卫星侦察红外图像背景特征分析

以卫星侦察红外图像背景为研究对象，在分析其特点的基础上，讨论了可用于红外图像背景分类的特征量。为了描述卫星侦察红外图像背景的纹理特征，基于灰度共生矩阵和直方图，计算了能量、惯性矩、熵、相关性、灰度均值和方差等统计特征指标。通过大量样本的识别实验，结果也验证了文中所提取的纹理特征量可以有效识别卫星侦察红外图像的背景。     

基于OTSU和区域生长的电厂管道缺陷检测与分割

针对电厂高温管道红外图像背景复杂、干扰较多的特点,结合电厂巡检机器人系统对图像处理算法的需求,提出了基于改进二维最大类间方差法（OTSU）和区域生长法的电厂高温管道缺陷定位与分割方法。将红外图像灰度化后,通过改进二维OTSU进行预分割,提取出管道区域;基于管道区域灰度直方图,结合邻域灰度均值,实现多种子点的自动检测与定位;采用基于生长区域灰度均值和标准差的自适应阈值以及基于Prewitt算子的梯度幅值改进的生长准则完成缺陷区域的分割。实验证明,所提算法不仅能实现电厂高温管道多缺陷自动检测与定位,而且能精确地提取出缺陷区域,准确性高且具有良好的实时性。     

一种SAR图像灰度压缩性能的统计检验方法

提出两种性能检验统计参数，用来衡量各种合成孔径雷达(SAR)图像灰度压缩算法速成的直方图差异。首先对原始图像直方图进行动态范围变换，求得其相对均值与相对方差，后将压缩图像直方图的均值和方差与之比较，得到相对均值偏量与相对方差偏量。计算机仿真结果与目视判读一致，可用于对SAR图像灰度压缩算法的性能检验。     

红外图像灰度直方图统计分析的研究

数字图像的直方图反映了其像素强度值的分布情况.作为图像处理中最简单和最有用的一种工具,直方图方法用于许多图像操作中,例如对比度拉伸、直方图均衡化等.用灰度直方图方法对150幅不同类型的红外图像进行了统计分析.结果表明,在这些图像中,大多数图像没有灰度值小于16的像素,或者此类像素数量很少.这意味着A/D数据流的低4位对红外图像质量的影响较小.     

空间目标红外特征提取与识别技术

针对空间目标红外识别中典型的类内变化大、类间变化小等问题,提出了一种用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器结合局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)直方图特征和灰度直方图特征的空间目标红外特征提取与识别方法。以国内某卫星和国外某卫星为研究对象,提取它们红外图像的LBP直方图特征以及灰度直方图特征;使用红外仿真软件生成两个目标在不同姿态、不同分辨率下的样本图,并分成两部分,分别作为SVM分类器的训练集和测试集。实验结果表明,LBP直方图特征和灰度直方图特征均能够以较高的准确率对空间目标进行识别,且其识别效能与目标红外图像的分辨率以及SVM核函数有关。     

一种图像清晰度评价方法

图像清晰度评价在图像分析和识别中具有重要的意义.对于同一内容的图像,清晰图像的边缘相对模糊图像具有较大的灰度变化率的特征.提出了一种以图像边缘灰度变化率为指标的图像清晰度评价方法,即以每一行灰度值连续下降间隔像素点数最多的边缘灰度变化率代表这一行的灰度变化率,计算出图像所有行灰度变化率均值为评价指标.分析了清晰图像与模糊图像某行边缘灰度变化规律,设计了这种新的图像清晰度评价方法的实现流程.以红外图像和一般的可见光和运动模糊图像为对象,进行了该方法与相邻像素灰度方差法和方差法对比研究.实验结果表明:该方法能更好地满足单调性和无偏性,具有更高的灵敏度.     

红外背景抑制与点目标分割检测算法研究

针对红外点目标检测问题,采用图像灰度同本行均值相减方法抑制温度场的非线性影响;利用Top-Hat算子形态滤波,抑制背景和增强目标;通过比较预处理后的不同背景下红外图像直方图特点,确定分割阈值;最后进行目标二值化分割,得到包含较少虚警点的点目标分割图像.实验证明,该方法较好地解决了不同红外背景下低信噪比红外点目标的分割检测问题.     

