一种基于数学形态学的红外弱小目标检测方法

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。     

一种基于数学形态学的红外弱小目标检测方法

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。     

空天背景下基于GLRT的红外弱小运动目标检测

针对红外图像序列中未知亮度、位置和速度的弱小运动目标检测问题,在假定目标强度恒定且保持匀速直线运动的前提下,建立了与之相应的简化二元量测信号模型.对于这种含参信号的复合假设检验问题,采用广义似然比检验(GLRT)得到了该问题的检测算子,同时利用速度滤波器组在实际应用中实现了该检测算子.从理论角度估计了该算法的虚警概率和检测概率,并通过计算机仿真验证了上述分析结果.为了评估该算法的有效性,采用基于真实场景的红外图像序列对其进行测试,结果表明,该算法对于低信噪比条件下的弱小运动目标具有良好的检测效果.     

弱小目标检测预处理算法研究

针对光电探测系统、告警系统，讨论了复杂背景下图像中的弱小目标检测预处理算法，并针对特定的图像给出了算法的处理结果。     

天空背景下红外弱小目标检测算法研究

针对天空背景下红外弱小目标检测困难的情况,首先通过改进的形态学滤波目标增强方法对图像进行背景抑制与噪声去除,而后采用恒虚警检测方法(CFAR)对滤波后图像进行分割,获得候选点目标,然后采用行程目标标记的方法得到候选目标的位置信息、面积信息等,单帧图像检测之后,复杂的天空背景仍然会存在虚警。为了提高检测概率、降低虚警率,结合目标运动特性(包括运动轨迹、速度、加速度等)、灰度变化、面积变化等帧间相关性采用移动式管道滤波方法对序列图像候选目标做进一步判断。实验结果表明,该方法能有效地从复杂背景中检测出真实目标。     

基于GLRT的红外多光谱弱小运动目标检测

针对多光谱红外图像序列中未知光谱辐射强度、位置和速度的弱小运动目标检测问题,建立了与之相应的基本框架模型.对于这种含参信号的复合假设检验问题,采用广义似然比检验(GLRT)得到了该问题的检测算子,同时利用速度滤波器组在实际应用中实现了该检测算子.从理论角度估计了该算法的虚警概率和检测概率,并通过计算机仿真验证了上述分析...     

红外图像序列中运动弱小目标检测的方法研究

研究在红外图像序列中检测运动弱小目标的方法.首先通过高通或形态学滤波进行图像预处理,进一步用似然比检测分割出候选目标,考虑到环境干扰造成的目标在某一帧暂时消失的情况,提出了利用目标运动特征通过选择合适的邻域判决条件并结合图像流分析提取运动弱小目标的一种方法.模拟实验表明该方法能够准确高效地检测出运动弱小目标.     

结合帧差的核相关滤波弱小红外目标检测

为了提高红外目标检测的性能,提出了一种结合帧差的核相关滤波弱小红外目标检测算法。算法首先通过核相关滤波训练当前帧获得最大回归值,相对间隔帧求取差值,以此进行循环移位,从而实现对帧间背景运动的补偿;再者借助帧间差分法提取当前帧相对运动特征,增强区分弱小目标和红外背景的能力;最后对相对运动特征进行阈值分割获得最终检测结果。仿真实验显示本算法能有效检测出复杂环境下红外弱小目标,与其他同类算法相比,本算法可以很好地对杂波和点状干扰源进行抑制,获得较高的目标检测率,同时将大量运算置于频域中,运算效率也优于其他算法。     

一种红外弱小目标检测方法

提出了一种红外弱小目标检测算法,该算法通过“区域最小化背景模型”,来减小背景起伏对背景预测的影响,从而实现对背景更准确的预测,达到提高弱小目标检测性能的目的,算法适用于强对比度云层的空背景、目标与背景对比度比较低的空背景,是背景预测算法的一个重要扩展,针对实际红外图像的试验仿真表明,提出的算法是有效的。     

基于自适应门限滤波的红外弱小运动目标检测方法

在分析红外场景模型的基础上,针对空中红外图像中弱小运动目标的特征,提出一种用自适应门限滤波对背景进行抑制、利用自适应阈值分割对目标进行分割的帧内处理方法;在帧间采用八邻域判决法对弱小目标进行检测;实践证明,该技术能有效提高图像的信噪比,从而达到有效分割和快速检测小目标的目的。