基于时空域融合滤波的红外运动小目标检测算法

针对红外警戒与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题．提出了一种基于时空域融合滤波的小目标检测算法。算法在空域上利用形态学Tophat滤波抑制背景增强目标．在时域上通过改进的帧间差分方法增强运动目标,时空域处理结果融合分割后,根据目标运动的连续性和规则性．利用相邻帧中可能目标点之间的位置关系判别目标。算法全面考虑到了运动小目标在时域与空域方面的特性,时空域融合增强后可大大提高目标信噪比。通过实际录取的云层背景飞机目标红外数据检测表明,时空域融合滤波方法能更有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,减小虚警率．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3D Max-median和3D Max-mean滤波的红外小目标检测

针对复杂背景下红外小目标的实时检测需要,提出了一种基于时空域条件下改进性的最大中值滤波和最大均值滤波的检测算法。首先,输入红外序列图像,再用沿时间轴和空域组成时空三维组合帧,根据连续3帧图像形成3×3×3的结构,并根据利用最大中值或者最大均值滤波来确定中间帧中心位置的像素值;然后,再用阈值分割出目标;最后,归一化逐帧叠加确定目标运动轨迹检测出目标。实验结果表明,在不同背景条件下,该检测算法能有效地检测出运动小目标,并且能准确地得到目标的位置,适合于实时的目标检测。     

序列图像运动点目标快速检测与跟踪方法

为解决低信噪比运动点目标在实时检测中的系统抖动和信噪比低等问题，根据运动点目标的特点，提出了基于数学形态学滤波、目标光强度连续性和假设检验的点目标检测方法。基于数学形态学的高通滤波器能较强地抑制背景噪声并增强目标；利用光强度时空连续性识别目标；假设检验对解决目标丢失和新目标出现都具有较好的效果。用TMS320C6201高速信号处理器的处理结果表明：算法对信噪比约为2的点目标检测性能较为满意。     

基于时域特性分析的红外运动小目标检测算法

为了有效地检测复杂背景下的红外运动小目标,提出了一种基于时域特性分析的目标检测算法.首先,利用修正后的阿尔法均值滤波器对含有多种噪声的红外图像进行有效的预处理.然后,把空域上每个位置的取值看成是时域上的函数,则受运动目标影响和不受影响的函数曲线具有完全不同的形状,通过检测这种形状差异来完成目标的检测任务.最后,基于形态学的后处理可以有效地去除虚假目标.实验结果表明:该算法能具有较好的鲁棒性.     

智能视频监控系统中运动目标检测的研究

为了提高智能视频监控系统中运动目标检测的准确率和实时性,在传统对称差分算法的基础上提出了一种结合背景减法和时空熵图像的改进对称差分算法。首先,通过背景减法得到一个基本准确的运动目标,然后利用对称差分法得到差分图像,综合两者并求出时空熵图像,最后经形态学处理将运动目标准确快速地检测出来。实验结果表明,该算法计算简单、鲁棒性较好、抗噪声能力强,能对运动目标进行有效检测,可以广泛应用于智能视频监控系统中。     

智能视频监控系统中运动目标检测的研究北大核心

为了提高智能视频监控系统中运动目标检测的准确率和实时性,在传统对称差分算法的基础上提出了一种结合背景减法和时空熵图像的改进对称差分算法。首先,通过背景减法得到一个基本准确的运动目标,然后利用对称差分法得到差分图像,综合两者并求出时空熵图像,最后经形态学处理将运动目标准确快速地检测出来。实验结果表明,该算法计算简单、鲁棒性较好、抗噪声能力强,能对运动目标进行有效检测,可以广泛应用于智能视频监控系统中。     

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。     

烟幕环境地面红外运动目标快速检测方法

传统目标检测方法不能很好地满足红外跟瞄系统运动时的地面运动目标快速精确检测需要,另外由于红外烟幕干扰,图像的质量降低,也会影响目标检测的精度。为此,提出了一种烟幕环境下红外运动目标的快速检测方法。该方法首先快速提取两帧红外图像的FAST特征点,提出了改进的二进制BRIEF特征描述符进行背景匹配,然后采用随机一致性算法估计全局运动参数进行运动补偿,最后采用帧间差分法进行目标检测。实验表明,该算法能够有效地降低烟幕干扰对运动补偿的影响,快速精确地检测出运动目标的位置,对烟幕干扰及运动背景具有很好的鲁棒性。     

基于改进的帧差法和Mean-shift结合的运动目标自动检测与跟踪

为了实现在静态背景下对运动目标的自动检测跟踪,提出基于改进的帧差法和Mean-shift结合的运动目标自动检测与跟踪算法。该算法改进了传统的三帧差分法,引入单高斯背景模型参与目标检测。此外,传统的Mean-shift算法,在起始帧需要手动选定目标,且选定窗口大小固定不变,不能根据目标尺寸变化而变化,从而导致失去目标。这里提出的方法先利用改进的帧差法检测目标,确定目标的位置窗口和中心,然后结合Mean-shift算法,根据是否超出设定的阈值来确定是否需要更新模板,从而实现该算法对运动目标的自动跟踪。实验表明,该算法计算速度快,具有较高的准确率。     

基于形态滤波的红外小目标检测方法

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。     

改进Otsu法的目标图像分割

在现代战争中,快速而有效地对攻击目标进行识别和跟踪对获取战争主动权起着很重要的作用,而要达到这个目的,就需要从目标图像中准确地分割出目标.在分析Otsu的基础上,结合两类之间间距和类内距离对图像分割效果的影响,提出一种改进的最大类间方差法,并应用于目标图像的分割.实验结果分析显示该方法可达到较好的图像分割效果,较之Otsu方法更佳.     