高噪声率红外图像直方图加权滤波算法

针对高噪声率红外图像,提出一种基于邻域相关度量的滤波算法(HWF).以图像灰度相关理论为基础,分析了盐椒噪声对红外图像灰度分布和灰度差分布的影响.盐椒噪声改变红外图像灰度直方图的相对幅值,但不改变其基本形状,高噪声率红外图像直方图保留了原始图像的灰度分布信息.定义了邻域相关系数以描述像素作为有效信号点的概率.用邻域相关系数作为滤波处理的强度指数,自适应调整处理窗内各像素在邻域加权滤波算法中的权重.灰度直方图体现了对原始信息的保留,邻域相关系数体现了对有效信号和噪声信号的识别和区别处理.实验表明,对于高噪声率红外图像,HWF算法具有良好去噪效果和细节保持能力.     

一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法

针对红外吊舱图像的特点,提出了一种基于Otsu法和平台直方图均衡的红外图像增强算法。首先分析图像的直方图,通过改进的Otsu法把图像分割为天空背景区和地面目标区,背景区以背景峰值与分割后背景区残留目标的局部峰值为依据,采用了一种自适应的方法来产生平台阈值,然后在背景区和目标区的灰度范围内进行直方图均衡化处理。该算法有效地抑制了背景区的过度增强,扩大了目标区的灰度范围,增强了细节部分。实验仿真结果验证了算法的有效性。     

基于直方图分析的红外仿真图像验证方法研究

红外仿真图像的真实性和逼真度决定着红外成像制导仿真的有效性,红外仿真图像的验证方法研究具有重要的意义。本文提出一种基于灰度直方图的红外仿真图像验证方法,并建立了验证评价综合指标,该方法采用一维直方图研究红外仿真图像的亮度、对比度和信息量,以验证辐射亮度和辐射对比度的准确性;通过二维直方图研究图像像素之间的灰度空间关系,验证仿真图像的像素空间相关性。实验证明,该方法适合对红外仿真图像进行客观质量验证评价,进而可评价辐射模型和图像生成算法的真实性和有效性。     

小目标与海空背景合成红外图像统计特性分析

针对海空复杂背景下红外小目标识别的需要，对海空背景及其小目标的红外图像特性进行了统计分析。具体分析了在有目标和无目标两种情况下3~5 μm和8~12 μm两个波段图像的均值、方差和协方差等统计特性以及图像的局部对比度、信杂比和阈值随探测距离变化的规律；同时对生成的红外热像进行了直方图分析。结果表明：随着探测距离的减小，导弹的辐射逐渐增大，到达一定探测距离时（大约8 200 m）可以从热像图中区分导弹的蒙皮辐射和羽流辐射。根据有目标和无目标两种情况下图像特性的差异，可以判断图像中是否存在目标，从而为目标识别提供了关于目标和背景的先验知识，研究结果可用于海空背景下红外小目标的检测。     

综合相似性在红外目标隐身效果评估中的应用

对于单张红外图像进行隐身效果评估,需要考虑像素点间反映的图像相似特征信息,而单一的相似性度量方法不能够全面准确地反映红外图像间相似性。在对单张红外图像均等分块的基础上,综合考虑了基于图像灰度直方图法、方向梯度直方图特征法、结构相似度法和目标分类4种相似性度量方法的优点,利用主成分分析法确定不同相似性度量方法的权重值,提出了基于综合相似性度量的评估方法。通过各相似性度量方法间横向与纵向的对比,分析不同遮挡情况下目标与背景图像间每种相似性度量方法的平均值和标准差。结果表明:综合相似性度量能够更准确地反映图像间相似性信息,更有效地处理单张红外图像隐身效果评估问题。     

红外图像直方图双向均衡技术研究

提出了新颖的红外图像直方图双向均衡技术．该技术在进行直方图均衡化处理的同时，消除灰度冗余，并在整个显示范围内对图像灰度级进行等间距排列，从而获得灰度连续的红外图像，解决了热像仪信号处理中输入信号大动态范围和显示输出的小动态范围的矛盾．实验表明该技术能够使红外图像的细节和清晰度得到明显的增强。     

