的判断准则 171
6.5.2 局部跟踪点的选择和关键攻击部位的确定 172
6.6 小结 173
参考文献 174
第7章红外成像制导中的目标识别 176
7.1 引言 176
7.2 目标分类与识别的特征概述 177
7.2.1 目标识别的常用图像特征 178
7.2.2 不变性特征的基本概念 180
7.2.3 目标不变性特征选择 180
7.3 飞机目标及其背景的红外特性 181
7.3.1 飞机的红外特性 181
7.3.2 背景辐射 183
7.4 红外飞机目标飞行姿态的判别 183
7.4.1 目标几何不变矩特征提取 184
7.4.2 目标归一化转动惯量及组合矩特征提取 185
7.4.3 飞行姿态的判别 186
7.5 基于飞行姿态的飞机关键攻击部位选择 188
7.5.1 机轴与机翼的判定 188
7.5.2 利用几何关系计算驾驶舱关键攻击部位 189
7.5.3 发动机关键攻击部位标定 190
7.5.4 序列图像的关键部位识别 191
7.6 基于亚像素技术的红外目标定位 191
7.6.1 亚像素定位技术 192
7.6.2 远距离红外目标的亚像素定位 193
7.6.3 有形状红外目标的亚像素定位 195
7.7 成像段制导信息的获取 200
7.8 小结 201
参考文献 202
第8章红外成像制导图像处理的加速技术 204
8.1 引言 204
8.2 利用单指令流多数据流指令集加速红外图像处理算法 205
8.2.1 SIMD指令集概述 206
8.2.2 利用SIMD指令加速红外图像处理算法 208
8.2.3 基于SIMD硬件指令加速的并行光线跟踪算法 211
8.3 利用多核技术加速红外图像处理算法 217
8.3.1 多核多线程技术 217
8.3.2 OpenMP多线程编程 219
8.4 基于图形处理器的红外图像处理算法加速 221
8.4.1 GPU通用计算模型 223
8.4.2 利用GPU加速的小波变换 225
8.4.3 利用GPU加速的FCM聚类算法 231
8.4.4 利用GPU加速的粒子滤波算法 235
8.5 小结 239
参考文献 239