红外图像显著目标检测算法

提出一种简单快速的红外图像显著目标检测算法,算法可以分为三步:首先,对原始红外图像进行预处理以增强目标与背景的对比度;然后,在log频谱中提取预处理后图像的频谱残差,通过相应的反变换及简单的阈值分割,可以得到显著目标的大致区域;最后,采用一个滑动窗口在目标候选区域内进行搜索确定显著目标的准确位置,这个过程采用由目标及其周围区域在原始图像中的灰度分布得到的半局部特征对比度的概率表达得到每个像素点的显著性值,进行阈值分割得到显著目标,改变滑动窗口的大小可以检测出不同尺度的目标。采用大量的红外图像对算法进行测试,实验结果表明该算法具有高效性和鲁棒性。     

一种模糊小目标的自适应阈值分割方法

文章提出了一种基于顶帽变换和边缘检测的强噪声背景下的目标提取方法。模糊背景下图像的目标提取存在一定的困难,必须对图像进行增强处理。文中涉及到的目标具有不同的灰度值,固定阈值法不能保证检测出所有的目标。在原有自适应阈值分割的基础上设计了一种基于顶帽变换和边缘检测的自适应阈值分割方法,首先对图像进行顶帽变换增强图像,再利用Sobel边缘提取算法提取所有可能目标的边缘,利用原图像中对应边缘点的灰度取平均值作为图像分割的阈值来提取目标。实验结果表明:利用检测出的边缘灰度均值作为图像的灰度阈值来分割目标,能有效地提取出模糊小目标。     

基于标准差梯度的模糊边缘检测算法

红外图像的边缘检测是图像处理领域的难题之一。结合红外图像的特点,将最小误差原理推广到模糊域进而应用到红外图像的边缘检测上,提出了一种基于标准差梯度的红外图像模糊边缘检测算法。首先提出了一种基于标准差的梯度算子,将图像中潜在的边缘区域很好地区分出来;而后引入模糊最小误差阈值算法．根据此算法自适应提取了标准差梯度图像中的最优阈值,从而实现了红外图像的目标边缘检测。与传统的基于梯度的红外图像边缘检测算法进行对比实验,结果表明,该算法用于红外图像边缘检测能获得更好的效果。     

一种基于BRISK改进的SURF红外图像拼接方法

在红外图像拼接技术的实际应用中,除了追求较高的拼接精度外,还应尽可能地提高拼接速度以满足实时性的要求。本文结合红外图像拼接技术的实际应用需求,将BRISK二值描述子和Canny边缘检测应用于SURF红外图像拼接,提出一种改进的SURF红外图像拼接方法。改进的红外图像拼接方法在特征点提取阶段将SURF特征点检测、Canny边缘检测和BRISK二值描述子有效结合,生成边缘SURF-BRISK特征点;在特征点匹配阶段采用自适应阈值的层次聚类方法作为搜索策略,并采用RANSAC算法剔除误匹配的特征点;在图像融合阶段采用渐入渐出的融合方法消除图像拼接缝隙。实验证明,本文所用红外图像拼接方法在对复杂场景下的红外图像进行拼接时,有效地提高了配准精度和拼接速度。     

基于结构形态几何生长的 模糊红外光谱图像分割

针对局部目标与背景的低对比度、目标边缘模糊红外手印的分割问题,提出了一种基于结构形态几何生长的边缘模糊红外目标提取算法。该算法首先利用最大熵法及阈值扩展将图像进行粗分割;在粗分割的目标区域中提取区域块特征点,构筑手的结构形态;通过区域块特征点寻找种子点,并以种子点与对应特征点的距离关系作为生长判决条件进行几何生长,最终提取得到目标图像。与常用提取算法进行比对实验,结果表明,针对边缘模糊的红外手印图像,本文算法能更有效地提取出完整目标。     

