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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
基于光流估计的红外弱小运动目标检测   总被引:1,自引:1,他引:0  
提出了一种对复杂云层背景下红外图像序列中弱小运动目标分割和检测的方法.首先,利用Hom-Schunck算法计算序列图像的光流场,然后利用阙值分割和数学形态学滤波的方法进行目标检测,滤除噪声后提取出背景中的运动目标.实验结果表明,该算法对实时检测在复杂背景的红外图像中运动的弱小目标具有很好的效果.  相似文献   

2.
基于形态滤波的红外小目标检测方法   总被引:11,自引:0,他引:11  
针对空背景下红外小目标图像信噪比低,背景和杂波干扰严重的特点,提出了一种基于数学形态学的红外小目标检测算法。算法首先利用灰度形态学Top2Hat变换,完成复杂空背景下的背景抑制和候选目标提取,然后通过开运算处理进一步去除虚假目标和噪声干扰,完成目标分割;最后结合管道滤波的方法,可快速检测出红外图像序列中的小目标信号。实验表明,该算法能够有效的提高图像信噪比,快速有效地检测出目标信号。  相似文献   

3.
一种序列图像中运动点目标的检测方法   总被引:5,自引:2,他引:3  
序列图像中运动点目标的检测按图像的成像系统不同,可分为红外图像中运动点目标的检测和可见光图像中运动点目标的检测,而现有检测算法多是针对前者。为寻找一种适用于两种类型图像的运动点目标的检测方法,以多云天空为研究背景,提出了一种新的运动点目标检测算法。采用高通滤波和形态学滤波相结合的方法进行背景抑制,基于检测前跟踪(TBD)的基本思想,根据相邻三帧进行目标分割,利用轨迹能量累积方法完成目标检测。理论分析和仿真结果表明,该算法简单易行.既适用于红外图像又适用于可见光图像的运动点目标,而且对目标的运动速度和方向无任何限制。  相似文献   

4.
基于小波多尺度分析及Fisher分割的红外弱小目标检测   总被引:10,自引:0,他引:10  
介绍一种新的红外图像序列中的弱小目标检测方法,利用小波多分辨特性,对图像进行预处理,以抑制背景杂波;利用改进的Fisher算法,对经预处理后的图像进行分割,最终将目标从背景中分离出来;对相邻帧进行差分运算,估计目标的运动轨迹采用本文方法与类别方差自动门限法,对大量的红外弱小目标进行了检测,实验对比结果表明了该算法的有效性。  相似文献   

5.
一种红外小目标的图像检测方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
周铭  许少辉 《半导体光电》2004,25(3):224-227
针对复杂背景条件下的红外图像目标检测问题,将空域滤波和时域滤波相结合,提出了基于数学形态学的目标检测算法.该算法先对原始图像序列作能量膨胀累积以增强目标信息和提高信噪比,然后采用基于数学形态学的Top-Hat变换空域滤波处理技术消除在目标尺度范围外的背景、干扰和噪声,达到探测目标的目的.仿真结果验证了该算法是一种实时、有效,且易于实现的目标探测方法.  相似文献   

6.
赵慧青 《激光与红外》2016,46(3):308-312
针对现有的红外图像中目标分辨率低且边缘弱等问题,提出了一种基于区域特征分割的红外弱小目标提取算法;该算法根据灰度形态学理论,利用红外背景与目标轮廓信息来提取图像的目标信号;其中算法先根据红外图像的灰度与形状的相似度进行归属度处理,来分类出图像中的目标区与背景区;接着,根据边缘检测算法,该算法对目标区的目标的进行轮廓提取;实验结果表明,该算法能够有效的进行目标提取针对红外图像的不同性质;具有精度高,抗干扰能力强的分割优势。  相似文献   

7.
一种基于数学形态学的红外弱小目标检测方法   总被引:13,自引:4,他引:9  
提出了一种红外图像序列中运动弱小目标检测的新方法。该方法在时间剖面上采用数学形态学滤波和中值滤波来抑制杂波背景干扰,并对去除背景后的图像进行分割,然后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性来检测出真正的目标。利用实测数据进行了仿真,实验结果表明了该方法的有效性。  相似文献   

8.
空中红外运动点目标检测算法   总被引:8,自引:2,他引:6  
针对空中红外点目标的特性,提出了一种检测算法。首先,对图像进行高通滤波预处理,增强目标与背景的对比度。增强后的相邻帧图像做差分运算以进行目标的粗检测,提取出候选目标区域;其次,对原图像或预处理后的图像在候选区域内进行自适应分割,检测出点目标;最后,根据目标像素在序列图像中运动的连续性排除噪声干扰,从而准确地检测出真实目标。通过对红外图像序列进行实验,证实了算法的有效性。  相似文献   

