基于OpenCV的红外弱小运动目标检测与跟踪

针对信噪比低、背景和噪声干扰严重的红外图像,根据图像序列中运动目标的帧间相关特性以及噪声的不相关理论,基于OpenCV（Open Soure Computer Vision Library）计算机视觉库,提出了一种弱小目标的检测算法,并对检测到的目标进行了跟踪。采用能量累积的方法得到背景,然后从原始图像中去除背景,提高信噪比;利用目标的帧间相关特性以及运动信息去除噪声;最后通过Kalman滤波算法来对检测到的目标进行跟踪。实验结果表明:该检测算法能有效地从序列图像中提取出弱小运动目标,跟踪算法也能实时地进行跟踪并在目标被遮挡时准确地预测出目标位置。     

一种改进的红外弱小目标快速检测方法

针对复杂背景下红外弱小目标检测率低、目标跟踪困难的问题,提出一种改进的红外弱小目标快速检测方法。该方法采用改进的形态学滤波抑制背景噪声,对处理后的多帧图像进行方差估计初步突出目标像素,然后对其进行信噪比估计得到整个图像序列像素得分,图像中像素信噪比高的被标记为目标像素,再对标记过的图像进行分块分析,最终准确提取出连续图像序列中的目标像素。检测出的目标像素作为Hough变换的目标跟踪算法的输入,设置双阈值实现目标的有效跟踪。实验结果表明,在复杂背景下的红外弱小目标提取中,基于噪声方差估计的目标检测拥有较高的检测概率和较低的虚警概率,将其获得的目标像素作为Hough变换的输入,不仅可以有效跟踪目标,而且简化了算法的复杂度,实现目标的快速提取和跟踪,具有很高的应用价值。     

运动弱小目标先跟踪后检测技术的研究进展

对低信噪比下图像序列运动小目标先跟踪后检测技术进行了较为系统地研究。首先针对运动弱小目标检测问题，分析比较了先检测后跟踪技术与先跟踪后检测技术；详细阐述了先跟踪后检测技术的主流算法，包括时空域匹配滤波器、基于投影变换与三维匹配滤波相结合的算法、多阶假设检验、动态规划算法、高阶相关方法、递推贝叶斯滤波等算法，并比较了其中几种算法。     

一种对空红外弱小目标检测跟踪方法研究

为了在对空中小目标打击过程中实现对目标的准确检测与跟踪,针对空中红外弱小目标信噪比低、像素点少等特点,本文基于红外视频图像,采用高斯滤波以及Top-Hat算子对图像进行预处理;利用边缘检测算法对图像中的目标进行检测与定位;根据检测得到的目标初始位置,通过核化相关滤波跟踪算法对目标持续跟踪;最后对跟踪效果做了定量评估。实验结果显示,跟踪最大视场角度误差不超过0.0062°,运行速度平均每帧可达25.3帧/s,该方法能够有效地对空中红外弱小目标进行自动检测跟踪。     

基于Retinex理论和灰度形态学的红外弱小目标增强方法研究

针对红外弱小目标检测的难点,提出了一种将形态学滤波和Retinex相结合的检测方法.首先采用灰度形态学滤波来对红外图像进行预处理,然后运用Retinex理论对背景进行有效抑制,使图像的对比度和信噪比得到有效增强.该算法用弱小目标的红外图像进行了仿真验证.试验结果表明:该算法可有效的检测出弱小目标,具有检测速度快,抗干扰能力强,易于工程实现的优点.     

基于噪声方差估计的红外弱小目标检测与跟踪方法

针对红外弱小多目标图像背景杂波干扰严重、弱 小目标检测率低和目标跟踪困难的问题,提出一种 基于噪声方差估计的红外弱小目标快速检测与目标跟踪算法。首先采用改进的形态学 滤波抑制背景噪声, 对处理后的多帧图像进行方差估计初步突出目标像素;然后对其进行信噪比(SNR)估计得到整个图像序列像素得 分,图像中像素SNR高的被标记为目标像素;再对标记过的图像进行分块分析 ,准确提取出连续图 像序列中的目标像素;将检测出的目标像素作为Hough变换的目标跟踪算法的输入,设置双 阈值实现目标 的有效跟踪。实验结果表明,在复杂背景下的红外弱小目标提取中,基于噪声方差估计的目 标检测拥有较 高的检测概率和较低的虚警概率,将其获得的目标像素作为Hough变换的输入,不仅可以有 效跟踪目标, 而且简化了算法的复杂度,实现目标的快速提取和跟踪,具有很高的应用价值。     

