基于局部特征统计的小目标检测算法

本文提出了一种新的基于局部特征统计的红外图像小目标检测方法。首先对图像的局部区域灰度概率进行统计,通过阈值分割,去除图像中缓慢变化的背景和弱的边缘,得到包含强的边缘点、噪声点和目标点的残留图像,然后利用残留图像内各点的局部方向信息测度的差异,进一步剔除强的边缘点。最后通过多帧累加判决的方式将真实目标从噪声点中检测出来。实验表明该方法能够极大地减少候选目标点数,准确有效地检测复杂自然背景中的红外运动弱小目标,适合于实时和多目标的检测。     

基于结构形态几何生长的 模糊红外光谱图像分割

针对局部目标与背景的低对比度、目标边缘模糊红外手印的分割问题,提出了一种基于结构形态几何生长的边缘模糊红外目标提取算法。该算法首先利用最大熵法及阈值扩展将图像进行粗分割;在粗分割的目标区域中提取区域块特征点,构筑手的结构形态;通过区域块特征点寻找种子点,并以种子点与对应特征点的距离关系作为生长判决条件进行几何生长,最终提取得到目标图像。与常用提取算法进行比对实验,结果表明,针对边缘模糊的红外手印图像,本文算法能更有效地提取出完整目标。     

红外图像序列的目标增强和检测

文中主要研究了远距离红外图像序列的目标增强和检测问题，提出了基于局部纹理特征的红外图像增强算法，利用红外图像目标和背景区域局部纹理特征的差异来增强目标和背景区域的对比度；为了提高目标检测的速度和精度，利用序列图像的帧间相关信息，采用边检测边跟踪边确认的目标检测方法。实验结果表明，对于远距离、小目标的红外图像，这种增强算法在目标对比度和细节方面都明显优于直方图均衡化方法，而本文采用的目标检测方法仅需很少几帧图像就能检测和跟踪目标，可以在确保目标检测的可靠性的前提下，提高目标的检测速度。     

新的红外图像小目标检测方法

在分析了海空背景下舰船目标红外图像特征的基础上．提出了一种基于背景粗糙度估计的红外图像小目标自适应检测算法，该算法利用LOG算子检测目标的大致轮廓，确定目标的中心点作为区域生长的种子点，可以看作是为后续处理压缩数据量的一种方法。它可以减少运算量，提高检测速度，抑制对不必要的种子点的区域生长，提高目标的检测概率。     

空域加权局部对比度的红外小目标检测算法

针对传统局部对比度算法在强杂波背景下,容易引入虚警目标的不足,提出了一种空域加权局部对比度的红外小目标检测算法。首先,利用具有中心激励和侧向抑制性的二维高斯差分滤波器,抑制了原始图像大部分的背景杂波,以提高图像的信噪比;然后,利用目标均值与邻域的中值的比值进行局部对比度测量,再用目标各区域的灰度均值差加权局部对比度,生成目标显著图;最后,对显著图进行自适应阈值分割,检测出真实目标。实验结果表明,与其他几种检测方法对比,该算法不仅具有较高的信躁比增益和背景抑制因子,还具有较高的检测率和较低的虚警率,是一种有效的红外小目标检测方法。     

基于数学形态学和自动区域生长的红外目标提取

针对具有复杂背景干扰,信噪比低的红外图像目标提取问题,提出了一种结合数学形态学和自动区域生长的红外目标提取方法。首先对图像进行中值滤波和灰度变换预处理,然后利用数学形态学高帽变换去掉大面积背景干扰区域,接着采用基于局部小波系数能量特征的方法找到感兴趣区域,再通过基于窗口均值的方法自动获取种子点进行区域生长分割。实验结果表明:本文方法能有效的消除复杂背景干扰,并很好的提取出目标。     

