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。     

基于频谱残留变换的红外遥感图像舰船目标检测方法

该文提出一种基于频谱残留变换的红外遥感图像舰船目标检测方法。该方法首先根据海洋红外图像中自然背景和干扰的特性设计频谱残留变换的模型参数;然后对海洋红外图像实施频谱残留变换;最后在变换图像上进行目标检测。实验结果表明:该方法可以有效消除红外图像中的大尺度干扰和图像噪声,增强图像中舰船目标的信杂比,提高舰船检测的准确性。     

基于融合的红外图像预处理技术

介绍了一种基于图像融合的红外图像预处理技术。分析了红外成像过程中引入的噪声类型,采用修正的阿尔法均值滤波方法来抑制噪声并利用边缘检测来增强目标的边缘成分,通过融合的处理方法来合并处理后的红外图像。实验表明该方法能够有效地增强复杂背景下的红外图像,从而有利于后续的目标识别处理。     

红外序列图像中缓动点目标的投影检测算法及其改进

应用形态学滤波算法获得红外图像的背景，利用局域窗口估计的噪声均值和方差对噪声进行归一化，将归一化图像在时域上构成组合帧，然后在组合帧内对目标进行统计检测，分析得到了目标及噪声在组合帧中的统计分布。针对噪声和目标幅值的不同分布特性，进一步对投影算法进行了改进，提高了投影算法的信噪比。实际红外图像仿真表明，该算法可以成功检测信噪比为2的目标。     

红外小目标图像预处理方法研究

本文研究红外小目标检测的预处理问题,通过建立红外小目标图像的场景模型,分析该情况下图像预处理的特点,提出一种基于均值漂移滤波与高通滤波的预处理方法.基本思想是根据红外小目标图像的特点,利用改进的均值漂移滤波方法削减图像中的噪声,然后选择适合提取红外小目标的高通模板与均值滤波后的图像进行卷积,抑制低频背景;最后利用统计门限对图像进行二值化操作.该预处理方法综合考虑了噪声削减、背景抑制及目标增强效果,将多种预处理方法结合应用,实验结果表明该方法比传统预处理方法效果好,能对复杂背景条件下的红外小目标图像进行有效地预处理.     

基于小波变换的红外成像海面小目标检测算法

文中研究海面少像素舰船红外目标的自动检测算法，针对红外图像噪声干扰大，舰船目标像素少，但存在相对连续的目标小块区域等特征，考虑采用小波变换的方法达到增强目标，抑制噪声的效果，对用小波变换处理后的图像，分析目标和背景部分的灰度对比度，用图像对比度的方法易检测出舰船小目标。     

弱目标检测的图像流去

本文研究用高频图像滤波器去除背景干扰，提取可能的弱目标，进一步用假设检验分离出可能的弱目标。导出图像流约束方程，提出一种基于图像流和运动连续性分析的弱目标检测方法。该方法在强噪声背景和复杂背景下有良好的检测性能，计算机模拟实验检验了方法的性能。     

弱目标检测的图像流法

本文研究用高频图像滤波器去除背景干扰，提取可能的弱目标，进一步用假设检验分离出可能的弱目标。导出图像流约束方程，提出一种基于图像流和运动连续性分析的弱目标检测方法。该方法在强噪声背景和复杂背景下有良好的检测性能，计算机模拟实验检验了方法的性能。     

基于复杂背景的红外小目标图像预处理方法

复杂背景下红外小目标的检测是红外热成像系统的核心技术之一,不同的背景和目标特征对检测算法的要求各有差别.为了降低系统运算量、提高小目标检测的实时性,针对扫描型红外预警系统,在分析红外小目标图像特征的基础上,提出了根据固定邻域内种子像素的属性来分割图像,并结合前景和背景之间的对比度关系,进行噪声抑制和对比度增强的图像预处...     

基于改进加权核范数的红外弱小目标检测

针对传统基于鲁棒主成分分析(RPCA)的红外弱小目标检测算法对噪声不敏感,算法运行时间长,鲁棒性不强的问题,提出一种重加权红外小目标图像模型,并用非精确增广拉格朗日乘子法(AIALM)求解。该方法首先将原始红外图像转化为红外块图像模型,然后采用重加权核范数对背景块图像进行约束,较好地保留了背景边缘。针对单纯使用l1范数不能抑制某些噪声或杂波的问题,引入了加权l1范数,进一步增强了目标图像的稀疏性。最后,将红外块图像模型转化为重加权RPCA问题,并用AIALM求解。通过大量实验表明:该算法在抑制背景杂波以及目标检测性能方面要优于其他传统算法。     

空域红外图像的背景噪声分析及预处理

文中就如何提高空域背景下弱小目标的信噪比问题展开讨论，基于对背景噪声的统计分析提出了自适应滤波和小波分析两种图像预处理算法，达到抑制背景噪声，增强小目标的目的，并将二者进行了性能分析。     

