红外目标探测

作者: 陈钱著

出版社: 电子工业出版社

出版时间: 2016-01

版次: 1

ISBN: 9787121277634

定价: 69.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 360页

字数: 576千字

正文语种: 简体中文

原版书名: Infrared Target Detection

丛书: 工业和信息化部“十二五”规划专著

分类: 工程技术

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本书从实用性和先进性出发，较全面地介绍了红外目标探测的基本理论与相关算法。全书共分16章，主要内容包括：红外热成像特性分析、红外图像动态噪声抑制技术、红外非均匀噪声抑制技术、红外小目标特性分析、红外小目标自动检测与跟踪的核心框架、红外小目标自动检测与跟踪中的背景抑制、红外小目标自动检测与跟踪中的数据关联、红外小目标自动检测与跟踪具体算法、红外线目标特性分析、线目标自动检测中的背景抑制技术、红外线目标自动检测与跟踪算法、地面红外面目标特性分析、地面红外面目标搜索、地面红外面目标跟踪、红外目标探测硬件系统等。本书可作为高等学校光电专业的基础教材，也可供相关领域的工程技术人员学习、参考。陈钱，男，1964年11月出生，中共党员，教授、博士、博导。教育部“长江学者奖励计划”特聘教授，享受政府特殊津贴。入选首批新世纪百千万人才工程*家级人选，是江苏省“333工程”和国防科工委“511人才工程”学术技术带头人。曾荣获教育部首届优秀青年教师奖、江苏省第六届青年科技奖、江苏省新长征突击手、江苏省优秀青年骨干教师、江苏省高校先进科技工作者及国防科技工业有突出贡献中青年专家、国防科技工业百名优秀博士。兼任国际光学工程学会（SPIE）会员、国际信息显示学会（SID）会员、中国青年科协委员、总装备部XX专家组成员、国防科工委XX委员会委员、中国光学学会光电技术专业委员会常委、中国兵工学会光电子专业委员会委员、中国兵工学会理事、江苏省激光与光学工程学会理事和江苏省光电技术专业委员会副主任委员。主持国家重大型号、专项、重点预研和基金等科研任务30余项，发表SCI和EI收录学术论文116篇，获国家科技进步二等奖1项，省部级科技一等奖2项、二等奖5项。钱惟贤，男，1980年2月出生，副研究员、博士。入选教育部新世纪优秀人才、江苏省“333工程”人才、江苏省六大高峰人才。
目录
第1章绪论 1
1．1 红外搜索与跟踪系统的优点 1
1．2 红外搜索与跟踪系统的功能特点 2
1．3 红外搜索与跟踪的发展现状 5
1．4 本书的安排 8
参考文献 8
第2章红外热成像特性分析 13
2．1 红外热成像技术发展概况 13
2．2 红外探测器的主要热探测机理 15
2．2．1 热电探测器和铁电测辐射热计 15
2．2．2 热电偶探测器 17
2．2．3 电阻微测辐射热计 18
参考文献 19
第3章红外图像动态噪声抑制技术 22
3．1 红外图像动态噪声特性 22
3．2 具有细节保护功能的改进型中值滤波器 24
3．2．1 基于隶属度的中心权值调整 24
3．2．2 算法的实验结果 26
3．3 新型图像噪声抑制各向异性扩散算法 28
3．3．1 基于方向信息测度的非线性扩散 28
3．3．2 新的非线性扩散方程 29
3．3．3 算法的仿真结果 30
3．4 基于运动补偿的红外图像噪声时域IIR滤波算法 32
3．4．1 时域IIR滤波器 33
3．4．2 基于噪声分布模型的运动检测 33
3．4．3 基于概率松弛法的运动区域标号 35
3．4．4 运动补偿 35
3．4．5 算法处理结果 36
参考文献 37
第4章红外非均匀噪声抑制技术 38
4．1 空域低通时域高通非均匀性校正算法 39
4．2 高频恒定统计算法 45
4．3 基于最优化技术的条纹非均匀性校正算法 49
参考文献 56
第5章红外小目标特性分析 57
5．1 背景杂波特性分析 57
5．2 目标特性分析 59
5．2．1 目标的红外辐射特性 59
5．2．2 目标几何特性分析 63
5．2．3 目标成像过程模型 64
5．2．4 运动特性分析 67
5．2．5 目标的图像统计特征分析 68
5．3 小目标探测作用距离分析 69
5．4 小目标探测作用距离的作战效能分析 72
5．5 目标与背景的局部相关性及其度量 73
参考文献 74
第6章红外小目标自动检测与跟踪的核心框架 76
6．1 红外小目标自动检测与跟踪技术发展现状 76
