基于OpenCV的红外弱小运动目标检测与跟踪

针对信噪比低、背景和噪声干扰严重的红外图像,根据图像序列中运动目标的帧间相关特性以及噪声的不相关理论,基于OpenCV（Open Soure Computer Vision Library）计算机视觉库,提出了一种弱小目标的检测算法,并对检测到的目标进行了跟踪。采用能量累积的方法得到背景,然后从原始图像中去除背景,提高信噪比;利用目标的帧间相关特性以及运动信息去除噪声;最后通过Kalman滤波算法来对检测到的目标进行跟踪。实验结果表明:该检测算法能有效地从序列图像中提取出弱小运动目标,跟踪算法也能实时地进行跟踪并在目标被遮挡时准确地预测出目标位置。     

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。     

基于非下采样Contourlet变换的红外小目标检测方法

对存在背景干扰和噪声情况下的红外小目标检测方法进行了分析,提出了一种时空结合的红外小目标检测算法.首先根据背景图像变化较慢的特点,运用相邻帧相减以减少背景和噪声的干扰,接着对残差图像进行非下采样Contourlet变换,利用非下采样Contourle分解后子图像的特性抑制剩余的背景并消除噪声,提高了目标信噪比,最后通过...     

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。     

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。     

带有可信度的红外弱小点目标关联检测及性能分析

对红外序列图像中运动弱小点目标的关联检测问题进行了研究。在多假设检测的基础上采用“K/N”规则检测算法, 并引入带有可信度信息的判决融合, 其中, 可信度取自噪声概率分布函数。该方法把多假设检测与“K/N”规则检测算法有机地结合起来, 克服了多假设检测运算量大, 难以实时处理的缺点。引入可信度信息避免了当序列图像中某帧突然出现一个强的噪声脉冲时, 使得穿越该点的可能轨迹的统计量增大, 导致算法判断为出现多个虚假目标的情况。对信噪比较小的点目标, 特别是在有个别帧点目标被云层完全遮挡住的情况下, 该方法仍然有很高的检测概率; 最后, 从理论上详细分析了该方法的检测性能。理论分析和实测数据结果有效地验证了检测算法的可行性。     

基于分区动态规划和航迹关联的弱小目标检测

序列图像中低信噪比运动弱小目标的实时检测算法，是精确制导系统中的关键算法之一。提出一种图像序列弱小目标实时检测新算法，采用分方向区间的动态规划算法和二值图像航迹关联检测。通过在动态规划能量累加过程中引入方向限制，减小了噪声轨迹能量积累和目标轨迹能量扩散，提高了算法的目标检测能力。对算法的检测性能进行了仿真实验，结果表明该算法能有效检测深空背景下信噪比大于1.8、运动方向任意、速度不大于1像素/帧的多个运动弱小目标。     

红外序列图像中小目标实时检测系统设计与实现

针对天空背景下红外序列图像中小目标检测实时性以及工程化的要求,设计了一种基于FPGA+双DSP的实时检测系统,用硬件方式实现了红外图像高通滤波、自适应阈值分割、管道滤波的组合检测算法.通过对实测红外序列图像进行实验表明,该系统能实时、有效的检测25帧/s的低信噪比红外序列图像.     

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。     

基于局部特征的单帧红外小目标检测算法

针对单帧红外小目标具有能量值高于背景和噪声的特点,提出了一种基于局部特征的单帧红外小目标检测算法。该方法首先分析了单帧红外图像各部分的高低频关系,利用单帧红外小目标与背景在频率上的不同,采用二阶巴特沃斯低通滤波器滤除背景干扰;然后设定能量与灰度阈值进行自适应阈值分割,保留疑似目标点;最后通过改进的拉普拉斯算子突出红外小目标轮廓。经过红外图像仿真实验验证,该方法能够在复杂空域快速而准确地检测出单帧红外小目标。     

基于时空二维目标描述的红外小目标跟踪

根据红外弱小目标的时空域特性,提出了一种基于时空二维直方图均值移动的红外弱小目标跟踪方法。本文构建了空域分量和时域分量来表示红外弱小目标,形成时空二维图像。当前帧图像包含目标的空域分布信息,因此将当前帧图像作为空域分量;差分图像包含目标的运动特性,反映了目标的时域特性,因此将前后两帧差分图像作为时域分量。利用时空二维目标表示方法,采用均值移动算法进行目标跟踪,同时根据Bhattacharyya系数来更新目标模板。采用实际拍摄的小目标视频来检测本算法,仿真结果显示本算法能稳健的跟踪红外弱小目标,均值移动算法的跟踪精度得到了较大的提高。     

