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红外小目标的相关研究在军事领域的制导、预警和边防间谍无人机检测中极其重要。针对红外小目标的跟踪研究,本文提出了一种基于超分辨率增强与在线检测DSST(Discriminative Scale Space Tracker)的小目标跟踪算法。首先,基于融入红外图像特征的超分辨率重建算法对原始图像进行更新,增强了弱小目标,然后,增强的图像被用作基于在线检测DSST算法的输入,得到响应映射,估计目标位置。实验结果表明,与几种最新算法相比,该算法在准确性方面表现出色。 相似文献
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主要研究了红外图像中运动点目标的检测及跟踪问题。在复杂背景下,根据小目标在红外影像中容易丢失的特性,利用trous小波变换对图像非抽取(变换后图像数据未损失)的优点对红外图像进行了背景抑制与增强。通过聚类分割算法分割出了可疑目标,并采用八邻域分析算法准确跟踪并提取出了运动小目标。试验结果表明,本文算法在对红外序列图像中的运动目标进行检测与跟踪时具有较强的实用价值。 相似文献
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主要研究了红外图像中运动点目标的检测及跟踪问题.在复杂背景下,根据小目标在红外影像中容易丢失的特性,利用Atrous小波变换对图像非抽取(变换后图像数据未损失)的优点对红外图像进行了背景抑制与增强.通过聚类分割算法分割出了可疑目标,并采用八邻域分析算法准确跟踪并提取出了运动小目标.试验结果表明,本文算法在对红外序列图像中的运动目标进行检测与跟踪时具有较强的实用价值. 相似文献
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红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
红外热成像图像具有分辨率较低,细节模糊,对于快速运动目标适应性较差的特点。本文提出了一种结合目标检测算法,目标跟踪算法的红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法。该方法根据红外图像特点,使用ViBE算法检测运动目标,检测出图像中显著运动目标后,触发跟踪器,使用fDSST目标跟踪算法对显著运动目标进行跟踪。测试结果表明,该方法对于快速运动的红外图像目标能够高效检测、快速跟踪。检测与跟踪效果相对传统方法具有检测率更高、鲁棒性更好、实时性更强的优势,对于红外图像中目标检测与跟踪具有很强应用价值。 相似文献
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基于小波变换与灰度形态学滤波的双波段红外图像弱目标融合检测 总被引:3,自引:0,他引:3
针对舰载红外搜索与跟踪系统中的弱目标检测问题,本文首先提出了一种采用小波变换与灰度形态学滤波相结合的背景抑制与目标增强算法;然后基于所提出的背景抑制与目标增强算法设计了一种双波段红外图像弱目标融合检测方法;最后采用实际的双波段红外图像序列对所提出的背景抑制与目标增强算法和所设计的双波段红外图像弱目标融合检测方法进行了实验测试,并给出了详细的分析与比较。实验结果显示所提出的背景抑制与目标增强算法在较大程度上改善了在信噪比条件下的红外图像弱目标检测效率,而双波段红外图像的应用进一步提高了系统的目标检测性能。 相似文献
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复杂背景下的红外小目标跟踪在目标跟踪领域一直是重要的研究方向。由于小目标体量小、 机动性大,而红外图像大多受到严重的背景噪声和热噪声影响,使得针对红外小目标的跟踪大多出错率高,鲁棒性不强。针对红外小目标的跟踪,提出了一种改进的Mean-Shift 算法。结合图像的统计特性,提出了一种自适应非线性算法对图像进行处理;同时融合了图像的梯度直方图对目标进行描述。实验通过对高强度噪声和高遮挡环境下视频目标进行跟踪,比较了传统Mean-Shift 算法和改进后算法的跟踪效果,结果显示文中提出的改进算法不但可以有效地跟踪目标,而且大幅降低了跟踪窗口与目标之间的相对抖动,增强了跟踪算法的鲁棒性。 相似文献
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红外图像序列的目标增强和检测 总被引:6,自引:5,他引:1
文中主要研究了远距离红外图像序列的目标增强和检测问题,提出了基于局部纹理特征的红外图像增强算法,利用红外图像目标和背景区域局部纹理特征的差异来增强目标和背景区域的对比度;为了提高目标检测的速度和精度,利用序列图像的帧间相关信息,采用边检测边跟踪边确认的目标检测方法。实验结果表明,对于远距离、小目标的红外图像,这种增强算法在目标对比度和细节方面都明显优于直方图均衡化方法,而本文采用的目标检测方法仅需很少几帧图像就能检测和跟踪目标,可以在确保目标检测的可靠性的前提下,提高目标的检测速度。 相似文献
