基于形态滤波和顺序滤波的小目标检测

针对红外图像中弱小目标的检测问题 ,提出了一种基于形态和顺序滤波相结合的小目标检测方法。该方法是采用Top hat变换抑制背景的基础上 ,用门限判决对图像进行预检测。然后用顺序滤波去虚警点从而得到目标点。实验结果表明 ,在信噪比SNR >2时该方法能有效的检测出图像中的小目标     

基于引导滤波和模糊算法的红外背景抑制算法

为了减少背景对红外小目标检测结果的影响,同时降低检测虚警率,采用了基于引导滤波和模糊算法的红外背景抑制算法,利用非下采样轮廓波多尺度、多方向的分解机制,将红外序列图像分解为低通子带和带通子带;再利用引导滤波对低通子带处理,以平滑图像、抑制噪声、增强背景细节;带通子带则采用模糊算法处理,实现目标和残留背景分离;最后将各子带图像通过非下采样轮廓波逆变换,得到了背景抑制图像。结果表明,该方法可以将均方误差降至5~10,有效抑制了背景,突出了目标。该研究为提高复杂背景下的红外小目标检测精度提供了支持。     

强杂波背景下高空红外运动点目标检测

对强杂波背景下高空红外遥感图像序列的背景和目标特性进行了分析,采用新型的形态滤波方法实现了背景抑制,提出了一种子窗口检测门限算法,并进行了仿真试验,有效地提取了强背景低信噪比下的目标.对比分析说明子窗口检测门限算法具有较好的效果,并且可以提高并行计算能力,适合应用于强杂波背景下大面积扫描或凝视红外图像序列的处理.     

一种新的红外弱小目标检测与跟踪算法

针对低信噪比下红外序列图像中弱小目标的检测与跟踪问题,提出了一种新的基于双边滤波的方法.首先将传统的二维双边滤波扩展为空-时三维双边滤波,由于同时利用了红外序列的空域信息和时域信息,该三维双边滤波能在抑制噪声的同时增强目标和背景之间的对比度.用其实现红外图像的预处理,再用门限分割检测出红外序列中的弱小目标.同时,用序贯蒙特卡洛方法对检测到的弱小目标进行跟踪.实验中,用实际红外序列图像对算法进行了验证,结果表明,在低信噪比下,所提算法能对红外弱小目标进行实时检测和跟踪.     

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。     

基于自适应Wiener滤波的红外小目标检测方法

在分析红外场景模型的基础上提出了用自适应Wiener滤波器估计起伏背景、自适应门限分割、基于邻域管道目标检测的小目标检测方法。采用连续采集的红外图像序列进行了实验，仿真了不同信噪比(SNR)条件下的目标并给出了目标检测结果及其分析。结果表明，算法能够从信噪比大于2．0的图像序列中检测出目标轨迹。     

基于聚集疑似目标的快速TBD弱小多目标检测方法

提出了一种无需复杂图像预处理的快速的自适应弱小多目标检测方法,适用于有背景起伏的低SNR的噪声随机分布的红外图像序列.采用线性滤波算子,直方图排序分割,快速目标聚集三个核心算法,实现了高速的TBD弱小目标检测.根据直方图进行梯度滤波的结果自适应地进行门限分割,然后剔除随机的不聚集的高梯度值噪声,最后进行时间低通滤波,减少虚警率和漏检率.通过对比实验,表明本文提出的先跟踪后检测的方法,在具有良好检测效果的同时,速度优于需要复杂形态学滤波或中值滤波的方法.     

基于中值滤波和多向梯度搜索的目标检测算法

复杂背景下低信噪比弱小目标的自动检测是当今目标自动探测研究尚未解决的一个难题.针对复杂天空背景条件下低信噪比的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于中值滤波和多向梯度搜索相结合的目标检测算法.算法首先运用中值滤波器将目标从红外背景中分割出来,再结合多向梯度判决算法提取出真实目标点,最后辅以形态滤波填充目标内部空间,构成完...     

红外序列图像运动小目标检测算法

利用红外序列图像小目标运动的连续性进行背景恢复,滤除背景以提高信噪比,在门限检测后对图像进行边缘滤波以进一步提高检测概率,最后再一次运用目标的运动特性确认目标,减小虚警率,从而有效地检测出目标。实验结果证明,这种算法检测率高,而且计算简单,易于硬件实现。     

基于动态规划算法的无源毫米波弱小目标检测方法

针对无源毫米波弱小目标特点,结合已有的动态规划算法,利用图像阈值分割原理实时计算检测门限,提出一种适用于无源毫米波小目标检测的实用动态规划算法,并分析了动态规划的计算过程及分割门限的确定方法。实验仿真结果表明,此算法能准确检测出复杂背景下的低信噪比无源毫米波弱小目标,并得到目标运动轨迹,在单帧成像信噪比为4.5dB左右时,能准确检测出目标运动轨迹。     