红外小目标检测中的Bayes估计器背景抑制方法

针对红外小目标检测中的背景抑制问题,提出一种新的方法。利用分布图法和Bayes估计器根据有限帧图像估计出当前取景框的"纯背景",将各图与背景图运算得到只含有目标和少数噪声点的图像,对图像进行分割和目标判别,可有效抑制图像中的起伏背景,降低后期处理的错误率。实验验证了该方法的有效性。     

基于Contourlet变换的红外弱小目标检测方法

介绍了存在背景干扰和噪声情况下的红外图像中弱小目标的检测问题，提出一种基于Contourlet变换的检测算法。首先对图像进行Contourlet变换，利用Contourlet分解后子图像的特性抑制背景和去噪声，最终实现对目标的检测。通过在含有随机目标的红外序列图像中的实验，并与小波变换进行比较，证明了算法的有效性。     

基于区域梯度信息的红外小目标检测

红外小目标检测一直是红外图像处理的难点之一,由于多种因素的影响,红外小目标容易被覆盖。分析红外图像特征,采用形态学对图像进行背景噪声抑制,在去除大部分噪声的情况下,首先利用灰度信息确定目标点的位置,然后利用区域梯度信息进而确定目标尺寸大小,对仿真图像进行处理并与K均值聚类法和形态学算法进行比较。实验结果表明:在低噪声情况下,三类算法均能有效地进行小目标检测,但在噪声复杂,信噪比较低的情况下,K均值聚类法未能检测出目标,形态学算法产生了多个虚警,而该算法依然能有效检测出小目标。     

基于小波变换的自适应多模红外小目标检测

小波变换是一种有效的红外小目标检测方法。然而,在不同的子带、不同方向上,信号和噪声所呈现的特性不同,采用单一的阈值往往无法得到一个令人满意的检测结果。针对这一情况,提出了一种基于小波变换的自适应多模红外小目标检测算法。该算法可以根据不同尺度和方向上噪声的分布自动调整阈值,使得检测结果更加有效。其中分别采用了自适应Bayes Shrink阈值和广义交叉验证阈值处理每个子带的小波系数,接着再利用处理后的系数重构小波图像,最后通过一个简单的全局阈值分割得到红外小目标。实验结果表明,与对照方法相比,所提出的算法具有更好的检测性能和鲁棒性。     

基于时序多帧投影的空间目标检测算法

为了对星图中空间目标进行检测识别,对基于 SURF（Speed-Up Robust Featrues）算法的星图精确配准技术和美国 SBV（Space-Based Visual）计划采用的 MTI（Moving Target Indicati-or）在轨目标检测算法进行了深入研究,提出一种针对16 Bits 星图的多目标检测算法,具体包括：首先利用 SURF 算法提取序列星图的特征点,根据最小二乘法计算得到的全局运动参数对星图进行精确配准;然后利用一种改进的 MTI 算法对序列星图进行时序多帧投影以抑制背景,得到仅含有疑似目标的序列图像;最后经过目标初始运动状态的建立,速度滤波以及坐标插值得到目标的运动轨迹。利用实拍的20帧序列星图验证算法性能,经本文算法配准后,星像质心的均方误差（RMSE,Root Mean Square Error）最小达到0.3269 pixel,平均值为0.5441 pixel;序列图像中的3个运动目标均被检出,且无虚警。实验结果表明,本文配准算法的精度能够满足时序多帧投影的要求,且目标检测算法符合恒虚警原理。     

基于过渡区提取的红外运动目标检测

针对复杂动态场景下的红外目标检测问题,提出了一种基于交叉熵的过渡区提取的红外运动目标检测方法。该方法首先使用帧差法和背景差分法相融合的检测方法,对红外图像进行差分处理,然后采用基于交叉熵的过渡区分割算法二值化图像,最后进行形态学滤波,从而检测出完整的红外目标。实验结果表明,该方法目标检测效果比较好,能满足红外运动目标检测的需要。