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由于红外光学衍射限和红外探测器的局限,得到的红外图像噪声相对偏大,分辨率偏低。对红外图像进行超分辨率重建可以提高图像分辨率,但同时又会增强背景噪声。针对此问题,提出了基于稀疏编码的红外显著区域超分重建算法,将超分重建和显著度检测相结合,可以提高目标分辨率并降低背景噪声。首先采用双层卷积提取图像特征,并自适应选择图像信息熵较大的图像块用于训练联合字典。然后利用稀疏特征计算显著度获取显著区域,再将显著区域用训练好的字典进行超分辨重建,与目标无关的背景区域采用高斯滤波。实验结果显示改进的重建算法在同等条件下重建效果优于重建模型ScSR和SRCNN,图像信噪比提高3~4倍。 相似文献
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针对红外预警与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题,在分析红外灰度图像的非平稳高斯特性的基础上,提出了一种基于高阶统计判据的检测算法。先用一个空域的白化去均值滤波器进行空间背景抑制,为下一步时域高阶统计判据建立一个不相关的高斯背景,根据三阶以上的高阶累积量对于高斯随机过程“盲”的原理,用高阶累积量作二元统计判据检测红外图像背景中的运动弱小目标。算法全面考虑了红外灰度图像和目标在时域与空域方面的特性,大大增强了目标信噪比。通过实际获取的大地背景目标红外数据检测表明,此算法能有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,虚警率少,抗噪声干扰能力强。算法易于硬件实现,能够有效地应用于红外搜索与跟踪系统的实时目标检测中。 相似文献
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红外图像小目标检测技术,是红外搜索与跟踪系统的一项核心技术。本文提出了一种新的红外图像小目标分割算法,采用背景抑制及双窗口自适应门限分割等技术检测目标,分析了算法的实时检测能力,并给出实物平台下的检测实例。大量的实验结果表明,此新算法能取得较好的小目标分割效果。 相似文献
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提出了一种基于自适应模糊推理PMHT算法对红外序列图像的小目标进行跟踪和检测.对红外序列图像进行中值滤波、边缘提取、海天线识别与对消等预处理后,可以提取出若干个备选小目标,通过PMHT与模糊自适应相结合算法来实现对备选目标的跟踪和数据关联,最后,根据先验知识和检测条件实现小目标检测.算法通过模糊自适应来调整系统噪声方差,经过多次迭代,从而实现数据关联以及目标模型实时检测.另外,在多目标跟踪中存在目标重叠的现象,运用"记忆和填充"方法来解决多目标的合并和分裂问题,算法易于硬件实现.通过对实际的红外序列图像进行小目标检测,验证了所提方法的可行性和有效性. 相似文献
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基于图像分辨率增强算法的场景生成技术 总被引:1,自引:1,他引:0
针对高分辨率真实感的虚拟环境及场景浏览时变焦观察的需要,研究了基于图像的高分辨率场景生成技术。图像分辨率增强技术是指利用已采样的信息来重新构建分辨率更高的场景图像,包含单帧图像的分辨率增强和多帧图像序列的分辨率增强两种技术。对于单帧图像的分辨率增强技术,提出了一种基于熵变分的图像分辨率增强算法。该算法在贝叶斯估计和最大熵原理的基础上,将图像像素点梯度信息应用到图像分辨率增强中,从而建立起一种基于图像梯度信息的各向异性自适应分辨率增强算法。对于多帧图像序列的超分辨率复原技术,在单帧熵变分模型的基础上,将双边滤波技术引入到图像超分辨率复原中,建立了一种基于广义熵变分的图像超分辨率复原模型,提出了一种基于几何距离和梯度信息的双重加权各向异性分辨率增强算法。实验结果表明:使用本文算法得到的高分辨率复原图像具有较高的峰值信噪比和视觉质量,与传统图像分辨率增强算法相比具有一定的优势。 相似文献
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针对红外图像序列中目标与背景的对比度低、灰度特征易受噪声影响等问题,提出了一种基于稀疏表示模型的红外目标跟踪算法。在粒子滤波的理论框架基础之上,采用目标在超完备字典中的稀疏表示作为观测模型,对红外目标进行描述,从而利用了图像的稀疏表示本身对噪声和遮挡不敏感的特性,可以有效地减弱背景杂波和噪声对跟踪算法的不利影响。此外,采用了一种在线学习的方法来完成对超完备字典中目标子空间的更新,使其不断地适应背景杂波、光照等各类因素引起的目标外观变化。实验结果表明所提出的算法是稳健和有效的。 相似文献
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