复杂背景下小目标检测方法综述
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向着集成DSP方向发展 内核结构进一步改善 进一步降低功耗和几何尺寸 与可编程器件结合
8 结Hale Waihona Puke Baidu语
DSP 技术是一门不断发展和创新的技术 电子技术 数字电路 模拟电路 单片机开发与计算机技术，汇编与C 语言 EDA 技术
EWB、PSPICE、PROTEL 电子制图 VHDL 和 FPGA 开发 ASIC 设计 数字信号处理与图像处理
对比度与信噪比 （1）固有对比度 （2）视在对比度 信噪比 一般用于雷达信号处理，它等同于光
电系统中的对比度。 SNR=（s-u）/ơ S ，u， ơ 分别为信号的幅值、均值和方差
5 复杂背景中点目标的检测
光电探测器的首要任务就是尽可能早 （远）的发现目标：
1。检测迎头目标，这时为点目标 2。光电系统扑获视场大，目标小 3。出现“追尾”情况，为小目标或点目
消除复杂背景。 红外图像的一个最重要的和最基本的特点是 亮度梯度分布，特别适合去高通匹配检测
背景估计法
在搜索阶段，红外探测器处于固定静止 状态，可以对背景进行估计，从而用实 际图像的差来检测出目标
轨迹多帧累计方法
变换检测方法
人工干涉
6基于DSP的图像处理系统的发 展现状
光机所 上世纪80年代末期采用TMS320C10 DSP 设计图像处理器并应用到实际工程中
复杂背景下小目标检测方法综述
主要内容
1 引言 2 复杂背景下小目标的检测 3 基于图像处理的点目标检测方法 4 实时图像处理的评价指标 5 实时图像处理系统结构 6 实时图像处理系统的发展现状和展望 7 结束语
1 引言
空对地的复杂背景下实时图像处理信噪 比一般较低，是目前实时图像处理和识 别应用中的一个难题。
信号处理的方法
边跟踪、边检测 专家识别算法 融合算法 目标特征不变矩法 误差外推 先跟踪后检测思想 目标聚合算法 模板刷新（目标旋转时） 重心与相关融合
3 实时图像处理系统结构
图像信息的二维性，处理算法复杂，运算量大； 硬件系统应采用并行流水结构，常采用 DSP和FPGA有效的结合起来 数字图像信号的接收和预处理由FPGA完成；
DSP组成的图像处理器实现目标信号的实时检 测、识别、跟踪处理和融合，目标匹配及去处 假目标的处理并给出目标偏离视场中心的误差。 软件处理算法和视频图像处理硬件系统的研制 同等重要，某种成度上算法更重要。
视频跟踪器硬件框图
4实时图像处理的评价指标
利用雷达的类似的概念：检测概率 、虚警率、信 噪比
其困难主要表现在两个方面
- 如何在复杂背景下实时检测和识别目 标
-如何在复杂背景下实时跟踪目标 算法、硬件平台、性能指标进行研究
实时图像处理算法的要求
实时图像处理已经研究了很长时间，还有很多 不令人满意的地方。
复杂背景对实时图像处理的处理能力提出了很 高的要求，其性能指标有如下特点：
上世纪90年代中期 TMS320C20 DSP 设计图像处理器 上世纪90年代末期 TMS320C80 DSP 设计图像处理器 2000年 至今 TMS320C6000系列 DSP 设计图像处理器 6202 6203 6416 设计了多种图像处理器用于各
种军用和民用工程上.
