红外弱小运动目标实时检测的规整化滤波方法

低信噪比小目标检测能力决定着系统的探测灵敏度和作用距离,是反映红外低可观测目标识别能力至关重要的一项核心技术.自适应杂波背景抑制技术是实现这一目标的有效途径.本文将杂波背景抑制滤波归纳为逆问题求解的优化问题;建立了新的红外弱小目标/背景模型,在此基础上发展了一种基于规整化技术的滤波框架;并提出了"去杂波-保目标"规整化的自适应各向异性滤波新算法.详细的理论分析和试验结果表明:该算法能在单步处理中消除杂波背景、同时增强弱小目标信号,运算量小;对低信噪比的强杂波背景表现出良好的滤波性能和适应能力,且结构简单、利于硬件实时实现.     

基于背景估计的红外图像杂波抑制方法研究

背景估计是背景杂波抑制和图像增强的重要方法,在低信噪比红外目标检测技术研究中备受青睐。提出了一种改进的形态滤波背景估计新方法。首先通过图像局部熵计算和分析建立了结构元素尺度与局部熵的对应关系,在目标特征分析的基础上对结构元素形状进行优化,然后采用形态滤波估计图像背景,实现背景杂波抑制和图像增强。仿真实验结果表明了算法是有效的。     

天空背景下红外目标的检测

在噪声和云层背景的干扰下,为了有效地从红外图像序列中检测到低信噪比的运动小目标,采用形态学Tophat滤波滤除低频背景部分以增强目标;并通过混合高斯背景模型进行背景估计和自适应背景更新,将前景部分和背景部分差分。实验表明,Tophat滤波和混合高斯模型算法相结合能够准确实现天空背景下红外目标的检测。     

一种新的红外小目标检测算法及其应用

针对红外探测系统中单帧红外图像中的小目标检测问题,在分析红外场景模型的基础上,提出了一种基于自适应噪声平滑和Robinson Guard背景杂波抑制的空间滤波算法.该方法对于起伏背景下红外小目标的检测和识别有良好的性能,且具有目标信息损失小的优点.利用ADSP-TS201S高性能数字信号处理器实现了该算法,并成功应用到全向红外搜索跟踪系统中.实验结果表明,在低信噪比情况下,所提出的单帧红外小目标检测算法有很好的检测性能.     

M滤波的自适应背景抑制算法

提出了一种M滤波的自适应背景抑制算法.该算法将目标和观测噪声作为图像背景的混合干扰,依据M估计原理自适应的估计真实背景.算法具有较好的稳健性能,能够自适应的低抗高强度的干扰.仿真和实验表明,与均值滤波(MF)、中值滤波(ModF)以及Wiener滤波(WF)相比,该算法能够更有效地从混合噪声环境下估计背景,增强目标信噪比(SNR).     

基于中值滤波和多向梯度搜索的目标检测算法

复杂背景下低信噪比弱小目标的自动检测是当今目标自动探测研究尚未解决的一个难题.针对复杂天空背景条件下低信噪比的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于中值滤波和多向梯度搜索相结合的目标检测算法.算法首先运用中值滤波器将目标从红外背景中分割出来,再结合多向梯度判决算法提取出真实目标点,最后辅以形态滤波填充目标内部空间,构成完...     

基于最大似然比准则的点目标识别技术

本文介绍一种自适应算法,通过候选目标轨迹检测、最大似然比优化算法和后处理等一系列操作,从已经抑制CN序列和UCN序列的低信噪比图像序列中自动识别在视场中做匀速直线运动的点目标.文内给出了各项操作的理论分析和优化算法,实验结果证实了理论分析的正确性和自适应算法的可行性.本算法可识别最低信噪比为0.5,且对红外、可见光等不同种类图像序列兼容,优化算法可以大大降低数据处理量.     

强杂波背景下高空红外运动点目标检测

对强杂波背景下高空红外遥感图像序列的背景和目标特性进行了分析,采用新型的形态滤波方法实现了背景抑制,提出了一种子窗口检测门限算法,并进行了仿真试验,有效地提取了强背景低信噪比下的目标.对比分析说明子窗口检测门限算法具有较好的效果,并且可以提高并行计算能力,适合应用于强杂波背景下大面积扫描或凝视红外图像序列的处理.     

基于热传导理论的背景抑制算法应用研究

针对复杂背景中红外运动目标检测速度慢,检测概率低的问题,对红外图像的背景和目标特性进行了分析,提出了一种基于热传导方程和自适应阈值的红外目标实时检测算法。首先,依据红外图像背景具有各向同性的分形特性,确定采用各向同性的算子对背景进行估计;然后,根据热传导方程和反热传导方程在图像处理中的应用,推导出了用于红外目标检测的背景抑制算子,在此基础上设计了自适应阈值用于红外目标的检测;最后给出了该算法的实验结果,并与基于特征选择性滤波的检测算法做了比较。实验结果表明该算法具有良好的背景抑制和目标增强性能,大幅提升了图像的信噪比,提高了红外运动目标的检测概率,且结构简单,有利于硬件实时实现。     

一种基于空间滤波的红外小目标检测算法及其应用

针对红外探测系统中单帧红外图像中的小目标检测问题,在分析红外场景模型的基础上,提出了一种基于自适应噪声平滑和空间滤波的背景杂波抑制算法.该方法对于起伏背景下红外小目标的检测有良好的性能,且具有目标信息损失小的优点.同时,利用ADSP-TS201S高性能数字信号处理器实现了该算法,并成功应用到某全向红外搜索跟踪系统中.实验结果表明,在低信噪比情况下,算法有很好的检测性能.     