基于粒子滤波的复杂背景红外弱小目标跟踪

针对红外弱小目标跟踪过程中背景复杂、目标过小导致检测困难以及跟踪不连续的问题,提出一种基于粒子滤波的鲁棒红外弱小目标跟踪方法。首先,考虑弱小目标位置、灰度以及目标量化直方图等特征,建立目标状态以及量测模型。根据量测各分量相互独立的特性,将量测相应分量的多特征似然函数集成于粒子滤波的框架中对低信噪比下的弱小目标状态进行自适应更新,改善由漏检引起的跟踪不连续问题。最后,采用平滑算法提升目标在运动学特征上的精度。仿真实验表明,所提算法能有效跟踪复杂背景下的红外弱小目标。     

复杂地物背景下红外弱小目标跟踪算法

复杂地物背景下红外弱小目标的跟踪在红外监视系统中有重要的应用价值。提出了一种人眼视觉系统原理和多目标跟踪技术的弱小目标跟踪算法,实现了对复杂地物背景下红外弱小目标的跟踪。算法首先在图像中提取候选目标和各目标对应的目标区域,估计相邻帧图像之间的运动参数,对所有跟踪目标进行轨迹预测;然后融合多信息对当前帧目标与目标链中目标进行关联,根据关联结果对目标链进行更新;最后输出跟踪目标的位置坐标,实现对红外弱小目标的跟踪。用实测的图像序列对算法进行了测试,试验结果表明本文算法对树林、农田、建筑等复杂地物背景中弱小目标有较好的跟踪效果,可以用于红外监视系统中对复杂地物背景下低对比度弱小目标自动跟踪。     

采用粒子滤波的先跟踪后检测算法

先跟踪后检测(TBD)算法能够有效解决低信噪比条件下弱小目标的检测与跟踪问题.与传统的先检测后跟踪方法相比,它的优点在于可完整传感器数据,随时间累积起来能获得更好的检测与跟踪性能,特别是检测与跟踪弱小目标.同时与传统的跟踪算法相比,先跟踪后检测算法提供给跟踪器的信息更多,适合于跟踪低信噪比的弱小目标.探讨了先跟踪后检测问题的两个方面:滤波和检测.为了检测目标的出现与消失,在状态向量中增加一个二元变量对应目标存在.对于非线性、非高斯的跟踪问题,使用粒子滤波器跟踪弱小目标,基于粒子滤波器的权值实现最优检测器.给出粒子滤波器的TBD算法的理论推导以及数值计算过程.仿真实验表明:基于粒子滤波器的TBD算法能够检测与跟踪低信噪比的目标.     

红外序列图像中小目标实时检测系统设计与实现

针对天空背景下红外序列图像中小目标检测实时性以及工程化的要求,设计了一种基于FPGA+双DSP的实时检测系统,用硬件方式实现了红外图像高通滤波、自适应阈值分割、管道滤波的组合检测算法.通过对实测红外序列图像进行实验表明,该系统能实时、有效的检测25帧/s的低信噪比红外序列图像.     

基于隔帧差分向量无穷范数的运动弱小目标的检测

提出了运用隔帧差分向量无穷范数检测红外图像序列中运动弱小目标一种新算法。 算法以隔帧差分为基础,该处理系统不仅能够探测到帧间位移不小于1个像元的点目标,而且可以探测到帧间位移小于1个像元而多帧累积位移大于1个像元的运动点目标,使算法探测与识别目标的能力大大提高,为不同速度多目标的检测提供了新的可能。仿真实验结果表明,该算法具有较高的检测率和良好的实时特性,能有效地检测出低信比红外图像序列中的弱小运动目标。     

基于概率数据互联滤波器的序列图像微弱点状运动目标跟踪技术

概率数据互联滤波器(PDAF)最早由Bar-Shalom等人提出,被广泛的应用于雷达目标跟踪等领域中.本文在分析序列图像中微弱点状运动目标的运动特性后,根据概率数据互联滤波器的基本思想,推导了在序列图像情况下对微弱点状图像运动目标的跟踪算法.理论及实验结果表明,在序列图像情况下概率数据互联滤波器能够在保持跟踪实时性的同时,提供较高的跟踪精度.     