9.
一种基于自适应背景抑制的红外小目标检测方法   总被引:11,自引:5,他引:6  
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。  相似文献   

10.
提出了一种红外图像序列中运动弱小目标检测的新方法。该方法在时间剖面上采用数学形态学滤波和中值滤波来抑制杂波背景干扰,并对去除背景后的图像进行分割,然后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性来检测出真正的目标。利用实测数据进行了仿真,实验结果表明了该方法的有效性。  相似文献   

11.
基于红外双波段图像融合的点目标识别   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
为解决红外警戒系统中点目标的识别问题,提出了一种新的点目标识别方法。该方法 首先分别对单波段红外图像进行背景预测与抑制,然后对取自适应阈值后的双波段图像根据目标的运动特征进行融合,最后通过图像序列分析给出最终的目标识别结果。仿真实验表明,该方法对背景有很好的抑制效果,可大大减少目标识别中候选目标点的数目,因而有利于点目标的识别。  相似文献   

12.
于雷 《激光与红外》2016,46(10):1284-1289
为了提高红外目标检测的性能,借鉴萤火虫算法,提出了一种基于萤火虫最优偏差的红外目标检测算法。算法首先建立红外目标检测模型,通过红外拍摄系统对目标像点定位,将检测目标的光强分布看成高斯分布函数,利用质心窗口采集图像;以红外点目标成像的艾里斑能量分布做为萤火虫适应度函数,利用差分迭代对红外目标进行检测寻优;通过控制最优偏差估计的检测误差来优化检测目标。最后实验仿真显示本文算法能够检测出红外目标区域,相比其他算法边缘定位更准确,同时检测效率较高。  相似文献   

13.
基于向量机的红外小目标检测技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对红外序列图像中弱小目标检测问题,提出了用最小二乘向量机对原始红外图像中每一像素的局部区域作灰度曲面最佳拟合,在拟合曲面上进行灰度极大值像素点位置估计,实现目标的粗定位。真正的目标取决于中心点的灰度是否高于其邻域的平均灰度。并以径向基核函数为例推导出了极值点估计所需的二阶方向导数算子。对模拟和实际图像进行了小目标检测的实验验证。结果表明,基于支持向量机的小目标检测算法具有较强的适应性。  相似文献   

14.
基于OpenCV的红外弱小运动目标检测与跟踪   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
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。  相似文献   

15.
基于形态滤波和顺序滤波的小目标检测   总被引:9,自引:2,他引:7  
针对红外图像中弱小目标的检测问题 ,提出了一种基于形态和顺序滤波相结合的小目标检测方法。该方法是采用Top hat变换抑制背景的基础上 ,用门限判决对图像进行预检测。然后用顺序滤波去虚警点从而得到目标点。实验结果表明 ,在信噪比SNR >2时该方法能有效的检测出图像中的小目标  相似文献   

16.
王鹤  辛云宏 《激光与红外》2020,50(9):1145-1152
双树复小波分析是一种有效的图像处理方法,但是将其直接应用于红外小目标检测时,由于其对图像中的高频信息特别敏感,无法在保留目标的同时有效地滤除噪声。论文充分利用双树复小波方法方向性好的优点,并针对其高频敏感问题,提出了一种基于双树复小波变换与图像熵的红外小目标检测算法,从而能够有效去除图像中的杂波,同时凸显出小目标。该算法首先对原始图像进行双树复小波分解,将其低频子带置零,并利用高频子带进行双树复小波重构;接着,对重构后的图像进行二次双树复小波分解,并采用改进的Top-Hat算子对分解后的低频子带进行滤波,同时保留分解后±15°方向的子带,并通过高通滤波对其进行处理;之后,将滤波后的低频子带图像与原低频子带图像进行差分,得到低频差分图像;最后,利用低频差分图像与滤波后的高频子带图像进行红外图像重构,并通过局部图像熵进行加权,从而提取出红外小目标。实验结果表明,与对比算法相比,本文算法在BSF与SCRG方面表现优越,可以有效抑制背景中的杂波并提高小目标的信杂比。  相似文献   

17.
刘刚  梁晓庚 《红外》2008,29(12)
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.  相似文献   

18.
孙慧婷  姜志  王军  张新  何昕 《激光与红外》2017,47(10):1310-1315
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。  相似文献   

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