基于keystone变换的微弱目标检测

提高雷达对微弱目标探测能力的主要方法是增加积累时间.根据传统PD雷达的设计原则,在相参积累时间内,目标的距离走动不能超过半个距离单元,也就是说相参积累时间受限于目标运动.对于高距离分辨雷达或观测高速目标的雷达系统,这种限制是很难满足的.本文提出一种基于keystone变换的运动补偿方案,可以在没有目标运动速度信息条件下校正距离走动,从而使积累时间不再受目标运动的限制.     

一种基于Hough变换的宽带雷达目标检测器

该文针对宽带雷达目标距离单元走动、具有强距离单元的特性,提出了一种基于Hough变换的目标检测算法(HD)。该算法分为两步:在第1步中,对过一级门限的高分辨距离像数据做Hough变换,并对Hough参数空间的所有数据做相应的累积分布函数(CDF)映射;在第2步中求出各个角度若干个最大值的和,并对这些和值做CDF映射,选出最大的映射和值作为检测算子。3类飞机实测数据的实验结果表明,与基于散射点密度的广义似然比检测算法相比,该方法检测性能至少有1.3 dB的提高。     

Hough变换在小目标检测中的应用

利用Hough变换的特性,把Hough变换应用到小目标检测系统中去,从理论上分析它的可行性,并通过仿真试验进行验证.     

基于霍夫变换的高速微弱目标检测算法

该文针对高速微弱目标检测提出一种快速的目标参数估计方法,首先分析了高速目标回波脉冲间距离单元走动的影响因素,指出回波间距离走动与积累时间近似为直线;其次利用霍夫变换(HT)可对直线进行检测的特点,分析了HT参数和目标初始距离和径向速度的关系,提出了一种并行HT(PHT)方法,该方法利用并行叠加原理能够提高HT运算速度,满足实时性的要求;最后给出了算法实现流程和仿真实例,仿真结果证明了算法的有效性。     

基于欧氏距离图的随机Hough变换椭圆检测方法

为了实现椭圆目标的有效检测,克服椭圆检测过程中对椭圆完整性和边缘梯度精度要求过高的缺点,提出了一种改进的随机Hough变换的椭圆检测方法。首先充分利用椭圆的轴对称特性和极点-极弦性质求取候选椭圆,有效解决了无效采样和累积问题,然后采用欧氏距离图计算椭圆边缘点的欧氏距离之和来确定真实椭圆。实验结果表明,该算法相对于RHT-3算法和CMHT算法具有检测精度高、检测速度快和抗椭圆缺失能力强的优点。     

一种基于改进Hough变换的雷达检测方法

Hough变换是一种用于雷达长时间积累的有效方法,提出一种改进的Hough变换方法.与传统的方法不同,新方法把数据空间中的点映射到由斜率和截距定义的参数空间中,并通过对同一时刻到来的所有数据进行整体平移,实现对数据的映射.该方法降低了Hough变换的计算量.理论分析和仿真试验验证了新方法的有效性.     

基于子孔径Hough变换的SAR转动目标检测

受杂波影响,转动目标SAR回波在距离压缩域呈现断续正弦曲线特征而不易检测。提出一种基于子孔径Hough变换的转动目标检测方法,对全孔径进行分段积累检测,在子孔径内通过FFT将同一距离单元上的信号相干积累以提高信噪比,在孔径间采用广义Hough变换进行非相干积累进一步抑制杂波。该方法适用于硬件开销更小的单通道系统,两级检测获得稳健的杂波抑制性能和更优越的转动目标检测和测量性能。实验仿真结果验证了方法的有效性。     

基于改进轮廓提取的Hough变换椭圆检测方法

分析椭圆目标在成像平面上的特点,提出一种基于改进轮廓提取的Hough变换椭圆检测方法,可以有效地在图像中提取出椭圆的轮廓。对边缘检测后的图像进行边缘点分类,去除交叉点和孤立点,保存端点;根据端点,提取图像中的非封闭轮廓,再扫描图像,提取剩余的封闭轮廓;针对随机Hough变换,根据每条轮廓的长度判断该轮廓需要采样计算的次数,在每个循环的内部,设定阈值来判断每组椭圆参数的统计值,用以跳出循环。实验结果表明,与普通随机Hough变换相比,该算法的内存占用量与计算量大大减少。     

基于Hough变换的椭圆检测改进算法

在背景复杂的图像中,针对多椭圆检测时椭圆中心定位不准、虚假椭圆过多的缺点,提出一种基于Hough变换的改进算法。该算法对参数空间和Hough变换计算的改进提高了椭圆检测的准确度,并利用参数方程判断候选椭圆的真假。实验结果表明,该检测方法具有较强地抗干扰能力,能够在复杂的环境中准确快速地检测出多个椭圆。     