复杂背景下红外运动点目标检测算法研究

讨论了复杂背景下低信噪比运动点目标的检测和跟踪问题，提出了基于卡尔曼滤波理论的背景预测，数学形态学膨胀累加，图像流航迹关联和二级并行假设检验的点目标检测方法。实验结果表明该算法能够较大程度提高红外图像的信噪比，有效地检测和跟踪点目标，并且能够解决目标丢失以及跟踪过程中出现目标的问题。     

基于投影变换与轨迹关联的目标检测算法

低信噪比条件下序列图像中微弱点状运动目标的检测是许多实时监视系统的关键算法,具有信息量大、目标轨迹组合复杂和实时处理难度大等特点。为有效检测出微弱点目标,提出了一种基于最大值投影与目标轨迹关联相结合的运动点目标检测算法,仿真试验表明该算法具有较好的检测性能,可有效地检测出低信噪比条件下图像序列中的运动点目标,同时也可检测出交叉运动的多个点目标。     

基于形态滤波的红外小目标检测方法

针对空背景下红外小目标图像信噪比低,背景和杂波干扰严重的特点,提出了一种基于数学形态学的红外小目标检测算法。算法首先利用灰度形态学Top2Hat变换,完成复杂空背景下的背景抑制和候选目标提取,然后通过开运算处理进一步去除虚假目标和噪声干扰,完成目标分割;最后结合管道滤波的方法,可快速检测出红外图像序列中的小目标信号。实验表明,该算法能够有效的提高图像信噪比,快速有效地检测出目标信号。     

基于小波和高阶累积量的红外弱小目标检测

红外图像序列中弱小目标的检测是图像处理应用的一个重要研究领域。由于弱小目标很难从背景杂波中分离出来，所以弱小目标的检测是一个难点。介绍了一种基于小波和高阶累积量的红外弱小目标检测方法。该方法利用小波滤波器抑制大部分背景杂波，然后采用基于累积量的自适应滤波器对高频小波系数进一步处理，使得图像信噪比大大提高，同时保留了目标信息。最后应用一些序列处理方法来进一步提高检测的性能。利用实测数据所做仿真实验结果表明该方法的有效性。     

基于改进的双边滤波的单帧红外弱小目标背景抑制

提出了一种基于双边滤波的弱小目标背景抑制算法,传统的方法是直接用双边滤波对背景进行抑制,虽然能很大程度上保留背景,但也保留了小目标的信息,使得残差图上的信杂比不是很大,仍要后续的分割算法进行处理.改进了滤波器,在滤波中加入模板的限制,从而改善了这一缺点,提高了图像的对比度和信杂比.实验结果表明改进的滤波器与传统的双边滤...     

基于GLRT的红外多光谱弱小运动目标检测

针对多光谱红外图像序列中未知光谱辐射强度、位置和速度的弱小运动目标检测问题,建立了与之相应的基本框架模型.对于这种含参信号的复合假设检验问题,采用广义似然比检验(GLRT)得到了该问题的检测算子,同时利用速度滤波器组在实际应用中实现了该检测算子.从理论角度估计了该算法的虚警概率和检测概率,并通过计算机仿真验证了上述分析...     

基于MRF的自适应正则化红外背景杂波抑制算法

针对复杂背景下红外弱小目标检测难题,将背景杂波抑制归结为从原始红外弱小目标图像中重建目标数据的过程,据此提出了一种基于马尔可夫随机场模型(MRF)的自适应正则化滤波算法.该算法采用MRF,建立了红外弱小目标图像的先验概率模型,并根据图像的粗糙度设计了新的势函数.在此基础上,采用MRF对背景杂波抑制过程进行正则化处理,从而实现了对红外背景杂波的自适应各向异性抑制.理论分析与实验结果表明,该算法能够随图像局部纹理特征的变化自适应地调整滤波算子结构,从而可在复杂背景下自适应地抑制杂波、增强信号,有效地提高了图像的信噪比,且该算法结构简单,更易于硬件实时实现.     

云杂波背景图像序列中小目标检测算法研究

云杂波背景图像序列中运动小目标的实时检测算法,是红外精确制导系统中的关键算法之一。首先对云杂波背景图像像素进行分类分析,研究了两种最大顺序滤波器和利用序列图像中像素时域剖面检测小目标的自适应方差滤波器算法,继而提出了一种适合云杂波背景的小目标检测算法。使用此算法对两组真实图像序列中运动小目标进行检测,根据对检测结果的分析,指出此算法可有效地完成检测任务,并且具有运算简单、存储量小、可并行实现、实时性好等特点。最后提出了后续工作的方向。