红外小目标的模板提取及检测技术研究

提出了一种基于特定目标形状模板的红外小目标检测算法。该方法首先通过低通滤波、背景差分法以及高通滤波得到小目标模板。然后,利用目标模板与红外序列的卷积运算,获取一个较为精确的背景图形。最后,通过利用背景差分法,得到最终的红外小目标图像。计算机仿真结果表明,该方法能够较好的检测出小目标,算法步骤简单且易于实现,在改善图像质量、提高图像信杂比增益等方面具有良好的性能。     

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。     

基于高通滤波和图像增强的红外小目标检测方法

提出了一种准确、快速的红外小目标单帧检测方法。该方法基于高通滤波和图像增强技术,先通过高通滤波去除背景及部分干扰,然后使用图像增强技术在突显小目标的同时实现对噪声和干扰的进一步抑制。计算机仿真结果表明,所提出的方法能很好的检测出小目标,与帧间差分法以及背景减法相比,优势明显,不仅为小目标保留了较多的像素点,并使小目标灰度有了很大增强,不存在虚警点,且能较好地克服天空背景的云层干扰问题。     

基于DSP的海上红外小目标检测系统设计

针对海天背景下红外小目标检测实时性低的问题，文中结合DSP硬件特征、算法需求和系统要求，提出一种以多核DSP为核心处理器的红外小目标检测系统实现方案。区别于常规的串行处理方式，该方案采用DSP双核流水处理的软件架构，将海天线检测算法和红外小目标检测算法分别运行在DSP的核1和核2，实现两套算法的并行处理；并通过核0主程序的调度实现海上红外小目标检测功能。在此基础上，采用查找表替代实时计算系数、优化计算过程最大化减少指令流水被打断、软硬件并行处理减少软件负载等方法对软件进行优化，提高软件效率。最后，在红外检测跟踪系统中对实时性和准确性进行应用验证。结果表明，所设计系统处理640×512的红外图像耗时小于25 ms，满足海上红外小目标实时检测的要求。     

海天线附近红外弱点目标检测算法研究

为解决海天线附近红外弱点目标的检测问题，提出了一种新的弱点目标检测方法。该方法通过多向梯度检测来实现对弱点目标的检测，具有运算结构简单，计算量小的特点。仿真实验结果表明，该方法可有效剔除海天线、云层以及海浪等自然背景的边缘，大大提高了复杂背景下弱点目标的检测性能，并可满足舰载红外警戒系统中弱点目标检测的实时处理要求。     

基于小波变换与图像增强技术的红外小目标检测

提出了一种基于小波变换的单帧红外图像检测方法,将小目标检测问题简化为带通滤波的过程.该方法首先使用小波变换分解图像,直接舍去低频分量的背景,接着对提取出的三个高频成分分别进行小波分析,去除高频噪声,然后再对各高频分量进行重构,最后采用图像增强技术提高小目标灰度,进一步抑制干扰.计算机仿真结果表明,该方法能准确、高效地检测出小目标,并能克服一定的云层和建筑物干扰问题.     

基于数学形态学的红外运动小目标识别算法研究

针对红外成像制导跟踪的目标具有低信噪比、且背景和噪声干扰信息严重的特点，设计了一种基于数学形态学的红外灰度图像小目标检测识别算法。实验表明，该算法能够大大提高目标的信噪比，去除背景和噪声干扰，保留目标的灰度信息，满足系统的实时性要求，是一种有效的红外灰度图像小目标检测算法。     

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。     

复杂场景下的自动红外舰船目标检测

为实现多种复杂海天背景下红外舰船目标的有效检测,提出了一种基于局部边缘梯度特征分析的舰船目标检测方法。利用红外舰船目标图像的特征,改进自适应Butterworth高通滤波对图像进行预处理。通过计算局部边缘梯度特征和聚类分析确定初始目标区域,比较梯度特征参数并进行多尺度搜索准确检测出舰船目标。对多种复杂海天场景红外图像进行仿真实验,结果表明,该算法能够有效准确地检测出多种复杂海天场景下的红外舰船目标,且算法简单,易于实现,适应面广。     