基于小波包的红外/被动毫米波图像特征融合

红外/被动毫米波(IR/PMMW)复合制导是当前发展多模复合制导技术的热点方向.红外探测系统在低能见度条件下的穿透能力不如被动毫米波,而被动毫米波探测图像分辨率不如红外图像.为了更好地识别目标的轮廓信息,提出一种新的基于小波包边缘检测的特征级主成分融合方法.新方法先用小波包边缘检测方法检测出包含水平边缘、垂直边缘和对角边缘的边缘图像,然后对边缘图像进行小波包去噪,再用主成分融合方法进行图像特征级的融合,最后用阈值方法提取出融合后的边缘.实验仿真结果表明,与传统的小波及小波包边缘检测方法相比,新方法融合后的边缘图像更容易分辨出目标的轮廓信息.     

基于红外图像特征与K-means的边缘检测

为解决红外图像边缘模糊导致边缘提取困难的问题,提出一种基于边缘特征与K-means结合的红外图像边缘检测方法。首先将人眼视觉特性与红外图像边缘点处的灰度分布特点结合,构造出反映其结构特征的数据集;再利用K-means将数据集分为边缘点和非边缘点,提取出图像边缘;最后利用二步法将边缘进行细化,以便实现红外图像边缘检测。实验结果表明:该方法能够通过自适应阈值提取出红外图像的完整外部轮廓,并保留内部边缘信息,对弱边缘起到良好的提取效果,并有效抑制噪声干扰。     

低信噪比红外图像的快速统计法边缘提取

现代成像制导中所使用的红外图像往往存在着噪声大、目标一背景间灰度差较小、边缘较模糊的特点。这些特点会增加边缘提取的难度，因此必须建立更有效的红外图像边缘提取算法以满足需要。针对这些问题，以噪声Gauss分布模型和噪声特征为基础，建立了新型统计学意义下的红外图像边缘检测法。通过对此方法的概率模型进行分析，可以证明在有较大噪声的情况下，只要边缘处的差分值大于一定的值。就能以较大的概率提取出图像边缘。通过在不同情况下与梯度法的抑噪能力进行对比和分析发现，统计边缘提取法的噪声抑制能力要高于梯度法。在与Sobel模板算子法的红外图像边缘检测结果进行仿真和对比后发现，统计法能对红外图像的目标边缘检测取得良好的结果，并且算法具有快速简单的优点。     

结合图像局部概率和边缘信息的小目标检测方法

提出了一种在红外图像中结合局部概率和边缘信息的点目标检测方法。该方法首先统计图像窗口内各像素的概率平方和,利用阈值判断此窗口是否为目标区域;然后计算目标区域中心像素的边缘信息,进一步剔除强边缘噪声点,检测小目标。实验结果表明,该方法简单有效,对复杂背景小目标检测取得了很好的效果,大大地减少了后续多帧处理的计算量。     

一种红外序列图像目标边缘检测方法

红外序列图像边缘检测是图像处理中的重点和难点之一.提出了一种基于柔性形态学的红外序列图像边缘检测算法,首先对目标红外图像进行柔性边缘提取,然后在此基础之上采用模糊c均值聚类方法将图像转化为二值图像,从而得到比较精确的目标边缘检测图像.计算机仿真实验表明,该方法的性能优于传统的检测算子,并且具有抑制噪声的功能.     

基于小波变换的目标检测关键算法研究

图像去噪和边缘检测都是目标检测中至关重要的过程。结合半软阈值法和比例萎缩法,提出了一种改进的小波局部自适应阈值图像去噪算法,给出了一种高斯小波模极大值算法进行图像边缘检测。实验证明,去噪算法优于传统的半软阈值算法,较好地保留了图像的细节信息。边缘检测算法与经典的Canny算子相比得到了更多细节信息,使图像变的更真实。     

