[发明专利]复杂背景下红外弱目标检测与跟踪的应用

权利要求书

1.复杂背景下红外弱目标的检测与跟踪系统的应用，其特征是方法步骤如下：

（1）保持拓扑结构的图像预处理技术，构建空域邻近与方向优先的仿生视觉加权熵模型，使图像从灰度模式变换为熵模式，既提高弱目标的信杂比又保持图像的拓扑结构；

（2）分析弱目标的突发或平稳运动状态，依据熵流的非线性平滑与局部约束准则，采用非线性扩散因子控制平滑程度，自适应调整熵流变分模型的数据项与平滑项的比例因子，构造自适应熵流的非线性扩散运动模型，描述弱目标运动状态；

（3）研究同类多特征融合与度量的弱目标跟踪方法，目标一般具有相同或趋近的类属特征，采用弱目标的运动与非运动特征集，分析多特征合成策略，构建多特征关联的距离评价函数，识别弱目标与目标轨迹。

2.根据权利要求1所述的一种红外弱目标检测与跟踪的应用，其特征在于：所述保持拓扑结构的红外图像预处理技术，构建空域邻近与方向优先的仿生视觉加权熵模型，变换图像模式，实现抑制噪声、杂波与保持图像拓扑结构的目的。

3.根据权利要求1所述的一种红外弱目标检测与跟踪的应用，其特征在于：所述图像熵模式所引起的表观运动来刻画目标运动，分析突发或平稳特性的弱目标运动状态；依据熵流的非线性平滑与局部约束准则，采用非线性扩散因子来控制平滑程度，以及熵流约束和平滑约束的自适应组合约束弱目标的估计速度,得到致密的熵流场，实现估计速度逼近真实的弱目标运动状态。

4.根据权利要求1所述的一种红外弱目标检测与跟踪的应用，其特征在于：所述单一特征的跟踪方法很难适应于复杂的红外跟踪应用环境，利用同类目标一般具有相同或趋近的类属特征，构建运动与非运动的类属多特征融合与度量的目标跟踪方法，剔除伪目标，识别弱目标与目标轨迹。