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《红外技术》2017,(11):1054-1059
红外弱小目标的自动检测是光电火控系统、红外导引头等武器装备中的关键技术之一。本文针对复杂海杂波背景下低信噪比目标检测问题,结合SURF特征描述符,提出了一种基于自动聚类分割的弱小目标检测算法。该方法首先利用SURF算法计算出红外图像中的兴趣点,并将多帧的兴趣点投影到一帧中形成累积图。由于目标在红外序列中的连续性,目标点会在累积图中进行聚集;然后使用改进的快速聚类分割算法自适应的检测出疑似目标;最后根据目标类具有的大小约束与线性约束先验信息,从海杂波中区分出所需的弱小目标。大量仿真实验及实物验证表明,相比于其他现有算法,本文提出方法在处理具有较低信噪比/杂波比的视频下的弱小目标时可以获得较好的检测性能,同时该方法的实时性强,可在多项式时间复杂度下得到最优检测目标,适合工程应用。 相似文献
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为解决复杂背景下红外弱小目标检测精度低的问题,本文提出一种基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法,算法主要模拟了人眼对目标对比度敏感这一机制。首先利用8向梯度方程提取红外图像的梯度显著图并二值化处理;根据小目标的尺寸大小特征对梯度显著图进行优化处理,剔除孤立的噪声点和尺寸较大的背景梯度显著区域;利用视觉对比机制对优化后的显著图进行局部对比度计算,通过阈值处理剔除虚警目标,完成红外弱小目标检测。仿真实验表明,该算法在低信噪比情况下对红外弱小目标的检测率较高,且虚警率低,单帧检测时间较小。 相似文献
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在天基红外预警任务中,高动态弱小目标具有成像尺寸小、运动规律未知的特点。现有红外弱小目标探测任务主要关注匀速直线运动目标检测问题,对高动态目标的有效检测算法尚需进一步开发。针对天基红外预警任务中高动态非线性运动目标检测问题,提出了一种基于LSTM的红外弱小目标检测算法。首先设计了提取可疑目标位置信息的预处理方法,解决了LSTM网络结构与序列图像不匹配的问题;然后,针对传统算法难以检测非线性运动轨迹的问题,利用LSTM提取目标运动特征,实现序列图像中高动态目标的检测。通过与序列假设检验等算法的对比,在自研的红外序列图像数据集上验证了所提出的算法能够实现不低于0.9347的精确率与不低于0.8633的召回率。 相似文献
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针对红外复杂背景下的弱小目标检测难题,提出一种基于背景自适应的多特征融合的复杂背景下弱小目标的检测算法。首先,通过对红外图像进行空域滤波去除孤立噪声点,并利用恒虚警率分割消除大面积平稳背景,获得疑似目标集。然后融合红外图像的背景信息、弱小运动目标的灰度特征、目标与周围像素的方向梯度特征等多个典型特征,消除疑似目标集中的大部分假目标,最后运用运动特征获取真实目标的轨迹,最终实现复杂背景下的红外弱小目标的检测。实验表明:该算法能实现复杂背景下低信噪比的红外弱小目标快速检测,具有检测概率高,算法速度快,鲁棒性好的特点。 相似文献
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针对天空背景红外图像中弱小目标检测的难题,分析了红外目标检测的模型,提出了基于稀疏环决策的目标检测算法。利用数学形态学滤波目标增强方法对图像进行背景抑制,而后采用恒虚警检测方法对滤波后图像进行自适应分割,从而获得候选目标点,然后计算各个候选目标点的局部自相似性描述子,对自相似性描述子归一化、分块之后得到稀疏环表示,利用相应的判断准则可以判别目标点与虚警点。实验结果表明,该算法应用于复杂云层背景弱小红外目标图像能够得到较理想的结果,与移动管道滤波方法相比,能有效区别目标点与固定云层杂波干扰,并且虚警率低,易于实现。 相似文献
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红外图像舰船目标检测中,目标通常位于海天/岸岛线附近,预先检测出海天/岸岛线,确定舰船目标的潜在区域,可减少目标检测过程中的搜索范围,降低数据处理量,提高检测速度。针对传统的海天/岸岛线检测算法对不同背景图像适应性差的问题,分析了海天/岸岛线特征,提出了应用LSD线段检测算法和聚类的海天/岸岛线检测算法。首先通过LSD线段检测算法获取图像中局部直线轮廓,然后通过K-均值聚类获取潜在海天/岸岛线区域,最后通过分析潜在海天/岸岛线区域纹理特征确定真实的海天/岸岛线位置。实验结果表明,该方法对多种背景下海天/岸岛线检测适应性强,检测精度高。 相似文献
