红外弱小目标检测

最基本的背景预测模型为：
Y (m, n) Wj (l, k)X 0 (m l, n k) l,k S j
1.1.1 约翰逊噪声
• 约翰逊噪声也叫热噪声，它是由于在红外探测器 等阻性材料中电子的热运动所引起的。
• 约翰逊噪声电流的分布：
P i
(2
i ) e 2 1/ 2 (i 2 / 2iJN2 )
JN
其中：P i 为探测器电流的概率分布。
i为探测器电流。
iJN 2为约翰逊噪声电流的均方值。
约翰逊噪声电流的概率分布
• 2.1 背景预测的基本模型 • 2.2 基本背景预测算法 • 2.3 最佳权重背景预测算法 • 2.4 最大化背景模型和最相似背景模型 • 2.5目标像素的聚类合并方法
2.1 背景预测的基本模型
目标的信噪比和 对比度较大，背 景单一，噪声较 小
目标的对比度较 小，背景为空中 云背景，但背景 起伏较小，噪声 也较小
120
100
80
60
40
20 0
20 40 60 80 100 120
X方向位置
Βιβλιοθήκη Baidu
(d)为目标所在水平方向的灰 度分布
（c）直方图
180 160 140 120 100
80 60 40 20
0 0
20 40 60 80 100 120 140
Y方向位置
(e)为目标所在垂直方向的灰
度分布
2.基于局域背景预测的红外弱小目标检测方法
图像中存在两 个目标，属于 多目标的情况， 背景较为单一， 噪声较小
背景为空背景， 起伏较为强烈， 图像中有明显的 扫描线噪声
目标在云背景中， 目标局部对比度相 对较低。
背景复杂，为地 面背景
图像中存在强 烈的噪声，目 标的信噪比和 对比度都较低， 该噪声可能是 由探测器或电 路系统带来的
在背景中存在 其它的人造干 扰物体
分为：入射光子激发出的散粒噪声 热激发产生的散粒噪声
1.1.3 产生-复合噪声
• 产生-复合噪声存在于光导型探测器中。光导 型探测器的基本原理是当入射光子的达到一定能 量时，会引起电荷载流子从一个能量级跃迁到另 一个能量级。结果，所造成的电子、空穴就改变 了材料的电导率，探测器的电导率是与电荷载流 子的空间密度成比例的，因此空穴和电子数量的 波动会导致电导率的波动。在恒定电压的条件下 就可以引起探测器输出电流的波动，这样就带来 了产生-复合噪声。
• 光子噪声的特性是近似与散粒噪声和产生-复合噪 声相同的。
4 光子噪声
• 由入射光子能量W的改变所激发出的电子数量K 的概率密度函数如下：
P(K ) 0P(K,W , )P(W )dW
• 其中P(W)是入射光子能量的概率密度函数。应 该注意到，尽管前面讨论的散粒噪声和产生-复 合噪声展现出P(K,W,τ)服从泊松分布（在极限情 况下服从高斯分布），但在一般情况下上述分布 并不服从泊松分布或高斯分布。
（a）为原图，（b）为傅立叶变换的幅值图，（c）为直方图。原图是从 录像带上采集的，估计是在录像或放像时引入了强烈的色噪声，体现在 图像上是强烈的网纹。从（b）上可以看到网纹在图像中是强烈的高频 成分。从（c）上可以看到，灰度的整体分布也近似于正态分布的形状 ，但形成了明显的双峰。
1.2 红外弱小目标和背景特性分析
对由电荷载流子的密度变化而引起的噪声进行分 析必须考虑以下几个方面：
• 入射光子轰击探测器的速率。 • 由入射光子引起的、电子产生的量子效率η。 • 所产生电子的存在周期。
1.1.4 光子噪声
• 在前面的散粒噪声和产生-复合噪声讨论中，都假 设了入射光子的能量是常数。然而，在探测器中 入射光子的强度可能是波动的，这样就带来了光 子噪声，由光子噪声所引起的电流波动将会在的 探测器的输出中发现。
X方向位置
260 240 220 200 180 160 140
0
（c）直方图
20 40 60 80 100 120
Y 方 向位 置
(d)为目标所在水平方向的灰 度分布
(e)为目标所在垂直方向的灰
度分布
红外弱小目标图像2
灰 度值 灰 度值
（a）原图
(b)目标所在 位置的局部
180
放大图
160
140
红外弱小目标检测
1.红外目标、背景和噪声分析 2.基于局域背景预测的红外弱小目标检测方法 3.红外序列图像中的弱小目标检测 4.红外弱小目标的检测性能分析
1.1噪声分析
噪声从广义上讲，是不需要的信号成份，也就是不希望得 到的信号成份。 *约翰逊噪声 *散粒噪声 *产生-复合噪声 *光子噪声 *1/f噪声 *色噪声
1.1.2 散粒噪声
• 散粒噪声是由于光电子的离散性所带来的。散粒 噪声只会发生在光电探测器（photovoltaic）中。
• 因为光电真空二极管探测器和光电二极管探测 器的电子产生都需要克服一个能量阻力，这样就 说明了两种探测器散粒噪声的产生具有相同的过 程，因此下面将只讨论光电真空二极管探测器的 散粒噪生。
局域背景预测方法
• 图像中的任何一个像素点，如果是属于背景中的 点，那么它的灰度值一定可以用周围区域的象素 点的灰度值来预测，也就是说， 它跟周围的某些 点是属于同一背景的，或者说，它的灰度值与周 围象素点的灰度值相关性较强。而对于属于目标 上的象素点，它的灰度值与周围象素点的灰度值 相关性较差，在图像局部会形成一个或几个“异 常点”。利用这样的差异来分离目标与背景是背 景预测方法的出发点。
• 小目标标准： • 一是，在图像中目标的几何尺寸小到无法提取任
何形状信息，只是一个亮点或亮斑； • 二是在图像上的几何尺寸在6×6（或总象素不超
过30个）以下。
红外弱小目标图像1
灰 度值
灰 度值
（a）原图
260 240
(b)目标所在 位置的局部 放大图
220
200
180
160
140 0
20 40 60 80 100 120
1.1.5 1/f噪声
• 1/f噪声是红外探测器低频部分的一种电流噪声。 顾名思义，1/f噪声与频率成反比。
• 1/f噪声和产生-复合噪声都来自表面势垒层。 HgCdTe红外探测器的这一噪声只表现在低频部分 ，当频率高于一定频率f0（转折频率）时，与其 它噪声相比可忽略不计。
1.1.6 色噪声
• 有时候系统在电路系统或视频处理的其它环节有可能引入 强噪声，这种噪声一般为色噪声。