基于形态滤波与梯度检测的红外弱点目标检测技术研究

为实现舰载红外警戒系统对海空背景下红外弱点目标的检测,本文提出一种将形态滤波与梯度检测相结合的红外图像滤波与目标检测方法,首先采用多形态算子对输入的图像进行并行滤波,大尺度形态算子抑制图像噪声,小尺度形态算子提取目标边缘细节信息,对并行处理后的图像进行基于树状小波帧变换的图像信息融合,然后依据目标的像素灰度在水平和垂直方向上的梯度变化,将弱点目标特性转化为对图像奇异性的分析,采用多向梯度算法对目标进行检测.实验表明算法有高检测概率,同时又把虚警个数降的很低,适用于舰载红外警戒系统.     

基于高斯拟合局部直方图方法的近红外星图目标检测

从近红外星空图像的直方图出发,认真分析了直方图的特性,并通过对直方图低频区域图像进行高斯拟合确定了图像分割阈值。对不同阈值情况下取得的结果进行了对比。在选取8邻域内像素面积最大的10个目标作为导航目标时,该方法用的数据较少,大幅减小了计算机的工作量,从而提高了导航效率,并增快了识别速度。     

基于小波变换和改进Top-Hat滤波的红外小目标检测

提出了一种基于小波变换与改进Top-Hat滤波的有效地红外小目标检测算法。该方法首先对红外图像进行单层小波分解,分别得到近似、水平、垂直和对角四个分量;接着,对近似分量进行改进Top-Hat滤波,并将滤波结果与原近似分量进行差分,得到差分图像,将其再与水平分量进行融合形成新的近似和水平分量。同时将垂直和对角分量的小波系数置零,进行小波重构。最后,为了进一步凸显红外小目标,采用了基于直方图的灰度变换方法对重构图像进行增强。实验结果证明本文所提出的算法能准确地检测出红外小目标,且鲁棒性较好。     

海洋战场环境下天空的红外图像生成研究

红外成像仿真已成为红外成像制导武器设计和评估的重要方法,具有重大的军事和经济意义.仿真的关键环节在于红外图像的生成.提出了基于分形技术的天空背景红外图像生成的技术方法,综合考虑海洋战场环境下天空背景辐射的各个因素,对晴空条件下的天空辐射分量进行了分析计算,并根据视点建立了云的红外辐射模型,计算出云的各个辐射分量,得到天...     

红外图像增强技术在TMS320DM642上的应用

针对红外图像普遍存在目标与背景对比度差、边缘模糊、信噪比低和灰度层次差等缺陷,提出了一种改进的直方图均衡红外图像增强算法。首先通过自适应地选择合适的灰度阈值,在图像直方图中将像素所占比例小于阈值的冗余灰度级完全压缩,并对大于阈值的有效灰度级进行基于一种非常合理的对数函数的拉伸变换;然后对拉伸后的灰度级进行常规的直方图均衡处理;最后在整个灰度范围内对经过均衡处理的图像灰度级进行等间距排列。为了满足算法的实时性,设计了一种以TMS320DM642高性能DSP芯片为核心处理器的红外图像增强系统平台。实验结果表明,采用该算法增强后的图像质量明显优于采用直方图均衡算法增强后的图像质量,图像的目标与背景的对比度和图像的清晰度都得到了提高,边缘细节也得到了保留;同时,采用该算法处理一帧320×256×8bits的红外图像仅仅用时16．73ms,完全满足实时图像处理的要求。     

一种新的红外图像自适应增强算法

针对红外热图像普遍存在的目标与背景对比度差、边缘模糊等特点,提出了一种新的红外图像自适应增强算法.通过自适应地选择平台阈值,对红外图像进行平台直方图均衡化,有效抑制了背景的过度增强,避免目标灰度级的过多合并,提升了目标的灰度空间,获得了很好的增强效果.实验结果表明,本算法优于直方图均衡化算法,可有效地突出红外目标.