6．1．1 先探测后跟踪（DBT）技术 76
6．1．2 先跟踪后探测（TBD）技术 78
6．2 本书的小目标自动检测与跟踪框架 80
参考文献 81
第7章红外小目标自动检测与跟踪中的背景抑制 84
7．1 背景抑制技术的发展现状 84
7．2 传统的背景抑制算法 86
7．2．1 传统的空域背景抑制算法 86
7．2．2 频域高通滤波方法 91
7．3 基于背景分类的背景抑制算法 93
7．3．1 基于复杂度分类的背景抑制算法 94
7．3．2 基于光流直方图运动补偿算法 99
7．3．3 基于光流估计的背景抑制算法 104
7．3．4 基于二维速度矢量直方图的背景抑制算法 109
7．4 复滤波器组背景自适应抑制算法 113
参考文献 123
第8章红外小目标自动检测与跟踪中的数据关联 127
8．1 小目标自动检测与跟踪的贝叶斯框架 127
8．2 小目标自动检测与跟踪的点迹形成 129
8．2．1 恒虚警率检测 129
8．2．2 点迹的特征变量 133
8．2．3 点迹的建模 137
8．2．4 多特征观测概率的建模 140
8．3 航迹的多特征似然概率 145
8．4 组合滤波技术 146
参考文献 150
第9章红外小目标自动检测与跟踪具体算法 151
9．1 小目标自动检测与跟踪波门选择法则 151
9．2 最大观测概率算法 152
9．3 多特征PDA算法 157
9．4 组合滤波最大观测概率算法 163
9．5 粒子多假设算法 167
9．6 转移受限粒子滤波算法 172
9．6．1 粒子滤波器 172
9．6．2 Mean-shift跟踪算法 173
9．6．3 Mean-shift粒子滤波算法 175
9．6．4 我们的算法 176
9．7 MC_MHT算法 181
参考文献 183
第10章红外线目标特性分析 184
10．1 线目标产生机理分析 184
10．2 线目标作用距离分析 187
10．2．1 面阵旋转作用距离方程 187
10．2．2 有效作用距离方程 190
10．2．3 面阵与线阵的性能比较 191
10．3 红外线目标的模拟生成 192
10．3．1 红外场景的模拟生成 193
10．3．2 线目标的模拟生成 193
10．3．3 包含线目标的红外场景仿真 193
参考文献 195
第11章线目标自动检测中的背景抑制技术 196
11．1 传统背景抑制算法用于线目标自动检测 196
11．1．1 红外图像噪声抑制 196
11．1．2 基于面阵探测器扫描搜索系统背景抑制处理思路 198
11．1．3 基于模板匹配滤波算法 198
11．1．4 基于形态学的滤波算法 199
11．1．5 基于中值滤波方法 201
11．2 面阵探测器扫描搜索系统背景抑制的新方法 201
11．2．1 最小行间差滤波算法 202
11．2．2 基于区域统计排序的滤波算法 205
11．2．3 基于小波变换的滤波算法 208
11．2．4 基于帧间匹配的滤波算法 211
11．3 实验比较分析 214
参考文献 221
第12章红外线目标自动检测与跟踪算法 223
12．1 基于多算法融合的目标自动检测流程 223
12．1．1 基于目标头、尾特征检测 224
12．1．2 单帧目标自动检测实现过程 226
12．1．3 帧间比较检测实现过程 228
12．1．4 融合判决 229
12．2 基于概率分布函数匹配的线目标探测技术 233
12．2．1 小目标子区域的灰度概率分布 233
12．2．2 基于概率分布函数匹配的小目标探测 235
12．3 基于目标特征的多目标跟踪检测技术 236
12．3．1 多目标跟踪完整过程 236
12．3．2 基于目标特征的数据关联技术 237
12．3．3 数据关联与跟踪具体算法 239
12．4 实验结果与分析 239
12．4．1 算法融合目标自动检测仿真结果与分析 239
12．4．2 目标跟踪仿真结果与分析 244
12．4．3 算法性能分析 245
参考文献 246
第13章地面红外面目标特性分析 247
13．1 地面红外目标探测的难点 247
13．2 地面红外目标跟踪技术的研究现状 249
13．2．1 地面红外场景图像预处理技术的研究现状分析 249
13．2．2 地面红外目标搜索技术的研究现状分析 251
13．2．3 成像目标跟踪技术的研究现状分析 253
13．3 基于光流的运动区域增强 255
13．3．1 光流的基本原理 255
13．3．2 TV-L1光流 257
13．3．3 快速TV-L1光流 262
