针对近年来得到迅速发展的短波红外成像系统, 分析了增加激光主动照明的必要性.目前常用的激光照明匀化方案均匀性均不高, 达不到照明成像的要求.提出了连续变焦激光照明系统, 使用成像镜头把光纤端面的像直接成像在被照明表面, 照明光斑均匀.分析了变焦照明系统的设计理论, 设计了25倍变焦的短波红外激光照明系统.该照明系统的光学镜头由3组镜片组成, 由凸轮结构实现连续变焦.体积小, 结构简单, 变焦倍数大.最终实现了2~50°的照明角度连续变化.照明光斑均匀度达到92.7%.进行了野外成像实验, 对人员识别距离可达1.2 km.设计的连续变焦激光照明系统对提高短波红外成像系统的夜视能力具有较高的意义.

由于传统的跟踪算法没有充分利用目标与其局部背景的时空相关性, 使其不能有效地区分背景边缘和红外弱小目标, 从而在跟踪过程中产生偏移现象.针对这一问题, 本文在时空上下文学习跟踪的原理基础上, 分析了跟踪偏移的原因, 并引入图像引导滤波方法, 提出了一种引导滤波结合时空上下文的红外弱小目标跟踪算法.该算法首先采用引导滤波对上下文区域进行处理, 在保留上下文区域云层边缘的同时剔除目标及噪声, 再将其与滤波结果作差.最后利用小目标的“置信图”检测出目标.为了验证该方法的有效性, 采用五组红外小目标序列图像进行实验, 并与经典时空滤波、改进的模板匹配和移动管道滤波等方法作比较.实验结果表明本文提出的方法在主观视觉和客观评价指标方面均优于其它三种经典方法, 且具有更高的目标跟踪精度与较好的实时性.

针对复杂背景下红外弱小目标检测效果不佳的问题, 结合多尺度分析法和各向异性扩散方程, 利用图像尺度和方向信息, 提出一种新的红外弱小目标检测算法.首先, 采用Surfacelet变换对图像进行多尺度、多方向分解, 得到不同尺度下高频子带系数和低频子带系数；其次根据不同频带的特点, 分别采用改进的各向异性扩散方程差分滤波和局部去均值滤波对高频子带系数和低频子带系数进行处理；最后, 采用逆Surfacelet变换重构处理后的子带系数, 并采用自适应阈值分割对重构的图像进行分割, 以实现目标检测.采用多组红外图像进行试验, 并与小波滤波以及各向异性扩散滤波进行比较, 实验结果显示, 该算法能有效抑制背景及其边缘, 可以获得比另外两种算法更好的红外弱小目标检测效果.

由于传统的背景抑制方法没有充分利用信号的方向信息, 使其不能有效区分背景边缘和红外弱小目标, 从而造成背景抑制结果中有较多的背景泄露.针对上述问题, 本文利用改进的剪切波变换和引导滤波, 提出了一种新的背景抑制方法.首先,采用改进的剪切波变换对红外弱小目标图像进行多尺度和多方向分解, 将图像分解得到不同的高频子带系数和低频子带系数;其次, 利用目标信号与边缘在方向上的差异, 采用自适应引导滤波对高频子带系数进行处理;再次, 对分解后的低频子带系数和处理后的高频子带系数进行改进的剪切波逆变换, 得到预测的背景图像;最后, 将原图像与背景预测图像相减获得背景抑制且目标增强的红外图像.为了验证本文方法的有效性, 采用多组实验对其进行验证, 并与经典的Max-Median、TDLMS和Top-hat等方法作比较.多组实验结果均表明本文方法在主观视觉和客观评价指标方面均优于其它三种经典方法, 可有效提高红外搜索跟踪系统对红外弱小目标的探测概率.