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红外探测技术具有不受环境等因素干扰的优势,在红外制导、预警等军事领域的应用日益广泛。随着对红外弱小目标检测技术的研究越来越深入,相应的检测方法越来越多样。本文通过对红外弱小目标图像中目标与背景的特性以及红外弱小目标检测技术难点问题进行分析,根据当前是否利用帧间相关信息,分别从基于单帧红外图像和基于红外序列两个角度,选取了相应的红外弱小目标算法进行对比,对其中典型算法的原理、流程以及特点等进行了详细综述,并对每类检测算法的性能进行了比较。针对红外弱小目标图像信噪比低的特点,对红外弱小目标检测算法的难点问题进行分析,给出了目前各种算法的解决方法和不足,探讨红外弱小目标检测算法的发展方向,即研究计算量小、性能优、鲁棒性强、实时性好和便于硬件实现的算法。 相似文献
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针对复杂背景下红外弱小目标的检测问题,提出一种基于小波包变换的红外弱小目标检测算法。该算法首先采用小波包变换对含有弱小目标的红外图像进行多尺度分解,得到不同尺度下的高低频节点系数;其次根据不同节点系数重构时对目标能量贡献的不同,选取高频频带中能量分布居中的频带节点系数对图像进行重构完成背景抑制;最后对重构后的目标图像采用自适应阈值分割方法进行目标分割,得到目标检测结果。实验采用多组红外序列图像进行验证,仿真结果表明:该算法可以很好地抑制背景和云层边缘,精确地检测出目标信号,同时提高了目标的信杂比和对比度等参数。 相似文献
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对红外图像中的目标进行检测和跟踪是精确制导武器中非常困难的也是急需解决的难点之一,针对红外图像的特点,提出了一种新的用于红外图像序列弱小目标检测和跟踪的处理方法,并首先探讨了完备格下的图像连通性,其重构滤波器具有简化图像,并能保证轮廓完整的特性。该新方法包括帧内处理和帧间处理,其中帧内处理使用灰度级重构tophat滤波器实现背景去除和图像简化,再结合目标的灰度、形状、面积信息完成图像分割;帧间处理使用目标的空间、时间运动信息实现序列的目标检测和跟踪。仿真实验结果表明,这种方法在检测和跟踪红外图像中的弱小目标时,具有有效性和鲁棒性。 相似文献
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基于SVD背景抑制和粒子滤波的弱小目标检测* 总被引:1,自引:1,他引:0
针对云天背景下红外弱小目标的检测算法中常见的目标漏检和检测错误问题,提出了一种基于奇异值分解背景抑制和粒子滤波联合检测算法。该算法首先采用奇异值分解滤波抑制红外图像背景,获取候选目标位置,然后采用粒子滤波算法估计目标运动状态,获取目标搜索窗口,最后将单帧检测候选目标与预测的搜索窗口相结合实现小目标检测。对真实红外图像序列进行实验表明,该方法有效地解决了SVD滤波单帧漏检和粒子滤波预测错误导致的目标检测错误问题,从而提高了低信噪比下弱小目标的检测能力。 相似文献
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红外弱小点目标的检测是红外搜索与跟踪的关键技术之一。融合小目标在空域和频域中的各种属性,将更有利于目标的检测。红外图像中主要分为背景、边缘以及目标三类信息,目标在空域中局部能量较大。将图像小波变换,获取图像的多方向性分解。研究发现目标在高频中具有方向不敏感性。为了更好地检测目标,计算各点的局部能量比以及方向离散值,将以上特征融合,得到图像的多特征统计值。采用Renyi信息熵分割达到检测目标的目的。利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性以及目标的方差增长性,提出一种加权的方差增长方法过滤目标集,实现候选目标的准确定位。该算法有较好的自适应性,并且对背景变化敏感性较小。通过真实红外图像弱小目标的检测,检验了算法的有效性。 相似文献
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目的 红外弱小目标检测是红外图像处理领域中难度大且实际意义相当重要的一项研究热点问题,其在侦察预警系统、飞行器跟踪系统与导弹制导系统中都扮演了十分重要的角色。自然背景下的红外图像一般具有较低信噪比,其中背景占据着绝大部分面积,而目标尺寸很小且不具有明显形状和纹理信息,这为红外图像中弱小目标的检测增加了难度。本文提出一种将Facet方向导数特征与稀疏表示相结合的红外弱小目标检测算法。方法 首先利用Facet模型提取原红外图像在0°、90°、45°和-45° 4个方向上的一阶导数特征,然后通过稀疏表示方法,在方向导数信息基础上对图像进行分块逐一处理,利用求解出的稀疏系数和导数图像块的重建残差构建检测数值图,最后分割出小目标所在具体位置。结果 通过对4组不同红外图像序列进行实验验证,绘制了检测率与虚警率ROC曲线图。从结果可以看出,本文算法相较于对比算法在小目标检测中具有较高检测率。结论 本文算法将Facet方向导数特征与稀疏表示相结合,在红外弱小目标检测上具有较高检测精度和较强抗噪声干扰能力,相比于传统检测算法具有一定优势,同时可根据不同检测背景训练出相应背景字典,从而得到较好检测效果,在实际工程应用中具有良好针对性。 相似文献
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研究红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于能量累积与均值漂移聚类的红外小目标检测方法。首先利用滑动窗口处理实现图像序列中目标能量积累,去除图像中的随机噪声,提高信噪比;然后选用不同尺度的核带宽对原始图像进行两次均值漂移聚类滤波,将两次滤波所得的图像灰度进行差分来实现背景抑制,提高目标与背景的对比度;之后根据图像的统计特性确定阈值,用门限分割方法提取目标区域,实现候选目标的准确定位;最后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性筛选出真正的目标。该算法通过选用不同尺度的核带宽进行聚类来得到目标及背景图像,背景抑制的同时也滤除了噪声。实验结果表明,该方法能快速有效地提取复杂背景条件下的红外小目标。 相似文献
