红外序列图像运动小目标检测算法

利用红外序列图像小目标运动的连续性进行背景恢复,滤除背景以提高信噪比,在门限检测后对图像进行边缘滤波以进一步提高检测概率,最后再一次运用目标的运动特性确认目标,减小虚警率,从而有效地检测出目标.实验结果证明,这种算法检测率高,而且计算简单,易于硬件实现.     

红外序列图像中运动小目标的检测

文中介绍了红外图像背景以及运动小目标的特性,将检测算法分为两大类,概述了红外图像中运动小目标检测的一般方法和流程,并具体介绍了几种典型的检测算法,分析了它们各自的特点。     

红外图像序列运动小目标检测的预处理算法研究

讨论了复杂背景下低信噪比的运动小目标的检测,提出了用空间高通滤波方法改善图像质量,达到抑制背景噪声,增强小目标的效果,随后用似然比检测理论进行目标的初步分离,然后采用领域判决法实现运动目标的进一步分离,用图像流分法进行目标的最终检测。实验结果表明：该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠地检测。     

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。     

红外小目标时域检测算法研究

为了解决红外小目标检测问题,提出了时域红外小目标检测方法.在图像序列中背景像素、目标像素以及杂波像素的时域差分模型基础上提出了红外小目标时域检测算法,算法共分为两步:相关检测和广义似然比检测.经过相关检测后,图像序列中的噪声几乎完全被门限所抑制,只有极少数噪声像素、全部目标像素和一小部分杂波像素可以通过相关检测门限.为了进一步从通过相关检测门限的像素中检测出目标,又提出了一种新的广义似然比检测方法.这种经过改进的广义似然比检测能够进一步抑制噪声和杂波,提高检测的性能.分析表明,时域目标检测算法能够以很高的检测概率和很低的虚警概率完成目标的检测,实验方法也证实红外小目标时域检测算法具有很好的性能.     

红外图像序列小目标检测预处理技术

文中就如何复杂背景条件下低信噪比的小目标检测概率问题展开了讨论，提出了用空间高通滤的方法改善图像质量，达以抑制背景噪声，增强小目标的目的，并交坑通滤波和中值滤波做了一个简单的比较，随后采用分层投票表决法对目标进行检测，取得了良好效果。     

红外序列图像弱小目标检测算法

红外图像中的弱小目标因为信噪比和对比度较低,用单帧图像检测很难得到满意的效果,利用多帧图像信息进行检测是有效的手段之一。分析了利用帧间相关性对红外图像中的弱小目标进行检测的方法,提出了改进的算法和对比度相关性的概念。该算法在序列图像灰度起伏情况下,克服了直接利用灰度相关效果不好的缺点,具有良好的抗噪声和背景干扰的特点。算法可以推广到其他类型图像目标的检测中。     

红外图像中运动小目标的检测

通过对运动点目标的特性分析,讨论几种运动点目标的检测方法。     

红外图像中小目标检测的新算法

分析了红外图像中小目标、噪声以及背景的特点。针对高通滤波后小目标经常被强噪声淹没的情况，基于Donoho提出的小波变换的软阈值去噪方法，提出了一种峰值检测算法。实验结果证明方法可以有效地抑制高通滤波后的强噪声，并能检测出小目标。     

基于自适应Wiener滤波的红外小目标检测方法

在分析红外场景模型的基础上提出了用自适应Wiener滤波器估计起伏背景、自适应门限分割、基于邻域管道目标检测的小目标检测方法.采用连续采集的红外图像序列进行了实验,仿真了不同信噪比(SNR)条件下的目标并给出了目标检测结果及其分析.结果表明,算法能够从信噪比大于2.0的图像序列中检测出目标轨迹.     

一种基于自适应背景抑制的红外小目标检测方法

红外成像自动目标识别是精确制导武器的重要研究内容.为解决红外起伏背景下的小目标检测问题,提出了一种自适应的背景抑制方法,并对抑制背景后的图像进行了目标分割,最后用邻域法判决目标位置.实验结果表明,该算法能够从信噪比大于2.0的图像序列中检测出目标.     

一种基于白化滤波器的红外小目标检测方法

提出了一种新的红外图像场景模型,新模型认为红外图像中只包括2种类型的点:目标和起伏噪声。提出了基于这种模型的白化滤波器,给出了对红外图像背景进行白化的算法步骤,并采用基于单个像素局部邻域估计该点功率谱的方法实现了白化滤波器。实验结果表明,这种方法能够很好地白化起伏背景,为进一步的红外目标检测打下了基础。     

一种基于Canny算子的船舶目标检测算法

提出了一种从红外图像中检测船舶目标的方法,该方法首先对两帧图像进行差分处理,然后进行图像分割,再用Canny算子对目标边缘进行检测,结合图像分割的结果,最终确认目标.实验表明该方法在复杂背景下,可以较好的进行目标检测.     

一种低信噪比条件下的红外图像序列小目标实时检测算法

本文提出了一种基于多级门限判决与轨迹置信度检验的弱小目标检测方法,该方法综合利用能量积累、多级门限判决与轨迹搜索方法,同时对候选多目标轨迹进行置信度检验,剔除假目标,给出真目标信息。该算法针对高空背景条件下的图像目标检测,以较小的运算量和存储空间开销,解决了低信噪比条件下的弱小运动目标的检测问题,算法简洁且易于进行软硬件分割实现,算法实时性能良好。文中最后给出其实验结果。     

基于多模型判决的红外运动小目标检测算法

针对空中红外运动小目标检测虚警率较高的问题,提出了利用多种模型联合判决来实现红外运动小目标的检测方法.首先依据红外小目标的成像模型特点,采用背景预测算法逐像素判断是否为疑似目标点;然后依据目标知识模型,用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器对疑似目标点进行二次判决,进一步滤除虚假目标点;最后依据运动模型来判断目标点在相邻帧之间的相对运动,筛除掉相对静止的虚假目标点,最终检测结果即为红外运动小目标.实验表明,该方法能有效降低对空红外运动小目标检测的虚警率,可用于强杂波环境下的红外运动小目标检测.     

基于聚集疑似目标的快速TBD弱小多目标检测方法

提出了一种无需复杂图像预处理的快速的自适应弱小多目标检测方法,适用于有背景起伏的低SNR的噪声随机分布的红外图像序列.采用线性滤波算子,直方图排序分割,快速目标聚集三个核心算法,实现了高速的TBD弱小目标检测.根据直方图进行梯度滤波的结果自适应地进行门限分割,然后剔除随机的不聚集的高梯度值噪声,最后进行时间低通滤波,减少虚警率和漏检率.通过对比实验,表明本文提出的先跟踪后检测的方法,在具有良好检测效果的同时,速度优于需要复杂形态学滤波或中值滤波的方法.     

基于背景抑制的红外小目标检测方法

分析了红外图像中小目标,噪声以及背景的特点,为了抑制背景从而检测出红外小目标,应用了最小平方中值滤波器算法和数学形态学算法,并和时域中值滤波器算法作了比较.仿真结果证明数学形态学算法是性能最好的算法,时域中值滤波器算法次之,最小平方中值滤波器算法最差.