7 DSP技术的展望
标 4。星体测量，为点目标 可见小目标或点目标的测量是很重要的
问题。
点目标或小目标的检测方法
红外探测器的检测应在先验信息的引导 下进行，这些引导信息包括目标距离和 速度。
高通+匹配方法 背景估计法 轨迹多帧累计方法 变换检测方法 人工干涉
高通+匹配方法
根据先验知识，可以有针对性地去除云和地物 等复杂背景。 在高通率滤波中加入目标匹配，就能很好的
高检测概率 低虚警率 快速响应 多目标处理能力
实时图像处理目标与背景关系
远距离、实时性、低信噪比； 复杂背景 强干挠 多目标 目标大小变化：从微弱点目标、斑点目
标、到面目标； 红外图像的非均匀性
传统图像处理方法
中值滤波可能滤除微弱点目标； 不能检测远距离低信噪比目标 阈值分割失效 在有地物或海面背景时受到干扰 不能区分目标和红外干扰弹
8 结Hale Waihona Puke Baidu语
DSP 技术是一门不断发展和创新的技术 电子技术 数字电路 模拟电路 单片机开发与计算机技术，汇编与C 语言 EDA 技术
EWB、PSPICE、PROTEL 电子制图 VHDL 和 FPGA 开发 ASIC 设计 数字信号处理与图像处理
对比度与信噪比 （1）固有对比度 （2）视在对比度 信噪比 一般用于雷达信号处理，它等同于光
电系统中的对比度。 SNR=（s-u）/ơ S ，u， ơ 分别为信号的幅值、均值和方差
5 复杂背景中点目标的检测
光电探测器的首要任务就是尽可能早 （远）的发现目标：
1。检测迎头目标，这时为点目标 2。光电系统扑获视场大，目标小 3。出现“追尾”情况，为小目标或点目
消除复杂背景。 红外图像的一个最重要的和最基本的特点是 亮度梯度分布，特别适合去高通匹配检测
背景估计法
在搜索阶段，红外探测器处于固定静止 状态，可以对背景进行估计，从而用实 际图像的差来检测出目标
轨迹多帧累计方法
变换检测方法
人工干涉
6基于DSP的图像处理系统的发 展现状
光机所 上世纪80年代末期采用TMS320C10 DSP 设计图像处理器并应用到实际工程中
复杂背景下小目标检测方法综述
主要内容
1 引言 2 复杂背景下小目标的检测 3 基于图像处理的点目标检测方法 4 实时图像处理的评价指标 5 实时图像处理系统结构 6 实时图像处理系统的发展现状和展望 7 结束语
1 引言
空对地的复杂背景下实时图像处理信噪 比一般较低，是目前实时图像处理和识 别应用中的一个难题。
信号处理的方法
边跟踪、边检测 专家识别算法 融合算法 目标特征不变矩法 误差外推 先跟踪后检测思想 目标聚合算法 模板刷新（目标旋转时） 重心与相关融合
3 实时图像处理系统结构
图像信息的二维性，处理算法复杂，运算量大； 硬件系统应采用并行流水结构，常采用 DSP和FPGA有效的结合起来 数字图像信号的接收和预处理由FPGA完成；
DSP组成的图像处理器实现目标信号的实时检 测、识别、跟踪处理和融合，目标匹配及去处 假目标的处理并给出目标偏离视场中心的误差。 软件处理算法和视频图像处理硬件系统的研制 同等重要，某种成度上算法更重要。
视频跟踪器硬件框图
4实时图像处理的评价指标
利用雷达的类似的概念：检测概率 、虚警率、信 噪比
其困难主要表现在两个方面
- 如何在复杂背景下实时检测和识别目 标
-如何在复杂背景下实时跟踪目标 算法、硬件平台、性能指标进行研究
实时图像处理算法的要求
实时图像处理已经研究了很长时间，还有很多 不令人满意的地方。
复杂背景对实时图像处理的处理能力提出了很 高的要求，其性能指标有如下特点：
上世纪90年代中期 TMS320C20 DSP 设计图像处理器 上世纪90年代末期 TMS320C80 DSP 设计图像处理器 2000年 至今 TMS320C6000系列 DSP 设计图像处理器 6202 6203 6416 设计了多种图像处理器用于各
种军用和民用工程上.
7 DSP技术的展望
标 4。星体测量，为点目标 可见小目标或点目标的测量是很重要的
问题。
点目标或小目标的检测方法
红外探测器的检测应在先验信息的引导 下进行，这些引导信息包括目标距离和 速度。
高通+匹配方法 背景估计法 轨迹多帧累计方法 变换检测方法 人工干涉
高通+匹配方法
根据先验知识，可以有针对性地去除云和地物 等复杂背景。 在高通率滤波中加入目标匹配，就能很好的
高检测概率 低虚警率 快速响应 多目标处理能力
实时图像处理目标与背景关系
远距离、实时性、低信噪比； 复杂背景 强干挠 多目标 目标大小变化：从微弱点目标、斑点目
标、到面目标； 红外图像的非均匀性
传统图像处理方法
中值滤波可能滤除微弱点目标； 不能检测远距离低信噪比目标 阈值分割失效 在有地物或海面背景时受到干扰 不能区分目标和红外干扰弹