13．3．4 输入图像的预配准 264
13．3．5 光流的计算框架 266
13．3．6 基于HSV色彩空间的光流信息融合 268
13．4 红外序列图像光流估计的并行优化 269
13．4．1 GPU的简要介绍 269
13．4．2 CPU-GPU异构计算平台模式 270
13．4．3 基于CUDA并行优化的TV-L1光流 271
参考文献 273
第14章地面红外面目标搜索 279
14．1 红外运动目标的帧内检测 279
14．1．1 基于连通域标记法的运动区域分割 279
14．1．2 特征空间的核密度估计 281
14．1．3 Mean Shift算法 285
14．1．4 结合连通域标记的Mean Shift聚类 288
14．1．5 实验与结果 289
14．2 红外地面目标的数据关联 291
14．2．1 红外地面目标的特征 291
14．2．2 贝叶斯框架下的数据关联技术 293
14．2．3 地面目标多特征融合的Kalman滤波 295
14．2．4 航迹管理 298
14．2．5 实验与结果 300
参考文献 303
第15章地面红外面目标跟踪 305
15．1 粒子滤波框架下的目标跟踪 305
15．1．1 重要性采样 305
15．1．2 序列重要性采样 306
15．1．3 粒子滤波的整体流程 309
15．2 粒子观测概率的估计 309
15．2．1 主成分分析的基本原理 310
15．2．2 序列KL变换 310
15．2．3 主成分分析的概率模型 313
15．2．4 目标的遮挡判定 315
15．3 系统状态转移概率的估计 317
15．4 基于特征子空间的多角点跟踪算法 320
15．4．1 基于特征子空间的角点描述 321
15．4．2 角点的跟踪 321
15．4．3 实验与结果 325
15．5 粒子滤波框架下的红外地面目标跟踪算法的总体流程 327
参考文献 328
第16章红外目标探测硬件系统 330
16．1 硬件处理模块总体框架 331
16．1．1 硬件组成与信号处理流程 331
16．1．2 硬件处理电路 331
16．2 图像处理器群接口总线技术 333
16．3 多处理器多线程技术 339
16．4 信号处理关键模块 340
16．4．1 噪声抑制算法硬件流程 340
16．4．2 目标头、尾特征检测硬件流程 341
16．4．3 帧间比较检测硬件流程 343
16．4．4 单帧检测硬件流程 345
16．4．5 跟踪模块硬件流程 348
参考文献 349
内容简介:
本书从实用性和先进性出发，较全面地介绍了红外目标探测的基本理论与相关算法。全书共分16章，主要内容包括：红外热成像特性分析、红外图像动态噪声抑制技术、红外非均匀噪声抑制技术、红外小目标特性分析、红外小目标自动检测与跟踪的核心框架、红外小目标自动检测与跟踪中的背景抑制、红外小目标自动检测与跟踪中的数据关联、红外小目标自动检测与跟踪具体算法、红外线目标特性分析、线目标自动检测中的背景抑制技术、红外线目标自动检测与跟踪算法、地面红外面目标特性分析、地面红外面目标搜索、地面红外面目标跟踪、红外目标探测硬件系统等。本书可作为高等学校光电专业的基础教材，也可供相关领域的工程技术人员学习、参考。
作者简介:
陈钱，男，1964年11月出生，中共党员，教授、博士、博导。教育部“长江学者奖励计划”特聘教授，享受政府特殊津贴。入选首批新世纪百千万人才工程*家级人选，是江苏省“333工程”和国防科工委“511人才工程”学术技术带头人。曾荣获教育部首届优秀青年教师奖、江苏省第六届青年科技奖、江苏省新长征突击手、江苏省优秀青年骨干教师、江苏省高校先进科技工作者及国防科技工业有突出贡献中青年专家、国防科技工业百名优秀博士。兼任国际光学工程学会（SPIE）会员、国际信息显示学会（SID）会员、中国青年科协委员、总装备部XX专家组成员、国防科工委XX委员会委员、中国光学学会光电技术专业委员会常委、中国兵工学会光电子专业委员会委员、中国兵工学会理事、江苏省激光与光学工程学会理事和江苏省光电技术专业委员会副主任委员。主持国家重大型号、专项、重点预研和基金等科研任务30余项，发表SCI和EI收录学术论文116篇，获国家科技进步二等奖1项，省部级科技一等奖2项、二等奖5项。钱惟贤，男，1980年2月出生，副研究员、博士。入选教育部新世纪优秀人才、江苏省“333工程”人才、江苏省六大高峰人才。
目录:
目录
第1章绪论 1
1．1 红外搜索与跟踪系统的优点 1
1．2 红外搜索与跟踪系统的功能特点 2
1．3 红外搜索与跟踪的发展现状 5
