地面背景下基于SURF的红外目标识别方法

采用SURF算法对地面背景下红外目标识别。采用具有实时性的自适应中值滤波器和小波分频与直方图均衡的图像增强方法,对图像进行预处理,拉开目标与背景的灰度差异,从而突出目标,以便识别。对预处理完的图像采用SURF特征提取匹配的方法进行红外目标识别。仿真实验中重点对SURF特征匹配阈值和匹配特征点的数量进行了研究。实验表明,文中方法对地面背景下红外目标识别效果较好。     

基于SIFT特征匹配的地面背景下目标识别方法

研究了地面背景下的红外目标识别技术.首先,从提高中值滤波实时性的角度考虑,提出了改进的自适应中值滤波算法,用改进算法对图像滤波;然后,通过空域图像增强方法和基于数学形态学的图像增强方法相结合的方式,提出一种针对地面目标的图像增强算法,拉开目标与背景的灰度差异、突出目标;最后,用基于SIFT特征提取的图像配准方法对增强后的地面背景下的红外目标进行识别(采用MATLAB进行编程仿真试验),匹配过程中重点讨论了匹配阈值的选择问题.实验结果表明,应用该方法对地面目标进行识别的效果比较好,具有一定的实用性和可靠性.     

基于形态学重构的内河红外船舶目标检测

针对内河船舶红外图像的成像特点,提出了基于形态学重构的内河船舶红外图像目标检测算法,该算法先对原图像进行中值滤波,然后取滤波后的图像中亮度值最大的像素作为标记图像;原图像经顶帽变换,并进行迭代阈值分割后的图像作为掩模图像来进行形态学重构,从而实现红外船舶目标检测.实验结果表明,该算法能较好地检测出内河红外船舶目标.     

复杂背景下红外小目标检测流水线快速预处理算法

提出了一种实现红外小目标检测的流水线预处理快速算法:在图像增强中,利用中值滤波和Laplace滤波抑制干扰和噪声;在阈值分割中,通过子图像动态阈值分离背景和目标.同时叙述了硬件流水线实现滤波和阈值的具体步骤和组织方式,做到了图像数据和处理结果的同步输入同步输出,最后给出实验结果.     

基于融合的红外图像增强方法

由于成像过程中受外界环境影响以及成像系统自身固有特性,红外图像不可避免地会产生大量噪声,使成像系统直接获得的红外图像具有对比度低、信噪比低、边缘模糊等特点。因此,想要对红外图像目标进行很好的识别,必须对红外图像进行增强处理。提出了一种新的红外图像增强方法。该方法首先用中值滤波和均值滤波结合的方法对图像进行滤波,再用改进的OTSU法分割图像,接下来对分割后的前景和背景图像分别使用平台直方图均衡处理,并在这种分割基础上确定需要锐化的图像边缘,最后将处理后的前景和背景相加,并和需强化的边缘图像加权融合得出增强图像。仿真结果表明,所提方法对红外图像细节等综合因素的增强效果较好,并有效可行。     

一种低能见度下红外机场区域识别新方法

针对低能见度下红外图像背景复杂、目标对比度低的特点,提出了一种新的基于感兴趣区提取和区域生长的红外机场区域识别方法。首先,采用自适应Wiener滤波对图像进行预处理,以削弱图像的背景杂波并增强机场区域的信噪比;然后,利用机场区域和背景的灰度分布特性的差异,在图像预处理的基础上采用自适应双阈值分割和自适应局部极差阈值分割相融合的方法实现机场区域的初步分割;其次,利用机场区域的形状约束和长宽比特征,采用形态学处理和连通域标记实现感兴趣区域的提取;最后利用有限约束的区域生长实现机场区域的识别。该方法结合了感兴趣区域提取和区域生长的优势,能够以较少的计算代价实现机场区域较完整的识别。实验表明,该方法能够有效检测识别机场区域。      

