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系统整机不断向模块化结构及组件化方向发展．减小体积和质量。
(6)采用双波段工作方式，如美国SIRST即采用了双波段红外传感器。主要目的是
通过在两个波段上采集目标数据，提高探测和跟踪的可靠性。
§1.3 相关技术及研究方法
§1.3.1 红外图像的特点
与可见光成像器件不同，红外成像器件存在光敏元响应非均匀性，甚
至个别光敏元还可能是哑元。因此，红外成像系统不能简单地认为是一个
线性空间不变系统。由此获得的红外图像是一个由真实场景图像、成像噪
声和成像干扰组成的集合。假设f(x，y)表示成像系统获取的红外图像，则
包含有点目标的红外场景图像可以描速为：
为目标灰度值； 为背景图像， 表示成像噪声， 表示
成像干扰。背景图像 通常都有较长的相关长度，它占据了场景图像
空间频率中的低频信息。同时，由于场景和传感器内部热分布的不均匀性，背景
图像 是一个非平稳过程，图像中局部灰度值可能会有较大的变化，另外，
也包含部分空间频率域中的高频分量，它们主要分布在背景图像中各个
同质区的边缘处。
成像噪声 是在成像过程引入的，是叠加在红外图像随机位置上的一些
小扰动；而成像干扰 则是由于红外成像光敏元响应非均匀性或哑元引起
的它在红外图像的随机或固定位置上形成一些错误的图像数据点。因此，成像干
扰 在图像中表现为象素灰度值远大于或小于其周围邻域中值的一些孤立
点，红外图像去噪的目的就是从图像 中估计真实场景图像。
鉴于以上介绍的红外成像系统的成像特点，红外图像中小目标的检测问题以
其国有的特殊性有别于一股的目标检测问题，其难点主要体现在下列几个方面：
1．红外成像为热源成像，图像中目标和边界均模糊不清。
2．由于高于绝对零度的物体均具有红外辐射能力，因此自然界中的干扰
源很多，如果区分不好容易造成虚警。
3．小目标自身无明显形状、尺寸、纹理等信息可以利用。
4．目标在图像上成像面积小，往往伴随着信号强度弱，目标捕获要在低
信噪比条件下进行，使得传统的仅仅基于强度信息的检测方法失效。
5．单帧处理常常无法保证检测性能，需要通过对多帧图像处理来积累目
标能量。这使得存储和处理的数据量增大，为实时处理增加难度。
从式1-1中可以看出，序列红外图像中点目标的检测与跟踪所涉及到的相关技术
主要包括以下两方面的内容：
1．红外图像的预处理。 2．点目标的检测。
§1.3.2 红外图像的预处理
在实际的IRST系统中，噪声虚警的原因很多，例如卷云边缘、天空飞过的小
鸟、太阳辐射的红外饱和、探测器的噪声、甚至是晃动的树叶等，然而我们可以
将这些虚警的原因划分为两类，杂波和噪声，噪声可以认为是点状的类似于点目
标的信号，它们在一帧内与目标是不可区分的，然而在帧间的运动规律上缺乏像
目标那样的相关性。杂波可以认为是在空间分布上呈非点状的非目标信号，例如
云朵边缘、建筑物的边缘等。
噪声在单帧图像中无法与真实目标区分，需要利用目标在多帧图像中的运动
轨迹的相关性来区分。红外图像的预处理主要就是杂波抑制技术。由于背景杂波
的强度比传感器内部噪声及目标亮度大得多，而且往往不知道其统计特性，强杂
波就成了目标检测的一大障碍。所以杂波抑制在目标检测过程中占有非常重要的地位。