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第1章 绪论1

1.1 红外搜索与跟踪系统的优点1

1.2 红外搜索与跟踪系统的功能特点2

1.3 红外搜索与跟踪的发展现状5

1.4 本书的安排8

参考文献8

第2章 红外热成像特性分析13

2.1 红外热成像技术发展概况13

2.2 红外探测器的主要热探测机理15

2.2.1 热电探测器和铁电测辐射热计15

2.2.2 热电偶探测器17

2.2.3 电阻微测辐射热计18

参考文献19

第3章 红外图像动态噪声抑制技术22

3.1 红外图像动态噪声特性22

3.2 具有细节保护功能的改进型中值滤波器24

3.2.1 基于隶属度的中心权值调整24

3.2.2 算法的实验结果26

3.3 新型图像噪声抑制各向异性扩散算法28

3.3.1 基于方向信息测度的非线性扩散28

3.3.2 新的非线性扩散方程29

3.3.3 算法的仿真结果30

3.4 基于运动补偿的红外图像噪声时域IIR滤波算法32

3.4.1 时域IIR滤波器33

3.4.2 基于噪声分布模型的运动检测33

3.4.3 基于概率松弛法的运动区域标号35

3.4.4 运动补偿35

3.4.5 算法处理结果36

参考文献37

第4章 红外非均匀噪声抑制技术38

4.1 空域低通时域高通非均匀性校正算法39

4.2 高频恒定统计算法45

4.3 基于最优化技术的条纹非均匀性校正算法49

参考文献56

第5章 红外小目标特性分析57

5.1 背景杂波特性分析57

5.2 目标特性分析59

5.2.1 目标的红外辐射特性59

5.2.2 目标几何特性分析63

5.2.3 目标成像过程模型64

5.2.4 运动特性分析67

5.2.5 目标的图像统计特征分析68

5.3 小目标探测作用距离分析69

5.4 小目标探测作用距离的作战效能分析72

5.5 目标与背景的局部相关性及其度量73

参考文献74

第6章 红外小目标自动检测与跟踪的核心框架76

6.1 红外小目标自动检测与跟踪技术发展现状76

6.1.1 先探测后跟踪（DBT）技术76

6.1.2 先跟踪后探测（TBD）技术78

6.2 本书的小目标自动检测与跟踪框架80

参考文献81

第7章 红外小目标自动检测与跟踪中的背景抑制84

7.1 背景抑制技术的发展现状84

7.2 传统的背景抑制算法86

7.2.1 传统的空域背景抑制算法86

7.2.2 频域高通滤波方法91

7.3 基于背景分类的背景抑制算法93

7.3.1 基于复杂度分类的背景抑制算法94

7.3.2 基于光流直方图运动补偿算法99

7.3.3 基于光流估计的背景抑制算法104

7.3.4 基于二维速度矢量直方图的背景抑制算法109

7.4 复滤波器组背景自适应抑制算法113

参考文献123

第8章 红外小目标自动检测与跟踪中的数据关联127

8.1 小目标自动检测与跟踪的贝叶斯框架127

8.2 小目标自动检测与跟踪的点迹形成129

8.2.1 恒虚警率检测129

8.2.2 点迹的特征变量133

8.2.3 点迹的建模137

8.2.4 多特征观测概率的建模140

8.3 航迹的多特征似然概率145

8.4 组合滤波技术146

参考文献150

第9章 红外小目标自动检测与跟踪具体算法151

9.1 小目标自动检测与跟踪波门选择法则151

9.2 最大观测概率算法152

9.3 多特征PDA算法157

9.4 组合滤波最大观测概率算法163

9.5 粒子多假设算法167

9.6 转移受限粒子滤波算法172

9.6.1 粒子滤波器172

9.6.2 Mean-shift跟踪算法173

9.6.3 Mean-shift粒子滤波算法175

9.6.4 我们的算法176

9.7 MC_MHT算法181

参考文献183

第10章 红外线目标特性分析184

10.1 线目标产生机理分析184

10.2 线目标作用距离分析187

10.2.1 面阵旋转作用距离方程187

10.2.2 有效作用距离方程190

10.2.3 面阵与线阵的性能比较191

10.3 红外线目标的模拟生成192

10.3.1 红外场景的模拟生成193

10.3.2 线目标的模拟生成193

10.3.3 包含线目标的红外场景仿真193

参考文献195

第11章 线目标自动检测中的背景抑制技术196

11.1 传统背景抑制算法用于线目标自动检测196