基于改进高低帽变换的钢轨裂纹红外图像增强

针对钢轨裂纹红外图像对比度低、信噪比低、纹理细节模糊而难以增强目标区域的问题,借助形态学高帽变换和低帽变换,提出了多尺度高帽低帽变换的钢轨裂纹红外图像增强优化算法。首先,用改进高帽变换、低帽变换分别提取多尺度明亮、暗淡图像区域;其次对多尺度的明亮与暗淡图像区域实施最大值的提取;然后操作其最大值以构建明亮和暗淡的图像区域;最后通过加权处理,实现图像增强。实验结果表明:本文算法在抑制噪声和突出了目标图像的边缘的基础上,有效地提高图像对比度,可应用于红外图像增强的场合,为后续图像信息处理奠定了必要的基础。     

远距离传输舰船红外图像的目标识别

针对海天背景下的目标与背景红外图像对比度差、图像边缘模糊等特点,提出了一种远距离舰船红外图像的识别方法,分析了舰船目标的红外辐射特性,对远距离的舰船红外图像进行了预处理,对图像进行了梯度锐化和拉普拉斯锐化处理。仿真实验结果表明：对于远距离舰船红外图像的识别,先用改进的中值滤波方法进行预处理,再进行拉普拉斯锐化处理,可以达到识别目标的目的。     

改进高帽变换的红外目标增强和提取算法

红外图像增强及其目标提取是军事航空航天领域和国民经济发展的一项至关重要的技术。针对红外图像对比度低、特征信息不明确、杂波严重、信噪比低、视觉效果模糊的问题,对形态学中传统的高帽变换算法进行优化,提出了基于改进高帽变换的红外目标增强和提取算法。该算法通过引进判断值和加权系数,对高帽变换进行改进,对红外小目标进行增强,利用迭代算法对图像阈值进行处理,进而实现小目标的提取。实验结果表明,提出的算法可以很好地增强红外图像视觉效果,有效的提取红外小目标,方便后续的目标识别和目标跟踪等,应用前景广泛。     

红外点目标图像的两种滤波技术

通过对点目标图像预处理方法的研究,采用基于形态学滤波与维纳差分滤波背景抑制算法,在matlab中利用这2种算法进行红外点目标图像的处理仿真。仿真结果表明形态学滤波有更好的滤波效果,实时性好,易于硬件实现,更适合作为红外图像弱小目标检测的预处理手段。     

强起伏云背景下的小目标图像预处理算法

强起伏云背景下的小目标分割是图像处理中的重点和难点之一.本文将高通滤波和数学形态学图像处理算法相结合,提出一种新的预处理方法.首先,利用高通滤波器作为背景抑制滤波器,消除强起伏云背景对图像分割的影响;其次,利用阈值算法将背景抑制后的图像转化为二值图像;最后,应用形态学方法消除噪声得到最终的小目标分割结果.仿真试验表明,该算法具有较好的预处理效果.     

基于伪中值滤波和小波变换的红外图像增强方法

针对红外图像对比度差、信噪比低的特点,提出一种基于伪中值滤波和小波变换的红外弱小目标增强的算法。图像首先经过伪中值滤波滤除部分噪声,然后进行小波变换得到小波系数,对小于阈值的系数利用基于临近系数保留法进行滤波,防止小目标误判为噪声被滤除,对于大于阈值的系数进行非线性增强,最后重构得到去噪后的增强图像。实验结果表明,本文算法有效地滤除了噪声,提高了图像的对比度,更符合人眼视觉特性。     

红外图像模式识别的预处理研究

红外图像识别与跟踪是红外成像制导的关键技术之一，在红外图像模式识别系统的实际应用中，图像预处理效果的好坏将直接影响到后续识别算法的复杂程度以及系统的可靠性．基于红外图像的特性分析，提出了红外图像模式识别的预处理过程，并详细研究了滤波降噪、目标增强、图像分割等预处趣技术．具有工程实用价值．     

一种起伏背景下的红外小目标检测算法

提出了一种用一维中值滤波进行背景估计的方法。首先分析了红外小目标、噪声及其杂波特性,提出了用小窗口的二维中值滤波进行背景估计;然后进一步根据红外扫描系统的特点,把二维中值滤波简化为一维中值滤波,使去背景效果提高,并且运算量大幅下降;最后对预处理后的图像采用自适应门限进行目标分割。实验表明该算法可以达到较高的检测率,而且满足大尺寸图像实时处理的要求。     

