1 上海航天控制技术研究所，上海 201109
2 中国航天科技集团公司红外探测技术研发中心，上海 201109
针对天地复杂背景下红外弱小目标的检测，提出了一种融合 top-hat变换、边缘检测的新方法。首先将改进的 top-hat变换应用于红外弱小目标图像，将图像中与目标特性相似的像素进行增强，并去除云层背景对目标的干扰，得到若干疑似目标的增强结果，并结合阈值分割方法对增强结果进行筛选，剔除大部分不符合弱小红外目标特性的背景干扰点。然后采用基于 Canny算子的边缘提取方法对原始图像中的天地线进行检测，并以天地分割线作为先验知识，去除形态学滤波后所增强的地物背景中的疑似目标，得到最终的真实目标的检测结果。通过实验得出，本文所提出的方法对于天地背景下的弱小红外目标具有良好的检测效果。
红外弱小目标 复杂场景 形态学滤波 Canny算子 边缘检测 infrared dim small target complex scenes morphology filter Canny operator edge detection
为提高自研“猫眼”探测系统的自动对焦性能，对主动激光图像散斑噪声、自动对焦窗口和视场变化三个对焦性能影响因素进行分析，分别提出了自动对焦改进算法及策略。实验证明，改进后，探测系统自动对焦性能明显提升，为探测系统后续预警提供了清晰准确的威胁目标激光图像。
图像处理 猫眼探测 激光图像 自动对焦 形态学滤波 对焦窗口 激光与光电子学进展
2014, 51(7): 071001
国防科学技术大学 ATR 国防科技重点实验室,长沙 410073
在固定大视场光电探测系统图像中,远距离空间目标运动角速度慢、星像小,难以从众多恒星星像中有效检测到。针对上述问题,提出了一种基于恒星配准后差分相乘的缓动弱小空间目标检测算法,首先在空域上利用形态学Top-hat 滤波抑制背景增强目标,然后在时域上将恒星配准后差分相乘增强缓动弱小空间目标,最后经自适应门限分割与航迹关联进行目标确认。实测结果表明,算法全面考虑了缓动弱小空间目标在时域及空域方面的特性,能有效地从复杂背景中检测到低信噪比缓动弱小目标,并满足实时性的要求。
图像配准 缓动目标 形态学滤波 时空域融合 image registration slow target morphology filter time-space fusion