低空背景下红外目标提取跟踪算法研究

为解决低空复杂背景下红外目标的提取和跟踪,提出了地平线检测排除地物背景的方法,然后在地平线之上的区域,采用边缘检测、阈值分割、边界搜索算法并结合多帧图像的相关性以及目标形态和运动参数的连续性来提取目标。实验表明,本文的算法计算量小、实时性强,可以有效检测出地平线,排除低空背景和假目标的干扰,实现稳定的跟踪,并最终完成了DSP的硬件实现。     

布里渊散射谱图像的边缘特征提取方法

为有效提取布里渊分布式光纤传感系统的布里渊频移,减少数据处理时间,提出一种基于二阶Lapl aci an边缘检测算子的布里渊散射光谱图像边缘特征提取方法。将布里渊频移视为散射谱图像边缘,利用二阶Lapl aci an边缘检测算子对布里渊散射光谱图像进行锐化处理;通过非极大值抑制和自适应阈值去除无效边缘获得二值图像,并搭建布里渊光时域反射温度传感系统。实验结果表明:该方法能够准确提取频移特征,且用时远少于曲线拟合法,有利于缩短系统的温度测量时间。     

一种新的红外热像仪图像边缘检测方法

针对红外热像仪采集的红外影像边缘信息模糊、影像存在噪声、边缘信息难提取的特点,提出了一种基于数学形态学对LOG算子改进和Roberts算子数据相结合的边缘检测新方法。该方法首先引进形态学中的开闭运算对具有随机噪声的红外影像进行滤波,接着运用拉普拉斯算法边缘检测,然后再采用Roberts算子提取边缘信息,建立相应的融合规则及阈值条件,将两种方法检测出的影像边缘信息融合,得到最终的融合影像。最后,对增加椒盐噪声的影像用MATLAB进行仿真实验,结果表明,该方法结合了两种检测算子的优点,定位精度高,有很强的抗噪性,获得了比较理想的检测效果。     

基于相对熵的水下图像模糊增强与边缘检测算法

采用一种基于相对熵的水下图像模糊增强算法对深海结核分布丰度图像进行处理.该算法首先使用基于阈值选取的图像分割原理确定一个阈值参数,然后根据此阈值参数定义隶属函数,从而将图像转化为等效的图像模糊特征平面,通过在模糊平面上采用相对熵的算法对图像进行增强运算,最后实现对图像的边缘检测.仿真结果表明该算法是有效的.     

一种基于阈值分割的红外图像边缘检测方法

针对红外图像对比度和信噪比低,经典的图像边缘检测方法对实际图像难以检测的特点,提出了一种基于阈值分割的边缘检测算法。首先利用最大方差阈值法分割出红外图像的目标图像,其次用线性拉伸的方法对目标图像中存留的噪声进行去除,最后运用Sobel算子对目标图像进行边缘检测得到结果图像,并与经典的Roberts边缘检测算法、Sobel检测算法、Prewwit检测算法、Gauss-Laplacian检测算法进行比较。实验结果显示该检测方法是可行、有效的。     

红外图像目标快速分割方法

提出一种红外图像阈值分割方法。为了减少计算量,首先给出一种提取包含待分割目 标的感兴趣区域方法;然后利用Bezier 曲线法平滑感兴趣区域直方图的噪声,利用所提出的判据来确定最佳分割阈值并进行分割。最后结合上述分割结果和目标的边缘信息得到最终的分割效果。实验结果表明,提出的方法能快速有效的将红外目标从复杂的背景中分割出来。     

基于灰度门限分析的海天线检测研究

由于海天线检测在海天背景下的舰船目标检测与跟踪方面具有重要作用,提出了一种基于边缘灰度梯度门限分析和最小二乘直线拟合法的海天线检测方法。通过分析图像以及调整线性滤波器的步长来扩大海天线附近的灰度梯度差。采用门限分析法提取了边缘坐标,采用最小二乘直线拟合法提取了海天线,并利用MATLAB软件进行仿真验证。结果表明,本文算法可准确提取复杂背景下的海天线,且具有较好的适应性与实用性。