随着科技进步,光电检测设备作为现代战争中有效的信息收集手段得到越来越多的关注。光电检测设备以摄(照)像机作为成像单元,通过将视场内的光辐射信号转换为相应的电信号(图像、视频),然后对所得到的电信号进行收集、分析和处理,完成目标识别、跟踪等复杂操作。路基车载光电检测设备作为三位一体预警系统中最为常见的侦察方式之一,在未来高技术、高信息化的联合战争中是不可或缺的组成部分。因此,对车载光电检测相关技术进行研究具有重要军事战略意义。运动物体检测是光电系统发现战场有效目标的主要技术手段。装甲车光电系统工作环境恶劣、作战环境变化快,增加了运动物体检测的难度。本文针对车载光电系统在强降雨天气环境下运动物体检测的相关技术难点进行探讨,旨在:针对复杂帧间运动造成车载光电系统稳像精度较差的问题,探索一种自适应电子稳像(DIS)方法;针对实时变化的视场内容,研究一种鲁棒性较强的动态背景运动物体检测方法;针对雨天环境下的雨滴干扰问题,探索一种有效的雨滴去除技术,以提高雨天环境下运动物体检测的精度。基于以上目的,本文的研究工作主要包括以下几个部分:首先,针对传统DIS方法在视频存在非线性帧间运动时稳像精度差的问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和相对熵评价准则的运动滤波方法。概述了车载光电系统的视频序列特点和帧间运动参数模型,分析了不同运动估计方法和运动滤波方法优缺点。结合CEEMDAN和相对熵理论,根据全局运动矢量中的有意运动与随机抖动之间的频率差异,将全局运动矢量序列分解为多维的本征模态函数(IMF),实现两种运动成分的自适应分离;利用相对熵评价准则对IMF进行分类,确定有意运动和随机抖动各自主导的IMF,重构出相应的运动矢量;通过运动补偿实现光电系统的自适应稳像。仿真实验结果表明,与传统滤波方法相比,新滤波方法重构结果的均方根误差均值和方差分别最小可降低10.0%和17.1%;经新方法稳定后的两组视频序列帧间平均峰值信噪比(PSNR)分别最少可提高13.1%和16.7%。其次,针对传统运动物体检测方法对亮度变化鲁棒性不强的问题,提出一种基于改进背景码书模型的运动物体检测方法。通过分析传统背景码书模型理论,论证其在低亮度(亮度接近0)和高亮度(亮度接近255)区域的误检测原因。通过改进高亮度区域的色彩偏差计算方法,避免了传统码书算法在构建该区域的背景码书时出现的码字匮乏现象,并通过统计视频帧内相同位置像素的亮度最大值和最小值之差,确定合适的亮度阈值区间范围。在改进的背景码书模型的基础上,建立了动态背景下运动物体检测方法。新方法能够自适应地根据视频内容对参数进行调整,可避免传统方法在低亮度/高亮度区域造成的亮度阈值区间过窄/过宽的问题。在仿真实验中,与传统运动目标检测方法对比,新方法所获得检测结果的Tanimoto/Jacard误差(T/JE)最小可降低30.7%,归一化绝对误差(NAE)最小可降低33.8%。将新方法应用于包含抖动的视频,并开展运动物体检测实验,其检测结果能够准确地反应视场中出现的运动物体。最后,针对强降雨天气环境下雨滴造成的运动物体检测精度下降的问题,提出基于二维变分模态分解(VMD)和选择性均值补偿策略的雨滴去除技术。阐述了雨滴在单幅图像中成像的频域模型,并根据雨滴成像的频谱特点,引入了变分图像分解模型。新方法结合雨滴成像的频域模型和二维VMD算法的相关理论,对雨景图像进行自适应分解,提取含雨频带子图像;并且根据雨滴成像亮度特性和空域特性,采用阈值检测方法确定雨滴位置,并对雨滴周围像素进行选择平均来补偿雨滴像素、消除雨滴影响。该方法仅在含雨窄频带的子图像上进行补偿,可有效减轻去雨操作所造成的图像有用信息丢失问题。实验结果表明,与传统去雨方法相比,新方法所得结果有更高的PSNR以及结构相似度,证明该方法不仅具有良好的雨滴去除效果,而且重构图像更加清晰。实际雨景视频的运动物体检测的实验表明,与直接进行运动物体检测相比,去雨后运动物体检测结果的T/JE平均可降低41.16%,NAE平均可降低68.90%。