1．4 本书的安排 8
参考文献 8
第2章红外热成像特性分析 13
2．1 红外热成像技术发展概况 13
2．2 红外探测器的主要热探测机理 15
2．2．1 热电探测器和铁电测辐射热计 15
2．2．2 热电偶探测器 17
2．2．3 电阻微测辐射热计 18
参考文献 19
第3章红外图像动态噪声抑制技术 22
3．1 红外图像动态噪声特性 22
3．2 具有细节保护功能的改进型中值滤波器 24
3．2．1 基于隶属度的中心权值调整 24
3．2．2 算法的实验结果 26
3．3 新型图像噪声抑制各向异性扩散算法 28
3．3．1 基于方向信息测度的非线性扩散 28
3．3．2 新的非线性扩散方程 29
3．3．3 算法的仿真结果 30
3．4 基于运动补偿的红外图像噪声时域IIR滤波算法 32
3．4．1 时域IIR滤波器 33
3．4．2 基于噪声分布模型的运动检测 33
3．4．3 基于概率松弛法的运动区域标号 35
3．4．4 运动补偿 35
3．4．5 算法处理结果 36
参考文献 37
第4章红外非均匀噪声抑制技术 38
4．1 空域低通时域高通非均匀性校正算法 39
4．2 高频恒定统计算法 45
4．3 基于最优化技术的条纹非均匀性校正算法 49
参考文献 56
第5章红外小目标特性分析 57
5．1 背景杂波特性分析 57
5．2 目标特性分析 59
5．2．1 目标的红外辐射特性 59
5．2．2 目标几何特性分析 63
5．2．3 目标成像过程模型 64
5．2．4 运动特性分析 67
5．2．5 目标的图像统计特征分析 68
5．3 小目标探测作用距离分析 69
5．4 小目标探测作用距离的作战效能分析 72
5．5 目标与背景的局部相关性及其度量 73
参考文献 74
第6章红外小目标自动检测与跟踪的核心框架 76
6．1 红外小目标自动检测与跟踪技术发展现状 76
6．1．1 先探测后跟踪（DBT）技术 76
6．1．2 先跟踪后探测（TBD）技术 78
6．2 本书的小目标自动检测与跟踪框架 80
参考文献 81
第7章红外小目标自动检测与跟踪中的背景抑制 84
7．1 背景抑制技术的发展现状 84
7．2 传统的背景抑制算法 86
7．2．1 传统的空域背景抑制算法 86
7．2．2 频域高通滤波方法 91
7．3 基于背景分类的背景抑制算法 93
7．3．1 基于复杂度分类的背景抑制算法 94
7．3．2 基于光流直方图运动补偿算法 99
7．3．3 基于光流估计的背景抑制算法 104
7．3．4 基于二维速度矢量直方图的背景抑制算法 109
7．4 复滤波器组背景自适应抑制算法 113
参考文献 123
第8章红外小目标自动检测与跟踪中的数据关联 127
8．1 小目标自动检测与跟踪的贝叶斯框架 127
8．2 小目标自动检测与跟踪的点迹形成 129
8．2．1 恒虚警率检测 129
8．2．2 点迹的特征变量 133
8．2．3 点迹的建模 137
8．2．4 多特征观测概率的建模 140
8．3 航迹的多特征似然概率 145
8．4 组合滤波技术 146
参考文献 150
第9章红外小目标自动检测与跟踪具体算法 151
9．1 小目标自动检测与跟踪波门选择法则 151
9．2 最大观测概率算法 152
9．3 多特征PDA算法 157
9．4 组合滤波最大观测概率算法 163
9．5 粒子多假设算法 167
9．6 转移受限粒子滤波算法 172
9．6．1 粒子滤波器 172
9．6．2 Mean-shift跟踪算法 173
9．6．3 Mean-shift粒子滤波算法 175
9．6．4 我们的算法 176
9．7 MC_MHT算法 181
参考文献 183
第10章红外线目标特性分析 184
10．1 线目标产生机理分析 184
10．2 线目标作用距离分析 187
10．2．1 面阵旋转作用距离方程 187
10．2．2 有效作用距离方程 190
10．2．3 面阵与线阵的性能比较 191
10．3 红外线目标的模拟生成 192
10．3．1 红外场景的模拟生成 193
10．3．2 线目标的模拟生成 193
10．3．3 包含线目标的红外场景仿真 193
参考文献 195
第11章线目标自动检测中的背景抑制技术 196
11．1 传统背景抑制算法用于线目标自动检测 196
11．1．1 红外图像噪声抑制 196
11．1．2 基于面阵探测器扫描搜索系统背景抑制处理思路 198
11．1．3 基于模板匹配滤波算法 198
11．1．4 基于形态学的滤波算法 199