形态学增强的连接相对熵在自动目标检测中的应用

提出了一种基于多尺度形态学和连接相对熵的红外图像自动目标检测方法;它首先对目标红外图像进行多尺度形态滤波,消除背景和杂波的影响同时增强目标的对比度,然后采用连接相对熵准则确定区分目标和背景的最佳门限,最后对得到的二值图再进行形态滤波,得到精确的目标分割图像.实验结果表明该方法具有一定的鲁棒性和自适应性,能够实现目标的自动、非参数化的有效检测,且效果良好,便于下一步的目标识别和跟踪.     

一种改进的红外弱小目标快速检测方法

针对复杂背景下红外弱小目标检测率低、目标跟踪困难的问题,提出一种改进的红外弱小目标快速检测方法。该方法采用改进的形态学滤波抑制背景噪声,对处理后的多帧图像进行方差估计初步突出目标像素,然后对其进行信噪比估计得到整个图像序列像素得分,图像中像素信噪比高的被标记为目标像素,再对标记过的图像进行分块分析,最终准确提取出连续图像序列中的目标像素。检测出的目标像素作为Hough变换的目标跟踪算法的输入,设置双阈值实现目标的有效跟踪。实验结果表明,在复杂背景下的红外弱小目标提取中,基于噪声方差估计的目标检测拥有较高的检测概率和较低的虚警概率,将其获得的目标像素作为Hough变换的输入,不仅可以有效跟踪目标,而且简化了算法的复杂度,实现目标的快速提取和跟踪,具有很高的应用价值。     

岛岸背景下的红外运动多目标跟踪

提出了一种基于粒子滤波和FCM的岛岸背景条件下红外运动多目标跟踪方法.通过对红外序列图像进行中值滤波、边缘提取、海天线检测和形态滤波等预处理,提取出若干个候选目标.然后利用基于粒子滤波和FCM的算法实现对候选目标的数据关联和连续跟踪.实验结果表明,该方法具有良好的可行性和效果.     

结合频域显著性分析和形态学滤波的红外小目标检测算法北大核心CSCD

针对复杂背景下的红外小目标检测问题,提出了基于频域显著性分析和形态学滤波相结合的图像处理算法。通过构建图像频域显著性分析图,并引入自适应阈值实现显著图的分割,提取感兴趣区域(ROI)以确定候选目标,达到凸显目标并抑制背景的目的。为抑制残余的杂波干扰,基于候选目标轮廓尺寸自适应并引入新的评价机制实现滤波结构元的筛选,采用新型Top-hat滤波技术消除伪目标响应。本算法充分利用红外小目标的频域显著性和空域尺寸先验信息的互补性实现检测,在设计中则平衡了计算复杂度与处理效果的矛盾关系,在有效提升检测指标的同时保证了实时计算的工程需求。实验表明本文提出的算法能显著提高目标信噪比,高效和准确地检测噪声背景下的弱小红外目标。     

分离参数的空中机动目标参数估计方法

本文提出一种基于三次相位变换(Cubic Phase Transform, CPT)和匹配滤波的机载前视阵雷达机动目标参数估计方法。该方法首先补偿目标回波信号的空间相位并进行空域相干积累,以此提高输出信杂噪比;然后采用CPT实现待估参数分离,将二维联合估计分为两个一维估计,降低算法复杂度;最后重构目标信号并通过匹配滤波完成机动目标的参数估计。该方法复杂度低,在低信噪比下的参数估计性能接近克拉美罗下界(Cramér-Rao Lower Bound, CRLB)。数值仿真结果验证了所提方法的有效性。      

用于检测三次位相板的新型零位补偿器的设计

三次位相的波前编码位相板是一种非旋转对称光学元件。对于其面形及整个元件的检测,虽然目前通用的方式还是采用轮廓仪的接触式测量,但采用非接触式的干涉测量,具有快速、简洁、可避免待测元件的面形不受损伤等优点。非接触式的测量方法,可以采用计算全息图进行零位补偿,但计算全息图的制作价格相对较高。我们根据三次位相波前编码板的面形特点,得到一种新型的零位补偿方式,并给出了设计实例,并进行了实验验证,该补偿器全部由球面镜组成,易于加工,且成本较低。     

基于自相关和时频分析的跳频参数估计

为解决低信噪比条件下跳频参数估计算法性能低的问题,提出了一种基于自相关和时频分析的跳频参数估计算法。首先,采用基于能量检测的分段自相关算法对接收端信号进行预处理;然后,进行时频变换,得到信号的时频矩阵,通过二值化和形态学滤波完成对信号的降噪提取;最后,通过聚类算法完成参数估计。仿真实验表明,该算法具有较高的估计精度和良好的抗噪声性能,在信噪比最低为-11 dB时估计误差数量级仍为10^-7,同时自相关运算对参数估计算法的抗噪声性能具有明显的提高作用。     

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。