复杂背景下红外运动点目标检测算法研究

讨论了复杂背景下低信噪比运动点目标的检测和跟踪问题，提出了基于卡尔曼滤波理论的背景预测，数学形态学膨胀累加，图像流航迹关联和二级并行假设检验的点目标检测方法。实验结果表明该算法能够较大程度提高红外图像的信噪比，有效地检测和跟踪点目标，并且能够解决目标丢失以及跟踪过程中出现目标的问题。     

基于顺序形态滤波的运动点目标检测

为解决低信噪比快速运动点目标的检测问题,文中提出了一种基于顺序形态波波的点目标检测算法。首先采用百分位p＝1的中面序形态滤波提取目标的广义内边缘,找出少量候选运动目标点,然后利用图像流模型建立 建立目标的运动约束议程,根据目标像素在图像序列中运动的连续性和轨迹的一致性 原则,在多帧连续图像中检测出真实的目标运动轨迹。实验结果证明,该方法能够快速、可靠检测信噪比小于3的运动点目标。     

复杂海面背景红外小目标自动检测方法

采用维纳自适应滤波，抑制随机噪声和高斯噪声；利用Otus阈值法分割图像，确定海天线和目标潜在区；利用Top—Hat算子进行形态滤波处理，抑制平缓变化背景并保留高亮度区的目标和强噪声；选择结构元素进行形态开运算，去掉细小的背景杂波干扰；针对远距离舰艇小目标总是出现在海天线附近以及红外目标灰度高于其邻域背景的特点，确定阈值即可分离出真正的目标。实验结果表明，该方法可以较好地抑制海浪、云层等背景的干扰，能有效检测复杂海面背景中的红外小目标。     

基于小波和Context模型的海面红外弱小目标检测

红外图像中弱小目标的检测一直是图像处理领域的热点和难点.介绍了一种基于小波变换和Context模型空间自适应滤波的红外弱小目标检测算法.该方法首先利用小波滤波器抑制大部分背景杂波,然后采用基于Context模型的空间自适应滤波器对高频系数做进一步处理,提高信噪比,最后采用基于Bayes分类算法的迭代门限进行图像分割.实验结果表明,与高通滤波相比,该方法能够更有效地检测出弱小目标.     

基于9/7提升小波的海面弱目标检测算法

弱目标的检测一直是监视和报警系统的重要组成部分.海面背景下海面及连绵起伏的波浪反光使图像的信噪比和对比度都较低,而且舰船目标像素较少.先利用自适应灰度阈值对图像进行滤波;再进行9/7提升小波变换,提取高频部分;然后利用高频部分进行重构;最后对重构后的图像进行自适应灰度阈值处理,检测出目标.实验结果表明该算法能够有效地检测出强噪声和背景杂波干扰情况下的舰船目标.     

末敏弹稳态扫描段红外特性的实验研究

以考核红外预警系统对末敏弹的探测识别效能为应用背景,通过在高空热气球上投放末敏弹,同时利用地面热像仪实时跟踪捕获的实验方法,获得了复杂云层背景下,末敏弹稳态下落过程中的红外图像序列。针对图像模糊、信噪比低等特点,提出一种组合空域滤波的目标检测方法,该方法利用小波阈值和中值滤波去噪,Top-Hat变换抑制背景,最后通过形态学滤波提取目标并增强目标和背景的灰度对比度。多帧检测结果显示:该组合滤波算法能够有效提取实验图像序列中的末敏弹,为进一步的目标跟踪技术研究奠定了基础。     

一种序列图像中运动点目标的检测方法

序列图像中运动点目标的检测按图像的成像系统不同,可分为红外图像中运动点目标的检测和可见光图像中运动点目标的检测,而现有检测算法多是针对前者。为寻找一种适用于两种类型图像的运动点目标的检测方法,以多云天空为研究背景,提出了一种新的运动点目标检测算法。采用高通滤波和形态学滤波相结合的方法进行背景抑制,基于检测前跟踪（TBD）的基本思想,根据相邻三帧进行目标分割,利用轨迹能量累积方法完成目标检测。理论分析和仿真结果表明,该算法简单易行．既适用于红外图像又适用于可见光图像的运动点目标,而且对目标的运动速度和方向无任何限制。     

基于OpenCV的红外弱小运动目标检测与跟踪

针对信噪比低、背景和噪声干扰严重的红外图像,根据图像序列中运动目标的帧间相关特性以及噪声的不相关理论,基于OpenCV（Open Soure Computer Vision Library）计算机视觉库,提出了一种弱小目标的检测算法,并对检测到的目标进行了跟踪。采用能量累积的方法得到背景,然后从原始图像中去除背景,提高信噪比;利用目标的帧间相关特性以及运动信息去除噪声;最后通过Kalman滤波算法来对检测到的目标进行跟踪。实验结果表明:该检测算法能有效地从序列图像中提取出弱小运动目标,跟踪算法也能实时地进行跟踪并在目标被遮挡时准确地预测出目标位置。     

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。