基于目标光谱红外特征提取滤波优化算法研究

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只要物体的温度高于绝对零度,就会无时无刻的发射红外辐射,而且这种辐射携带了物体的许多特征信息,这就为探测和识别目标提供了一种有效方法。本文通过分析目标的红外光谱辐射特性来反演目标的特征,主要研究内容有以下几方面:(一)、目标红外辐射特性分析。首先对目标的红外辐射特性做系统的介绍,目标的红外辐射特性主要包括两个方面:一是目标的自身红外辐射,其主要由目标的自身特征来决定,包括目标的面积和温度等;二是目标对除自身以外其他辐射的反射,包括太阳辐射、地球辐射以及地球反照辐射等。(二)、目标光谱信号检测和标记。第一,目标的红外辐射特性随波长的变化而不同,这里要分析目标的红外辐射特性与波长的关系,分析适合目标特征提取的最佳波段;第二,目标的红外辐射信号包含了不仅有目标的有效信号,还含有很多噪声,我们需要对其信号进行检测,并将有效信号段标记出来。这里我们分别利用门限处理算法和区域生长算法对其进行检测和标记。(三)目标红外特征提取。第一,建立目标特征提取的数学模型,并计算提取目标特征需要的数学参数;第二,分析最优化算法理论基础,并利用最优化(OPT)算法提取目标等效特征信息,并进行噪声分析;第三,研究卡尔曼滤波理论,并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法提取目标等效特征信息,并进行噪声分析。最后对以上两种方法进行比较,分析其优劣性。
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