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复杂背景中的红外弱小目标因亮度低、尺寸小、可用特征少而难以检测。如何在检测中抑制背景杂波、提高目标信噪比成为该领域的研究热点与难点。本文对基于人类视觉系统对比度机制的小目标增强与背景抑制技术的演进和性能进行了归纳与分析。局部对比度测度窗口由单尺度向多尺度,乃至动态或自适应尺度的发展,满足应用中对未知尺寸小目标同步快速检测的需要;局部对比度测度计算方法由简单到复杂、依据低阶信息到采用高阶信息的变化,有利于更全面地抑制复杂背景、进一步增强目标。因此,将成为未来人类视觉对比度机制小目标检测算法的发展方向。 相似文献
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针对传统聚类算法对于大数据背景下大量电力大数据异常监测过程中存在的问题,提出在电力大数据异常值检测中的快速密度峰值聚类算法的改进.对传统基于密度峰值空间聚类方法进行分析,得到传统算法在使用过程中的问题.提出了快速密度峰值聚类算法的改进,对自适应参数与聚类中心自动的选择,通过标准化局部密度与距离对大数据异常值进行评测,能够得出异常点.对本文所设计的聚类算法实现算例分析,通过算例分析表示,本文所设计的算法能够满足实际用户的需求,提高电力大数据异常值的检测精准度. 相似文献
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针对基于密度的聚类算法不能发现密度分布不均匀数据样本的问题,提出了一种基于自适应密度阈值的未知雷达信号分选算法。该方法利用同一部雷达数据的分布特性进行聚类,通过寻找局部密度阈值,以达到分选不同密度分布的雷达信号的目的,并且在此基础上提出一个引理,提升了算法的时间效率。算法测试表明,该方法对噪声不敏感,能够发现任意形状、大小和密度的聚类。 相似文献
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模糊C-均值聚类(FCM)对噪声数据敏感和可能性C-均值聚类(PCM)对初始类中心非常敏感易导致一致性聚类.可能性模糊C-均值聚类(PFCM)综合了FCM和PCM算法并且克服了这些缺点.但是PFCM必须先运行FCM来计算参数.提出一种新的PCM算法,新的PCM算法利用协方差矩阵来计算参数衡量了数据集的紧凑程度且无须先运行FCM,在新的PCM和FCM基础上提出了新PFCM算法,该算法无须事先运行FCM以计算参数,减少了算法运算时间.对数据集的测试实验结果表明了提出的新算法能同时产生模糊隶属度和典型值,减少聚类时间,同时具有更好的分类准确率. 相似文献
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在数据挖掘的所有算法中,聚类分析尤为重要.基于划分的聚类算法就是用统计分析的方法研究分类问题.本文介绍了聚类的定义及聚类算法的种类,详细阐述了K均值聚类算法和K中心点聚类算法的基本原理并对它们的性能进行分析,对近年来各学者对基于划分的聚类算法的研究现状进行了梳理,对其具体应用实例做了简要介绍。 相似文献
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针对轨迹聚类结果的不可靠性,提出一种基于多聚类结果融合的轨迹聚类方法MRMTC.对于多聚类器产生的多个聚类代表轨迹,提出了轨迹合并算法,实现了多个聚类代表轨迹的合并.代表轨迹合并算法以平均扫描线距离函数作为共识函数,通过共识函数对代表轨迹间的相似度进行比较,最后合并相似的代表轨迹.实验表明基于融合的轨迹聚类方法,可以获... 相似文献
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基于层次的K-均值聚类 总被引:2,自引:1,他引:1
介绍一种基于层次的K-均值聚类算法(HKMA)。在统计力学的基础上,对传统K-均值聚类划分矩阵里的元素("隶属"概率)做了形式上的改变,并引入一个调控实际聚类数目的因子。这样,在对同一组数据集进行聚类时,调控因子值不同,结果得到的类数目就不同。用一组二维正态分布的数据集和一组用来测试聚类算法的标准数据集(Iris数)进行测试,结果表明该算法具有层次聚类的性质和较满意的聚类精度。 相似文献