11.1.1 红外图像噪声抑制196

11.1.2 基于面阵探测器扫描搜索系统背景抑制处理思路198

11.1.3 基于模板匹配滤波算法198

11.1.4 基于形态学的滤波算法199

11.1.5 基于中值滤波方法201

11.2 面阵探测器扫描搜索系统背景抑制的新方法201

11.2.1 最小行间差滤波算法202

11.2.2 基于区域统计排序的滤波算法205

11.2.3 基于小波变换的滤波算法208

11.2.4 基于帧间匹配的滤波算法211

11.3 实验比较分析214

参考文献221

第12章 红外线目标自动检测与跟踪算法223

12.1 基于多算法融合的目标自动检测流程223

12.1.1 基于目标头、尾特征检测224

12.1.2 单帧目标自动检测实现过程226

12.1.3 帧间比较检测实现过程228

12.1.4 融合判决229

12.2 基于概率分布函数匹配的线目标探测技术233

12.2.1 小目标子区域的灰度概率分布233

12.2.2 基于概率分布函数匹配的小目标探测235

12.3 基于目标特征的多目标跟踪检测技术236

12.3.1 多目标跟踪完整过程236

12.3.2 基于目标特征的数据关联技术237

12.3.3 数据关联与跟踪具体算法239

12.4 实验结果与分析239

12.4.1 算法融合目标自动检测仿真结果与分析239

12.4.2 目标跟踪仿真结果与分析244

12.4.3 算法性能分析245

参考文献246

第13章 地面红外面目标特性分析247

13.1 地面红外目标探测的难点247

13.2 地面红外目标跟踪技术的研究现状249

13.2.1 地面红外场景图像预处理技术的研究现状分析249

13.2.2 地面红外目标搜索技术的研究现状分析251

13.2.3 成像目标跟踪技术的研究现状分析253

13.3 基于光流的运动区域增强255

13.3.1 光流的基本原理255

13.3.2 TV-L1光流257

13.3.3 快速TV L 1光流262

13.3.4 输入图像的预配准264

13.3.5 光流的计算框架266

13.3.6 基于HSV色彩空间的光流信息融合268

13.4 红外序列图像光流估计的并行优化269

13.4.1 GPU的简要介绍269

13.4.2 CPU-GPU异构计算平台模式270

13.4.3 基于CUDA并行优化的TV-L1光流271

参考文献273

第14章 地面红外面目标搜索279

14.1 红外运动目标的帧内检测279

14.1.1 基于连通域标记法的运动区域分割279

14.1.2 特征空间的核密度估计281

14.1.3 Mean Shift算法285

14.1.4 结合连通域标记的Mean Shift聚类288

14.1.5 实验与结果289

14.2 红外地面目标的数据关联291

14.2.1 红外地面目标的特征291

14.2.2 贝叶斯框架下的数据关联技术293

14.2.3 地面目标多特征融合的Kalman滤波295

14.2.4 航迹管理298

14.2.5 实验与结果300

参考文献303

第15章 地面红外面目标跟踪305

15.1 粒子滤波框架下的目标跟踪305

15.1.1 重要性采样305

15.1.2 序列重要性采样306

15.1.3 粒子滤波的整体流程309

15.2 粒子观测概率的估计309

15.2.1 主成分分析的基本原理310

15.2.2 序列KL变换310

15.2.3 主成分分析的概率模型313

15.2.4 目标的遮挡判定315

15.3 系统状态转移概率的估计317

15.4 基于特征子空间的多角点跟踪算法320

15.4.1 基于特征子空间的角点描述321

15.4.2 角点的跟踪321

15.4.3 实验与结果325

15.5 粒子滤波框架下的红外地面目标跟踪算法的总体流程327

参考文献328

第16章 红外目标探测硬件系统330

16.1 硬件处理模块总体框架331

16.1.1 硬件组成与信号处理流程331

16.1.2 硬件处理电路331

16.2 图像处理器群接口总线技术333

16.3 多处理器多线程技术339

16.4 信号处理关键模块340

16.4.1 噪声抑制算法硬件流程340

16.4.2 目标头、尾特征检测硬件流程341

16.4.3 帧间比较检测硬件流程343

16.4.4 单帧检测硬件流程345

16.4.5 跟踪模块硬件流程348

参考文献349