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图像分割 26
2.5.3特征提取 28
2.5.4目标识别 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
3.2.3Mallat算法和图像的离散小波变换 43
3.3基于最大后验概率准则的小波域降噪和增强算法 46
3.3.1常用的小波域降噪算法 46
3.3.2MAP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最大后验概率准则降噪过程描述 50
3.3.5仿真与分析 50
3.4Contourlet变换理论 54
3.4.1拉普拉斯金字塔 55
3.4.2方向滤波器组 56
3.4.3Contourlet变换过程 58
3.5Contourlet域图像降噪和增强算法 59
3.5.1最大后验概率准则的Contourlet域推广 59
3.5.2Contourlet域降噪过程 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域混合统计图像降噪模型 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红外图像双阈值分割算法 88
4.6.1利用最大类间方差法的双阈值分割 89
4.6.2基于峰值合并的多阈值提取及其改进 91
4.6.3阈值范围的选取 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阈值设定 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小波域尺度间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
5.6.2BP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最大熵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最大熵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基于巴特沃思高通滤波的背景抑制 141
5.8.2相邻帧间的灰度膨胀累加 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
8.2.1SIMD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
8.3.2OpenMP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
8.4.1GPU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