基于区域生长和背景配准的低信噪比红外目标检测算法

为了进一步提高复杂背景下低信噪比红外运动目标的检测性能,提出了一种基于区域生长和背景配准的低信噪比红外运动目标检测算法。该算法首先利用局部对比度找出几个种子点;然后根据种子点进行区域生长,统计生长出目标的相关特征;接着采用多帧关联的方法,挑选出候选目标;最后采用背景配准的方法,剔除虚假目标,降低虚警概率。采用大量实验数据进行仿真验证,仿真结果表明,相对于传统算法,本文算法对低信噪比红外运动目标具有较高的检测概率,较低的虚警概率。     

基于局部均值的红外小目标检测算法

复杂背景条件下红外小目标检测是红外自动寻的、红外预警系统的关键技术和研究热点之一。为了能有效地检测出小目标,对红外图像中的小目标与背景特性进行了分析,在充分利用小目标与其局部背景差异的基础上,提出一种基于局部灰度均值确定红外小目标尺寸和位置信息的算法。首先,给出判断像元属于小目标的必要条件,该条件判定图像中哪些像元可能属于红外小目标;其次,基于可能属于小目标的像元给出小目标可能的尺寸值;再次,对所得结果进行优化,排除虚警;最后,根据前三阶段所得结果确定小目标的尺寸和位置。Matlab 仿真结果表明,对复杂云层背景的红外图像,Top-Hat 检测算法虽然检测速度快,但当虚警和目标的灰度值相等时不能很好地对目标进行检测;新算法在选择合适参数的基础上能准确给出目标的位置信息,并能较好地估算小目标尺寸,然而新算法在检测速度上仍有待进一步提高。     

基于区域生长的前视红外图像分割方法

红外成像制导技术以其优越的性能成为当今精确制导技术发展的主流。红外图像的精确分割是实现目标识别的基础。针对地面目标前视红外图像的特点和成像制导技术中图像分割的目的,提出了一种基于区域生长的前视红外图像分割算法,它首先在全局阈值分割的基础上选择出种子点所在区域,并在区域中定义局部灰度信息统计准则和策略选取出种子点;然后以目标模板面积作为参考,通过对分割效果的判断自动调整生长阈值进行区域生长以得到分割图像。实验结果表明,本方法分割出的目标完整准确,分割结果对基于边缘特征的目标匹配识别非常有利。     

基于自适应分数阶微分的红外目标增强算法

针对红外图像存在灰度范围窄、图像细节不清晰、目标边缘模糊的问题,提出了一种基于自适应分数阶微分的红外目标增强方法。该方法首先利用图像的梯度、信息熵进行有效融合,并且自适应调整分数阶微分以增强图像中的目标边缘;然后采用图像像素灰度的标准差和均值进行融合去确定目标的分割阈值,以区分出图像中的背景和目标部分;通过对图像中的目标区域进行线性增强,以进一步突显目标。经过实验验证:本文提出的方法能够有效地区分红外图像中的目标和背景,局部目标背景比(Target-to-Background Ratio,TBR)平均提高了0.5,视觉效果比较理想。     

小目标与海空背景合成红外图像统计特性分析

针对海空复杂背景下红外小目标识别的需要，对海空背景及其小目标的红外图像特性进行了统计分析。具体分析了在有目标和无目标两种情况下3~5 μm和8~12 μm两个波段图像的均值、方差和协方差等统计特性以及图像的局部对比度、信杂比和阈值随探测距离变化的规律；同时对生成的红外热像进行了直方图分析。结果表明：随着探测距离的减小，导弹的辐射逐渐增大，到达一定探测距离时（大约8 200 m）可以从热像图中区分导弹的蒙皮辐射和羽流辐射。根据有目标和无目标两种情况下图像特性的差异，可以判断图像中是否存在目标，从而为目标识别提供了关于目标和背景的先验知识，研究结果可用于海空背景下红外小目标的检测。     

一种基于PGF、BEMD和局部逆熵的新型红外小目标检测方法

对比红外小目标检测方法和其它目标检测方法,由于低信噪比、低对比度、小尺寸、缺乏目标的形状和纹理信息等多种因素,尤其是在复杂背景条件下,红外小目标的检测会更加的困难.在实践中,一种基于同组过滤器(Peer Group Fileter,PGF),二维经验模式分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)和局部逆熵(Local Inverse Entropy,LIE)的新型红外小目标检测方法被提出来,以解决前面所提到的问题.其中PGF被用来消除噪声和改善初始图像的信噪比;BEMD算法可以有效地估计背景并将背景从原始图像中移除;而LIE的主要作用是分解本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF).实验结果表明,新的方法可以有效且准确地提取小目标.     