序列帧间双重匹配的红外点目标跟踪算法

针对海空复杂背景下红外点目标的检测与跟踪,提出了基于图像序列帧间双重匹配的边跟踪边检测算法,并建立了数学模型。它采用标记序列帧M以帧对帧的方式记录输入序列的帧间匹配结果,标记帧T以点对点的方式记录标记序列帧M的帧间匹配结果,统计帧S记录T中各像素的匹配成功次数,输入单帧图像同步输出矩阵T和S分别显示目标运动轨迹和迎头目标检测结果。算法匹配过程不随目标数目或运动状态而改变,且无需提前判断疑似目标位置,有效解决了目标在图像序列中突然丢失或出现被干扰情况下的跟踪,尤其可以对跟踪结果实时地进行目标分离,解决了迎头目标跟踪的难题。仿真和实际工程图像实验结果表明,算法具有较高的可靠性和实时性。     

改进高帽变换的红外目标增强和提取算法

红外图像增强及其目标提取是军事航空航天领域和国民经济发展的一项至关重要的技术。针对红外图像对比度低、特征信息不明确、杂波严重、信噪比低、视觉效果模糊的问题,对形态学中传统的高帽变换算法进行优化,提出了基于改进高帽变换的红外目标增强和提取算法。该算法通过引进判断值和加权系数,对高帽变换进行改进,对红外小目标进行增强,利用迭代算法对图像阈值进行处理,进而实现小目标的提取。实验结果表明,提出的算法可以很好地增强红外图像视觉效果,有效的提取红外小目标,方便后续的目标识别和目标跟踪等,应用前景广泛。     

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.     

靶瞄准中的图像处理

给出了激光聚变实验中对亮度分布不均匀、边缘轮廓模糊的黑腔靶图像确定几何中心的一种方法：利用预处理消除图像噪音，提取图像特征值并用原始ＣＣＤ图像与特征值理论图像相关以精确定出黑腔靶几何中心。该方法计算准确、速度快，便于在实际装置中闭环连续处理图像，并适用于确定激光光斑的几何中心和光斑半径。介绍了该方法在神光装置靶瞄准中的应用及实验结果，利用图像处理，得到了５μｍ的靶瞄准精度     

基于局部二元模式算子的红外弱小目标检测

文中针对在传统红外弱小目标检测中,需要进行背景抑制滤波所带来的图像性质改变和检测速度不理想的问题,提出了一种基于局部二元模式(local binary pattern,LBP)算子的红外弱小目标检测方法.该方法对传统LBP算子进行了改进,使其提取的LBP编码值可以有效地描述红外弱小目标的灰度分布特性,达到了在不进行背景抑制滤波的条件下有效检测弱小目标的目的.结合改进的LBP算子和红外弱小目标灰度的"尖峰"特征,建立了灰度自适应快速扫描机制,有效提高了检测速度,降低了重复告警的出现概率.通过实录红外图像序列检测实验,证明本文方法在检测性能和检测速度方面的有效性和优越性.     

红外成像型制导系统舰船目标实时识别技术研究

研究了红外成像型制导系统舰船目标实时识别技术，提出一种新的舰船红外成像目标识别算法．该算法采用聚类准则二值化图像，通过线形区域增长技术得到准目标区域，最后利用模糊综合评判技术进行目标识别．在DSP硬件系统上应用，结果表明识别率高，实时性好．     

基于动态图像处理技术的动目标检测与跟踪

针对摄像机与目标同时运动情况下运动目标的检测与跟踪问题,提出了背景匹配法.通过相关匹配算法使背景对齐,结合帧间差分技术有效地将运动目标提取出来;然后通过预测未来路线,运用光流学与对应物的对应方法进行运动目标跟踪.     

海空背景下红外点目标检测算法

提出了一种基于灰度形态学的海空背景下的红外点目标检测算法。该算法三步：第一步,对原始序列图像进行了膨胀后累加,以提高信噪比（SNR）;第二步,对原始序列图像进行形态学滤波,去掉噪声和目标以提取出背景;第三步,前两步结果相减,自适应阈值后即可得到点目标,用实际摄取的图像进行实验,结果表明该算法能检测出信杂比（SCR0为1的红外图像。     

面向自动目标识别的图像压缩研究综述

如何使得经过有损压缩后的图像仍然保持一定的自动目标识别性能是一个非常有意义的问题。目前国外对这一问题的研究有了一定的进展,研究的内容集中在以下三个方面:(1)图像压缩对于ATR性能的影响;(2)面向ATR应用的图像质量测度;(3)面向ATR应用的图像压缩算法研究。本文针对这一问题的研究进行了较全面的综述,着重分析了几种重要算法的原理、实现和性能,并探讨了未来的研究方向。