基于改进Hough变换的直线检测算法

针对传统Hough变换算法检测直线时容易出现误检的缺点,提出一种基于改进Hough变换的直线检测算法.首先根据种子点的参数化结果,对图像中的点实现聚类,划分图像区域,然后对划分在同一区域的点进行特殊区间的详细参数化,确定直线参数,最终将该直线周围的点置为背景点,继续区域划分和直线检测,直到图像中不再存在种子点.该算法实现了对不同区域的点进行特殊的、有针对性的参数化,同一区域的点只允许对一条直线的检测投票.实验表明,与传统的Hough变换算法和文献中算法相比,该算法减小了误检率,并且对断裂边缘具有较好的鲁棒性.     

Weibull海杂波环境中基于Hough变换的目标最优检测

给出了基于Hough变换的信号检测结构及最优门限的确立方法 ,设计了仿真流程 ,并通过仿真计算分析了Weibull海杂波环境中基于Hough变换的目标检测性能 ,得到了所需SCR最小意义下的最优检测结构 ,最后指出了实际应用中的次优检测策略。     

基于随机Hough变换的圆检测改进算法

介绍了一种基于随机Hough变换的圆检测的改进算法。本文解决了随机Hough变换检测圆中参数单元无效累积的问题，首先构造边缘点集的数据空间，采用搜索的方法将各连续曲线的边缘点顺序存储。然后从中选取最小点集，利用圆的性质求得圆参数，该算法计算量较小，并且避免了解方程组运算带来的误差。     

海杂波背景下的低空小目标检测

海面上低空小目标通常具有RCS（雷达散射截面）小、速度快的特点,并且容易湮没在海杂波背景中,很难被雷达系统检测到。文中首先分析了海杂波数据的统计特性;然后在此基础上,利用海杂波和目标在相关特性上的差异,提出了一种熵加权非相参积累方法,该方法能够抑制海杂波,并且积累目标能量;为了进一步降低检测门限,采用了TBD（检测前跟踪）技术。某S波段雷达搜索模式下低分辨实测数据的处理结果表明,熵加权非相参积累和TBD方法能够有效降低海杂波背景下低空小目标信号的最小可检测信杂比。     

基于图像滤波与Hough变换的红外弱小目标检测

针对红外传感器成像信噪比低且易受噪声、背景杂波干扰的问题,本文提出了一种基于最大中值滤波与Hough变换的红外弱小目标检测方法.该方法首先对序列图像中的每一帧进行最大中值滤波,滤波输出与原始图像相减用以预测目标可能出现的区域.对于目标可能出现的区域使用均值滤波,反之则使用最小值滤波来抑制背景结构.然后将滤波后的序列图像直接叠加得到合成图像,采用有灰度权重的Hough变换实现弱小目标的轨迹检测.实验结果表明该方法可以实现对信噪比接近1的弱小目标的检测.同时,背景的运动对该方法的检测效果没有显著影响.     

基于霍夫变换椭圆检测的两种改进算法

针对一维参数空间霍夫变换椭圆检测算法不能检测长轴端点缺损的椭圆这一缺陷,提出了两种改进算法.两种改进算法都是先确定椭圆中心,采用分步计算参数的方法,以降低霍夫变换参数空间的维数,从而降低算法整体的时间复杂度.改进算法1可以看成是一维霍夫变换椭圆检测的一个补充算法,它通过改为最后对长轴进行一维累积,来解决长轴端点缺损的问题.改进算法2则是在椭圆中心确定后,利用椭圆的对称性,计算出其倾斜角,再进一步确定其他参数.实验表明,两种改进算法都能在较复杂的图中较快较准确地检测出残缺椭圆.     

一种基于Hough变换的声呐对目标航迹检测算法研究

为提高声呐对目标航迹的检测性能,从单部声呐时间融合的角度出发,提出了一种基于Hough变换的声呐信号检测算法。该算法把航迹上的观测点变换为参数空间的对应曲线,充分利用一段时间内的目标观测数据,在低信噪比下也能从背景噪声中提取目标的航迹特征,提高了声呐的检测概率,且对部分信息和数据的缺失不敏感。仿真试验证明了该算法的有效性。     

基于Hough变换的椭圆检测算法

Hough变换在图像处理中占有重要地位,是一种检测曲线的有效方法.但使用传统的Hough变换来检测椭圆具有存储空间大计算时间长的缺点.为此提出了一种新的基于Hough交换的椭圆轮廓检测方法,利用椭圆的斜率特性,降低了Hough参数空间的维度,提高了运算运效率,并能良好地对图像中多个椭圆进行检测.