红外图像评价质量研究

按照红外图像的形成过程分析可认为一幅红外图像是由目标图像、背景图像和噪声图像，目标图像和背景图像是红外图像的主体，噪声图像是叠加在红外图像主体上的干扰。文章从红外图像主体能提供的信息量是否丰富、细节是否明显，噪声图像相对图像主体的大小三个方面入手，对红外图像进行质量评价，评价结果与主观评价相一致，具有较好的可比性。     

一种低对比度红外图像增强方法

简要介绍了图像增强方法,分析了海军靶场红外图像的特点,并提出了相应去除噪声和图像增强方法。海军靶场红外图像具有动态范围小、噪声多、对比度低的特点。在图像增强处理时,将多幅背景均匀的红外图像进行统计平均得到背景噪声,通过图像点运算消除背景噪声,用灰度修正的方法完成图像增强处理,取得了较好的图像视觉效果。用该算法对靶场现有低对比度图像进行增强处理取得了较好的结果,验证了算法的有效性。     

基于中值滤波和小波变换的红外图像去噪方法

针对红外图像对比度差、信噪比低、红外目标易被噪声干扰的缺点,提出一种自适应中值滤波和小波变换相结合的去噪方法.首先对图像进行小波变换,得到各频带子图像,对不同子图像采用不同的滤波模版进行自适应中值滤波,最后对图像进行小波重构,实现图像的去噪.将该方法与目前常用的去噪方法进行对比实验,结果表明,该算法简单有效,突出目标图像细节,可获得更好的图像视觉效果.     

一种基于同态滤波的红外图像增强新方法

针对红外图像分辨率低,对比度低,噪声大等不足,提出了一种基于同态滤波的红外图像增强新方法。这种方法首先用自适应中值滤波对红外图像进行去噪,保证噪声不被增强;然后利用同态滤波的原理,对图像细节进行增强。为了克服同态滤波结果所存在缺陷,最后联合使用限制对比度自适应直方图均衡进一步调整图像的动态范围。实验结果验证本文方法对红外图像的分辨率和对比度增强有很好的效果。     

自适应背景对消方法

本文讨论了一种新的红外图象预处理算法—自适应背景对消算法。这种算法的基本出发点是自适应L滤波具有很好的消除脉冲噪声的特性，红外图象中的点目标具有脉冲噪声的特性和红外噪声的相关特性。实验表明这种算法在某种程度上去除了原始图象噪声的相关性并且能明显的抑制背景噪声和显著提高信杂比。     

基于5×5模板的红外小目标图像检测算法

针对天空背景下红外图像弱小目标的特点,提出了一种用于红外小目标检测的算法,在9个点及以上的目标中,传统图像预处理采用3×3模板达不到预期的效果,因此文中采用5×5,4×4的模板对红外图像进行中值滤波,灰度形态学等预处理,采用大规模可编程门阵列来实现,通过实测天空背景下的红外图像实验,表明了该算法能有效地检测出红外图像中的弱小目标。     

基于稀疏编码的红外显著区域超分重建算法

由于红外光学衍射限和红外探测器的局限,得到的红外图像噪声相对偏大,分辨率偏低。对红外图像进行超分辨率重建可以提高图像分辨率,但同时又会增强背景噪声。针对此问题,提出了基于稀疏编码的红外显著区域超分重建算法,将超分重建和显著度检测相结合,可以提高目标分辨率并降低背景噪声。首先采用双层卷积提取图像特征,并自适应选择图像信息熵较大的图像块用于训练联合字典。然后利用稀疏特征计算显著度获取显著区域,再将显著区域用训练好的字典进行超分辨重建,与目标无关的背景区域采用高斯滤波。实验结果显示改进的重建算法在同等条件下重建效果优于重建模型ScSR和SRCNN,图像信噪比提高3～4倍。     

两种基于差分的红外点目标图像预处理技术的研究

图像去噪是图像处理中的重要组成部分.目前,针对点目标检测,人们已经发展了一系列比较成熟的滤波预处理算法.本文通过对红外点目标图像预处理方法的研究,给出了两种基于差分的背景抑制算法.最后针对仿真结果,对这两种背景抑制方法的去噪性能进行了分析比较.     

基于红外图像处理技术的钢构件损伤识别

针对现有红外图像处理算法在处理桥梁钢制构件损伤图像时信噪比差,对比度低,分辨率低,图像细节丢失,边缘模糊,损伤识别精准度差等问题,本文提出空域滤波与时域滤波结合的红外图像增强算法,以弥补现有算法不足,从多方位抑制图像背景噪声,增强图像细节信息,强化损伤边缘轮廓,实现钢构件损伤部位精准识别与提取,并结合清晰度,对比度,峰值信噪比,均方误差四大指标对处理结果进行定量评价,评价结果表明基于高频强调滤波与非线性灰度转换结合的红外图像增强算法切实可行,且针对红外图像检测下的钢构件损伤识别效果显著。