高炮校射中弹目图像的滤波方法研究

运用基于数字图像处理技术进行高炮武器系统射击诸元校正工作中,针对弹丸与目标的图像在获取和传输过程中会受到来自电气系统和外界的干扰而产生一定的噪声信号,需要首先对图像进行预处理,滤除噪声信号这一问题,在综合分析目前典型地滤波方法的基础上,提出了采用自适应中值滤波算法进行弹目图像预处理,制定了具体的滤波算法工作流程,并通过滤波算法的仿真效果对比,证明了自适应中值滤波算法能够有效地滤除图像中的噪声,是一种快速有效的弹目图像预处理方法。     

基于红外图像处理技术的建筑外窗缺陷面积计算研究

将红外热成像与图像处理技术结合应用于建筑外窗缺陷的检测,提出一种外窗缺陷检测和面积计算方法。通过外窗缺陷检测实验,利用压差法进行外窗空气渗透检测,求出渗透的缺陷面积。将红外热成像仪采集的外窗红外图像进行图像的预处理、外窗缺陷的检测以及检测后的面积计算,并建立外窗缺陷红外图像检测模型。结果表明:利用加权平均法进行灰度化处理,中值滤波进行降噪处理、图像锐化和直方图均衡化进行图像增强处理,处理效果明显,可作为外窗红外图像的预处理方式;Roberts算法对预处理后外窗红外图像的检测与实验值差异最小,检测信息更接近实际缺陷位置;将处理方法和检测模型与建筑整体气密性检测结合,能够在现场对外窗气密性能等级进行初步判定。     

基于SLIC超像素分割的SAR图像海陆分割算法

海陆分割在合成孔径雷达(SAR)图像的海面目标检测以及海岸线提取等海洋应用方面具有非常重要的意义。针对合成孔径雷达图像的特点,提出了基于SLIC超像素分割的SAR图像海陆分割算法。首先为抑制SAR图像固有相干斑噪声并较好地保留图像的边缘信息,采用精致Lee滤波对图像进行预处理。然后对图像进行SLIC超像素分割,再将分割后的图像进行FT区域显著性检测以及显著值相似度聚类。最后将处理后的图片二值化得到海陆分割结果。实验结果表明,本文所提海陆分割算法具有很高的处理精度以及较高的处理效率。     

聚类分割的交互式遥感热红外图像模糊增强北大核心CSCD

交互式遥感热红外图像在边缘区域的像素呈现较强交互干扰,缺少必要区分过程,导致增强后的交互式遥感热红外图像视觉效果差、抗噪性能差、增强效率低。提出基于聚类分割的交互式遥感热红外图像模糊增强方法,采用模糊C均值聚类算法,对交互式遥感热红外图像聚类分割处理,对边缘区域特殊及弱小交互目标分割,进一步区分交互区域的干扰,缩短后期增强所用的时间。采用中值滤波方法去除交互式遥感热红外图像中存在的噪声,结合Sobel算子和二阶微分算子的拉普拉斯算子对去噪后的交互式遥感热红外图像进行锐化处理,通过图像去噪和图像锐化实现交互式遥感热红外图像的模糊增强。仿真实验可知,所提方法进行交互式遥感热红外图像模糊增强所获取的图像清晰度较高、抗噪性能较佳、增强效率较高。     

基于点控制的自动报靶系统研究

对传统的基于图像处理技术自动报靶系统进行分析,针对传统靶面环线识别比较困难的缺点,提出了一种新的基于点控制的自动报靶系统.该系统采用具有已知半径的点作为靶面图像的控制点,降低了系统对图像质量的要求,采用简单的阈值即可实现点的分割,大大减小了图像的预处理工作.针对点控制,提出了距离加权平均法来计算靶教,避免了繁琐的图像几何校正工作,同时保证了报靶精度.     

红外小目标实时检测系统实现

采用TI的C6416为核心处理器,辅以FPGA,构建了一套红外小目标实时检测系统,主要算法由两片C6416并行处理实现,FPGA完成图像预处理和对外接口.算法上提出了基于双滑窗的局部阈值二值化方法,并采用图像预处理技术来改善图像分割效果,利用目标在连续帧间运动的关联性来剔除干扰目标、降低虚警概率.实验表明,系统的目标检测效果和实时性均达到了要求.