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动态背景的序列图像中运动小目标检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种动态背景下红外运动小目标的检测算法。该算法在连续四帧图像配准的基础上,对配准之后的图像序列进行沿时间轴的一维小波变换,实现目标和背景的分离。然后对主要包含运动目标信息的图像按像素相乘的方法得到目标增强图像,对其分割后提取运动小目标。实验结果表明,该方法能够有效的对红外慢速和快速运动的小目标进行检测。 相似文献
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基于能量累积与顺序形态滤波的红外小目标检测 总被引:7,自引:0,他引:7
针对红外序列图象中弱小目标的检测问题 ,提出了基于能量累积与顺序形态滤波的小目标检测方法 .该方法通过设置一定大小的滑动窗口 ,对窗口内的图象序列进行能量累积 ,以达到去除图象中的随机噪声和提高目标的信噪比的目的 .其目标检测采用由粗到精 3个步骤 ,即首先利用顺序形态滤波抑制背景 ,并通过提取目标广义边缘来实现目标的粗定位 ;然后对可能存在目标的区域进行分割 ,通过提取目标几何特征来完成精确定位 ;最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标 .实验结果表明 ,该方法能有效地抑制背景和能提取目标广义边缘 ,并能通过自适应地选择分割门限来完成红外小目标的定位和检测 相似文献
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针对红外序列图象中弱小目标的检测问题,提出了基于能量累积与顺序形态滤波的小目标检测方法,该方法通过设置一定大小的滑动窗口,对窗口内的图象序列进行能量累积,以达到去除图象中的随机噪声和提高目标的信噪比的目的,其目标检测采用由粗到精3个步骤,即首先利用顺序形态滤波抑制背景,并通过提取目标广义边缘来实现目标的粗定位,然后对可能存在目标的区域进行分割,通过提取目标几何特征来完成精确定位;最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标,实验结果表明,该方法能有效地抑制背景和能提取目标广义边缘,并能通过自适应地选择分割门限来完成红外小目标的定位和检测。 相似文献
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研究红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于能量累积与均值漂移聚类的红外小目标检测方法。首先利用滑动窗口处理实现图像序列中目标能量积累,去除图像中的随机噪声,提高信噪比;然后选用不同尺度的核带宽对原始图像进行两次均值漂移聚类滤波,将两次滤波所得的图像灰度进行差分来实现背景抑制,提高目标与背景的对比度;之后根据图像的统计特性确定阈值,用门限分割方法提取目标区域,实现候选目标的准确定位;最后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性筛选出真正的目标。该算法通过选用不同尺度的核带宽进行聚类来得到目标及背景图像,背景抑制的同时也滤除了噪声。实验结果表明,该方法能快速有效地提取复杂背景条件下的红外小目标。 相似文献
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提出了一种新的低信噪比红外序列图像运动点目标检测与跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置和运动速度,然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态,可实现信噪比为2的点目标的检测与跟踪。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果证明,该算法具有良好的实时性与很高的精确性。 相似文献
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针对复杂背景下红外快速运动小目标检测问题,提出一种将时域特性分析、小波包变换和管道滤波多帧检测相结合的方法。该方法首先对图像进行时域特性分析确定目标所在帧图像序列,再利用小波包变换对目标所在帧图像进行多尺度分解,提取候选目标,然后通过管道滤波从候选目标中确定小目标的位置,完成对小目标的检测。对实测数据进行仿真实验,结果表明该方法能有效检测红外快速运动小目标。 相似文献
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红外与可见光视频序列融合算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于动态目标区域检测的红外与可见光图像视频序列融合方法;应用改进的混合帧差法对红外图像序列中的目标区域进行检测,并采用一种新的基于非下采样Contourlet变换的图像融合规则,对红外与可见光图像中的目标区域进行融合,并将融合后的目标区域与已配准的可见光图像的背景相结合得到最终的融合图像;实验结果表明相对于其他传统的方法,新算法所得图像的信息熵、标准差和互信息值最大,融合效果要优于其他算法;不仅具有良好的红外图像的目标特征,同时也保留了可见光图像的细节信息,并具有平移不变性以及良好的实时性。 相似文献