基于向量机的红外小目标检测技术研究

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。     

旋转均值滤波用于提高红外点目标图像信噪比

当距离红外传感器很远时，目标在红外图像中表现为点目标。充分利用点目标，背景杂波及噪声在空间域中的表现形式，并结合均值滤波滤除噪声的特性，提出了一种新的滤波方法——旋转均值滤波法。将此算法运用在信噪比不大于3的红外点目标图像中，实现了背景抑制，突出目标以及提高信噪比作用，并能够满足实时处理的要求。     

基于中心点回归的大场景SAR图像舰船检测方法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测在军事和民用领域有着重要的应用.然而随着SAR图像成像能力的提升,SAR成像场景越来越大,舰船目标检测存在两个难点:一是舰船目标在整幅图像中所占比例极小,很难与周围背景分开;二是靠岸舰船目标通常密集排列,目标之间难以区分.目前常用基...     

基于冗余小波变换的高频地波雷达目标检测算法

为了从高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar, HFSWR)信号生成的复杂距离多普勒(Range Doppler, RD)图像中准确提取运动点目标, 提出了一种基于冗余小波变换(Redundant Discrete Wavelet Transformation, RDWT)的RD图像点目标检测算法.该算法根据点目标与海杂波、电离层杂波等特征的差异, 首先在距离方向进行自适应RDWT以去除海杂波和地杂波, 并在多普勒方向进行自适应RDWT以去除电离层杂波; 然后利用图像形态学运算对背景噪声进行了抑制; 最后进行阈值自适应分割以得到点目标.实验结果表明:该算法能有效抑制RD图像中的海杂波、电离层杂波和背景噪声, 能从复杂的RD图像中实现点目标的有效检测, 其检测性能优于改进的恒虚警率(Constant False Alarm Rate, CFAR)算法.     

基于多方向梯度和形态学算法的红外弱小目标检测

受多种因素的影响,通常获得的红外图像信噪比低、对比度差,为目标的提取带来一定的困难。在分析弱小目标方向梯度的基础上,结合形态学算法,提出一种新的红外弱小目标检测算法。首先在待检测点四邻域方向上选取4个参考点,根据该方向待检测点与参考点之间的多级梯度特征,确定出潜在目标;然后利用结构元可调节的特性,选择合适的结构元素,通过形态学处理,剔除噪声点并最终确定出目标。实验表明,该算法计算简单,无需预测背景,可在低信噪比图像中有效检测弱小目标。     

红外图像中小目标检测研究

在获得的红外序列图像中,检测和跟踪微弱小目标一直是研究的重点。本文对小目标检测系统的背景抑制和目标检测算法和方案进行了调研。采用背景抑制算法以获得更高的信噪比,利用NP准则对图像进行分割,然后用识别算法对目标进行跟踪和识别。计算结果显示,抑制杂波后,采用序贯图像检测能够很好地增加探测概率。     

基于改进加权局部对比度的红外小目标检测

在复杂背景的红外图像中弱小目标通常淹没在高亮边缘与强杂波处,提出一种基于改进加权局部对比度的红外小目标检测方法。利用小目标的局部特性建立一种加权函数将目标与其背景邻域的差异点乘凸显目标,进而与相接背景邻域作比值运算达到抑制复杂背景的效果;通过目标的各向同性和背景的各向异性,采用六方向梯度决策法创建背景抑制模型进一步抑制高亮边缘,实现降低虚警率,提高检测率的目的;最后,通过卷积计算将两者结合,采用自适应阈值分割检测真实目标。实验结果表明,该算法在复杂背景及强杂波干扰下有较强的鲁棒性。