11．1．5 基于中值滤波方法 201
11．2 面阵探测器扫描搜索系统背景抑制的新方法 201
11．2．1 最小行间差滤波算法 202
11．2．2 基于区域统计排序的滤波算法 205
11．2．3 基于小波变换的滤波算法 208
11．2．4 基于帧间匹配的滤波算法 211
11．3 实验比较分析 214
参考文献 221
第12章红外线目标自动检测与跟踪算法 223
12．1 基于多算法融合的目标自动检测流程 223
12．1．1 基于目标头、尾特征检测 224
12．1．2 单帧目标自动检测实现过程 226
12．1．3 帧间比较检测实现过程 228
12．1．4 融合判决 229
12．2 基于概率分布函数匹配的线目标探测技术 233
12．2．1 小目标子区域的灰度概率分布 233
12．2．2 基于概率分布函数匹配的小目标探测 235
12．3 基于目标特征的多目标跟踪检测技术 236
12．3．1 多目标跟踪完整过程 236
12．3．2 基于目标特征的数据关联技术 237
12．3．3 数据关联与跟踪具体算法 239
12．4 实验结果与分析 239
12．4．1 算法融合目标自动检测仿真结果与分析 239
12．4．2 目标跟踪仿真结果与分析 244
12．4．3 算法性能分析 245
参考文献 246
第13章地面红外面目标特性分析 247
13．1 地面红外目标探测的难点 247
13．2 地面红外目标跟踪技术的研究现状 249
13．2．1 地面红外场景图像预处理技术的研究现状分析 249
13．2．2 地面红外目标搜索技术的研究现状分析 251
13．2．3 成像目标跟踪技术的研究现状分析 253
13．3 基于光流的运动区域增强 255
13．3．1 光流的基本原理 255
13．3．2 TV-L1光流 257
13．3．3 快速TV-L1光流 262
13．3．4 输入图像的预配准 264
13．3．5 光流的计算框架 266
13．3．6 基于HSV色彩空间的光流信息融合 268
13．4 红外序列图像光流估计的并行优化 269
13．4．1 GPU的简要介绍 269
13．4．2 CPU-GPU异构计算平台模式 270
13．4．3 基于CUDA并行优化的TV-L1光流 271
参考文献 273
第14章地面红外面目标搜索 279
14．1 红外运动目标的帧内检测 279
14．1．1 基于连通域标记法的运动区域分割 279
14．1．2 特征空间的核密度估计 281
14．1．3 Mean Shift算法 285
14．1．4 结合连通域标记的Mean Shift聚类 288
14．1．5 实验与结果 289
14．2 红外地面目标的数据关联 291
14．2．1 红外地面目标的特征 291
14．2．2 贝叶斯框架下的数据关联技术 293
14．2．3 地面目标多特征融合的Kalman滤波 295
14．2．4 航迹管理 298
14．2．5 实验与结果 300
参考文献 303
第15章地面红外面目标跟踪 305
15．1 粒子滤波框架下的目标跟踪 305
15．1．1 重要性采样 305
15．1．2 序列重要性采样 306
15．1．3 粒子滤波的整体流程 309
15．2 粒子观测概率的估计 309
15．2．1 主成分分析的基本原理 310
15．2．2 序列KL变换 310
15．2．3 主成分分析的概率模型 313
15．2．4 目标的遮挡判定 315
15．3 系统状态转移概率的估计 317
15．4 基于特征子空间的多角点跟踪算法 320
15．4．1 基于特征子空间的角点描述 321
15．4．2 角点的跟踪 321
15．4．3 实验与结果 325
15．5 粒子滤波框架下的红外地面目标跟踪算法的总体流程 327
参考文献 328
第16章红外目标探测硬件系统 330
16．1 硬件处理模块总体框架 331
16．1．1 硬件组成与信号处理流程 331
16．1．2 硬件处理电路 331
16．2 图像处理器群接口总线技术 333
16．3 多处理器多线程技术 339
16．4 信号处理关键模块 340
16．4．1 噪声抑制算法硬件流程 340
16．4．2 目标头、尾特征检测硬件流程 341
16．4．3 帧间比较检测硬件流程 343
16．4．4 单帧检测硬件流程 345
16．4．5 跟踪模块硬件流程 348
参考文献 349

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