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红外弱小目标检测的方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
本文研究在红外图像序列中检测运动弱小目标的方法。对传统的差分图像预处理方法进行了分析和改进,提出了利用累积效果和形态学滤波的图像预处理方法,简化了似然比检测阈值分割方法,提出了利用目标质心运动特征的目标提取判决方法。仿真实验表明,该方法能够准确高效地检测出运动弱小目标。 相似文献
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为了检测红外场景中尺寸大小变化的弱小目标,针对传统滤波方法中固定大小滤波核对此类特性目标检测表现出的不足,提出一种基于尺度空间理论的红外弱小目标检测方法。首先对弱小目标特性进行分析,提出采用点扩散函数形式的目标模型来描述弱小目标;采用固定自适应邻域的方法对原始红外图像进行预处理,抑制背景杂波,增强目标能量;依据尺度规范化后的拉普拉斯尺度空间对图像不同元素滤波响应的不同,获取图像中的可疑目标,利用可疑目标点与其周围像素的梯度关系得到可疑目标点的中心坐标,并据此得到其在图中的尺寸大小;对每个可疑目标划分一个自适应大小窗口,获取分割阈值,分割出真实目标。实验结果表明,该方法能较好地检测出弱小目标,且具有较低的虚警率。 相似文献
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针对光学成像弱小运动目标难以准确快速检测问题,提出了基于图像序列行列最大投影的二维频域运动小目标检测算法。首先,为了减少计算复杂度和使目标背景分离,将经过背景全局运动补偿后的视频向二维频域投影并去除频率为零的成分,从而获得含弱小运动目标和噪声的图像序列;其次,通过行列序列最大投影,得到信噪比提高的含弱小运动目标的行列图像;然后,通过主运动滤波和图像重构,检测到滤除配准误差和噪声的弱小运动目标;最后,针对强噪声干扰下的弱小运动目标检测问题进行了仿真实验,仿真结果表明,所提算法不仅可有效的检测出弱小运动目标,而且相对单一的行列分解图像在二维频域内有更高的检测信噪比。 相似文献
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提出了一种基于无穷单应矩阵抑制动态天基背景的方法,为动态天基背景下的弱小运动目标检测提供了新思路。与以往方法不同,对于由成像卫星运动而造成运动的高频恒星背景,该方法首先利用惯性坐标系下成像卫星姿态及位置的变化,确定卫星平台运动对恒星成像的影响;然后,根据相机对无穷远点的成像原理,计算出不同时刻图像之间的单应矩阵以补偿背景恒星的运动;利用改进的中值滤波抑制低频地球背景,并结合三维时空方向滤波和卡尔曼预测实现对弱小目标的检测与稳定跟踪。实验结果表明,算法能对背景恒星运动准确补偿,抑制背景的效果(图像信噪比增益和背景抑制因子)为传统方法两倍以上,在背景抑制后对弱小目标进行有效检测,定位误差可稳定在半个像素以内。 相似文献
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基于最小二乘直线拟合的小目标检测 总被引:2,自引:0,他引:2
根据图像序列中小目标自身特点,以及小目标在场景中运动轨迹特点,提出一种弱小目标检测的方法.采用多帧图像积累的方法得到小目标在较短时间内的运动轨迹,由改进后的最小二乘直线拟合法对运动轨迹进行拟合.再运用拟合直线判断目标点,最终检测出小目标.理论分析和实验结果都表明,该方法能有效检测出复杂背景下运动的小目标. 相似文献
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基于快速独立分量分析的红外运动小目标的检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对红外图像运动小目标的特点,将包含复杂背景和运动小目标的图像序列视作混合信号,目标可视作为其中一个独立分量,应用快速独立分量分析(FastICA)将此独立分量从混合信号中分离出来,以检测出运动小目标。试验结果表明,此分析方法简单,速度快,适应性较强。 相似文献
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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. 相似文献
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基于顺序形态滤波的运动点目标检测 总被引:7,自引:2,他引:5
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。 相似文献
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基于时空域融合滤波的红外运动小目标检测算法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对红外警戒与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题.提出了一种基于时空域融合滤波的小目标检测算法。算法在空域上利用形态学Tophat滤波抑制背景增强目标.在时域上通过改进的帧间差分方法增强运动目标,时空域处理结果融合分割后,根据目标运动的连续性和规则性.利用相邻帧中可能目标点之间的位置关系判别目标。算法全面考虑到了运动小目标在时域与空域方面的特性,时空域融合增强后可大大提高目标信噪比。通过实际录取的云层背景飞机目标红外数据检测表明,时空域融合滤波方法能更有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,减小虚警率.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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基于隔帧差分向量无穷范数的运动弱小目标的检测 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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一种红外弱小目标检测新方法 总被引:3,自引:2,他引:1
研究天空背景下红外运动弱小目标的检测。对红外序列图像进行累积后进行小波分析,再采用自适应门限处理,使用小波反变换将背景中低频分量和高斯噪声去除,再采用非线性滤波,最后再使用累积的方法找出目标,并得到目标航迹。实验结果表明,该方法能有效地检测定位运动红外弱小目标,并具有很强的抗噪声性能。 相似文献