强背景杂波条件下运动的弱小目标检测方法

根据目标、背景干扰和噪声在红外序列图像中的差异。提出了一种基于空间高通滤波和时间域上N帧轨迹积累的运动小目标检测方法。该方法可以在低信噪比的情况下消除红外起伏和随机噪声的影响,有效检测出弱小目标。实验结果表明,采用这种时空混合处理的方法可以得到满意的结果。     

红外图像序列小目标的特性分析与检测

在红外图像中微弱小目标的检测一直是研究的重点和难点。文中介绍了一种利用形态学的Top-hat算子检测方法，主工步骤是先对图像进行滤波，然后依据目标运动的连续性进行目标检测，并对检测所得的目标特性进行分析。实验表明，该检测方法十分有效，并且还发现图像序列中小目标的灰度和质心位置变化是有规律的，它可提高检测的准确性。     

基于形态滤波和顺序滤波的小目标检测

针对红外图像中弱小目标的检测问题 ,提出了一种基于形态和顺序滤波相结合的小目标检测方法。该方法是采用Top hat变换抑制背景的基础上 ,用门限判决对图像进行预检测。然后用顺序滤波去虚警点从而得到目标点。实验结果表明 ,在信噪比SNR >2时该方法能有效的检测出图像中的小目标     

红外目标检测的形态滤波改进算法及其DSP实现

基于数学形态滤波,提出了一种红外小目标实时检测的算法及其DSP硬件实现技术。首先分析了小目标检测过程,并论述了改进的形态滤波检测算法原理,然后根据算法特点提出了在DSP64X的实现方法和过程,最后给出并分析了该算法在红外探测系统中的运行结果。实验结果表明:该方法可以快速、可靠的检测出极低信噪比下的小目标,满足了系统性能指标。     

基于顺序形态滤波的运动点目标检测

为解决低信噪比快速运动点目标的检测问题,文中提出了一种基于顺序形态波波的点目标检测算法。首先采用百分位p＝1的中面序形态滤波提取目标的广义内边缘,找出少量候选运动目标点,然后利用图像流模型建立 建立目标的运动约束议程,根据目标像素在图像序列中运动的连续性和轨迹的一致性 原则,在多帧连续图像中检测出真实的目标运动轨迹。实验结果证明,该方法能够快速、可靠检测信噪比小于3的运动点目标。     

Real-time heart rate variability extraction using the Kaiser window

A new method for real-time heart rate variability (HRV) detection from the R-wave signal, based on the integral pulse frequency modulation (IPFM) model and its similarity to pulse position modulation, is presented. The proposed method exerts lowpass filtering with a Kaiser window. It can also be used for off-line HRV analysis in both the time and frequency domains. Real-time bandpass filtering as a new HRV investigation method and as a by-product of the proposed algorithm is also introduced. Furthermore, the discrete time domain version of the French-Holden algorithm is developed, and it is thoroughly proved that lowpass filtering is an ideal method for detection of HRV     

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。     

Infrared small target detection using directional highpass filters based on LS-SVM

An infrared small target detection method based on the least squares support vector machine (LS-SVM) is proposed. The LS-SVM model is applied to generate a row and a column directional highpass template filters. By filtering the original infrared image with the two templates, respectively, and fusing the two filtered images, the possible small target can be extracted. Experimental results demonstrate that the presented method is robust and efficient.     

基于连续方向图的指纹智能预处理算法

文中研究了一种利用Sobel算子提取脊线任意方向的方法,并在融入了指纹图像的特性知识后,提出了一任意方向滤波的指纹智能预处理算法,对于不同质量的指纹图像进行方向滤波,取得了较为理想的结果,实验证明该方法可以较为准确地提取出指纹脊线的方向,对噪化的指纹图像具有较好的鲁棒性。