基于áTrous算法的红外序列图像中运动目标的检测与跟踪

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。     

基于(A)Trous算法的红外序列图像中运动目标的检测与跟踪

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.     

一种新的红外序列图像运动小目标分割算法

红外序列图像运动小目标检测技术,是红外搜索与跟踪系统的一项核心技术,也是现代研究领域的一大难题。本文提出了一种新的红外序列图像运动小目标分割算法,算法运用边界跟踪理论进行图像分割,并与传统的阈值分割算法进行效果比较。大量的实验结果表明,此新的算法能取得更好的小目标分割效果。     

基于高阶统计判据的红外弱小运动目标检测

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。     

红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法

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。     

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。     

面向天基红外预警的高动态弱小目标LSTM检测方法研究EI北大核心CSCD

在天基红外预警任务中,高动态弱小目标具有成像尺寸小、运动规律未知的特点。现有红外弱小目标探测任务主要关注匀速直线运动目标检测问题,对高动态目标的有效检测算法尚需进一步开发。针对天基红外预警任务中高动态非线性运动目标检测问题,提出了一种基于LSTM的红外弱小目标检测算法。首先设计了提取可疑目标位置信息的预处理方法,解决了LSTM网络结构与序列图像不匹配的问题;然后,针对传统算法难以检测非线性运动轨迹的问题,利用LSTM提取目标运动特征,实现序列图像中高动态目标的检测。通过与序列假设检验等算法的对比,在自研的红外序列图像数据集上验证了所提出的算法能够实现不低于0.9347的精确率与不低于0.8633的召回率。     

基于超分辨率与在线检测DSST的红外小目标跟踪

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。     

基于能量积累和形态重构开的红外图像序列小目标检测方法

对多帧红外序列图像膨胀后累加，去除图像随机噪声，提高目标信噪比。使用重构开等形态学算子并结合红外小目标帧内亮度、空间信息和帧间运动信息，消除背景，提取运动小目标。实验结果证明算法可以有效地自动检测小目标。     

基于小波多尺度分析及Fisher分割的红外弱小目标检测

介绍一种新的红外图像序列中的弱小目标检测方法，利用小波多分辨特性，对图像进行预处理，以抑制背景杂波；利用改进的Fisher算法，对经预处理后的图像进行分割，最终将目标从背景中分离出来；对相邻帧进行差分运算，估计目标的运动轨迹采用本文方法与类别方差自动门限法，对大量的红外弱小目标进行了检测，实验对比结果表明了该算法的有效性。     

基于时域的红外图像序列中快速运动小目标检测算法

提出了一种新的红外图像序列中快速运动小目标时域模型。为差分图像序列中的背景像素、目标像素、杂波像素建立了模型，将目标检测问题转化为噪声中已知信号的检测问题，并应用相关检测技术进行目标检测。理论分析表明，在SNR和SCR均大于6的情况下，算法具有很好的性能，实验结果也证实了算法的有效性。     

基于粗糙集理论的红外小目标检测

红外图像处理中的点目标检测技术是近年来信息处理研究的热点和难点之一，而粗集是一种用于处理含糊和不确定性问题的新的数学工具。本文提出了基于粗集理论的红外小目标检测算法，该检测算法可按红外图像模型的频域属性、灰度值属性和相关性属性，把目标从背景中分离出来。实践结果表明，该算法能够对小目标进行可靠的检测。     

基于红外背景复杂程度描述的小目标检测算法

提出了关于红外“背景复杂程度”的基本概念，发现并论述了一种有效的红外背景复杂程度定量描述方法。此外，提出了一种基于红外背景复杂程度描述的自适应Butterworth高通滤波方法，实现了具备一定普适性的红外图像预处理。在小目标检测问题的研究中，构造并实现了一种更具实用性的先检测后跟踪小目标检测算法，此算法在一个完整的框架下实现了红外图像预处理过程和小目标检测过程的自适应统一。     

红外背景抑制与小目标检测算法

在有云层背景的红外序列图像中,检测和跟踪微弱小目标一直是研究的重点。介绍了一种简单可行的在云层背景下检测小目标的方案。算法中,首先进行背景抑制以获得更高的信噪比,接着是用门限分割以得到二值图像,最后依照目标在时间和空间运动的连续性,用一种管线法进行目标识别。实验结果表明算法十分有效。     

野外复杂背景下红外图像的目标检测

野外复杂背景下红外图像序列目标检测是红外野外监视中的重点问题。大量的背景物增加了目标检测的难度。文中针对野外复杂背景下红外图像序列的特点,提出了一种实用的运动目标检测算法。该算法包括两个处理步骤：首先,在场景配准后利用帧间差图像提取目标的运动信息,并据此进行目标的粗检测;其次,合目标运动在时间和空间上的相关性进行精检测。粗检测的低漏判度和精检测的低误差率保证了算法的可靠性。在检测的同时算法确定了目     

基于八邻域判决的红外运动小目标检测方法

针对空中红外图像中运动小目标的特征,提出了一种基于八邻域判决的运动小目标检测方法。该方法根据小目标运动的连续性,对前后两帧图像中小目标的位置进行比较,依据八邻域判决算法确定运动小目标的运动方向,从而将小目标与高频噪声点区别出来。实践证明,该技术结构简单,运算速度快,是一种检测性能好且在工程上易于实现的方法。     

基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测

本文提出了一种基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测方法.首先利用Butterworth滤波器对原始红外图像进行高通滤波,得到包含少许噪声点和目标点的处理图像;然后,通过基于灰度形态学的多帧累加的方式进一步提高图像的信噪比;最后利用SUSAN检测算子对多帧累加过的红外图像进行分割并将真实目标检测出来.为了提高小目标检测的实时性,给出了基于FPGA DSP的硬件实现结构.实验表明,该方法能够较好地消除背景和抑制噪声,从而准确有效地检测红外运动弱小目标.     

基于深度卷积神经网络的红外小目标检测

提出了一种新的解决红外图像小目标检测问题的深度卷积网络,将对小目标的检测问题转化为对小目标位置分布的分类问题;检测网络由全卷积网络和分类网络组成,全卷积网络对红外小目标进行增强和初步筛选,实现红外图像的背景抑制,分类网络以原始图像和背景抑制后的图像为输入,对目标点后续筛选,网络中引入SEnet(Squeeze-and-Excitation Networks)对特征图进行选择;实验验证了整个检测网络相对于传统小目标检测算法的优势,所提出的基于深度卷积神经网络的小目标检测方法对复杂背景下低信噪比且存在运动模糊的小目标具有很好的检测效果.     

一种基于背景抑制的红外小目标检测新算法

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。     

基于循环平移Contourlet变换的红外小目标检测方法

分析了在有噪声和背景干扰情况下检测红外小目标的方法,提出了一种将循环平移Contourlet变换去噪 方法和自适应阈值分割方法相结合的红外小目标检测算法。该方法首先对原始图像进行循环平移阈值去噪,再用原始图像减去 去噪图像,对得到的残差图像进行自适应阈值分割,分离出少量的候选目标点,最后利用目标运动的连续性和一致性检测出 目标。分别用Contourlet变换法、小波变换法和本文提出的检测法对小目标进行了检测。仿真结果表明,本文提出的检测方法 能较精确地检测出序列图像中的红外小目标,检测效果优于Contourlet变换法和小波变换法。