基于光流估计的红外弱小运动目标检测

提出了一种对复杂云层背景下红外图像序列中弱小运动目标分割和检测的方法.首先,利用Hom-Schunck算法计算序列图像的光流场,然后利用阙值分割和数学形态学滤波的方法进行目标检测,滤除噪声后提取出背景中的运动目标.实验结果表明,该算法对实时检测在复杂背景的红外图像中运动的弱小目标具有很好的效果.     

基于áTrous算法的红外序列图像中运动目标的检测与跟踪

主要研究了红外图像中运动点目标的检测及跟踪问题。在复杂背景下,根据小目标在红外影像中容易丢失的特性,利用trous小波变换对图像非抽取(变换后图像数据未损失)的优点对红外图像进行了背景抑制与增强。通过聚类分割算法分割出了可疑目标,并采用八邻域分析算法准确跟踪并提取出了运动小目标。试验结果表明,本文算法在对红外序列图像中的运动目标进行检测与跟踪时具有较强的实用价值。     

基于(A)Trous算法的红外序列图像中运动目标的检测与跟踪

主要研究了红外图像中运动点目标的检测及跟踪问题.在复杂背景下,根据小目标在红外影像中容易丢失的特性,利用Atrous小波变换对图像非抽取(变换后图像数据未损失)的优点对红外图像进行了背景抑制与增强.通过聚类分割算法分割出了可疑目标,并采用八邻域分析算法准确跟踪并提取出了运动小目标.试验结果表明,本文算法在对红外序列图像中的运动目标进行检测与跟踪时具有较强的实用价值.     

背景自适应的多特征融合的弱小目标检测

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。     

基于形态滤波的红外小目标检测方法

针对空背景下红外小目标图像信噪比低,背景和杂波干扰严重的特点,提出了一种基于数学形态学的红外小目标检测算法。算法首先利用灰度形态学Top2Hat变换,完成复杂空背景下的背景抑制和候选目标提取,然后通过开运算处理进一步去除虚假目标和噪声干扰,完成目标分割;最后结合管道滤波的方法,可快速检测出红外图像序列中的小目标信号。实验表明,该算法能够有效的提高图像信噪比,快速有效地检测出目标信号。     

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.     

空中红外运动点目标检测算法

针对空中红外点目标的特性,提出了一种检测算法。首先,对图像进行高通滤波预处理,增强目标与背景的对比度。增强后的相邻帧图像做差分运算以进行目标的粗检测,提取出候选目标区域;其次,对原图像或预处理后的图像在候选区域内进行自适应分割,检测出点目标;最后,根据目标像素在序列图像中运动的连续性排除噪声干扰,从而准确地检测出真实目标。通过对红外图像序列进行实验,证实了算法的有效性。     

复杂地物背景下红外弱小目标跟踪算法

复杂地物背景下红外弱小目标的跟踪在红外监视系统中有重要的应用价值。提出了一种人眼视觉系统原理和多目标跟踪技术的弱小目标跟踪算法,实现了对复杂地物背景下红外弱小目标的跟踪。算法首先在图像中提取候选目标和各目标对应的目标区域,估计相邻帧图像之间的运动参数,对所有跟踪目标进行轨迹预测;然后融合多信息对当前帧目标与目标链中目标进行关联,根据关联结果对目标链进行更新;最后输出跟踪目标的位置坐标,实现对红外弱小目标的跟踪。用实测的图像序列对算法进行了测试,试验结果表明本文算法对树林、农田、建筑等复杂地物背景中弱小目标有较好的跟踪效果,可以用于红外监视系统中对复杂地物背景下低对比度弱小目标自动跟踪。     

红外运动目标的灰度分层检测算法

为了减少复杂背景下红外序列图像运动目标检测中的漏检与误检，采用了基于灰度分层的瞬时帧差检测算法。该算法根据红外图像的特点，使用自适应门限将当前帧图像分为两层，采用基于区域的像素间差分代替传统的基于空间坐标的像素间差分，通过对高灰度层检测时得到的高置信度的检测结果去引导对低灰度层的检测。实验表明，该算法可对多类多个运动目标进行有效检测，且具有较高的实时性与鲁棒性。     

基于热传导理论的背景抑制算法应用研究

针对复杂背景中红外运动目标检测速度慢,检测概率低的问题,对红外图像的背景和目标特性进行了分析,提出了一种基于热传导方程和自适应阈值的红外目标实时检测算法。首先,依据红外图像背景具有各向同性的分形特性,确定采用各向同性的算子对背景进行估计;然后,根据热传导方程和反热传导方程在图像处理中的应用,推导出了用于红外目标检测的背景抑制算子,在此基础上设计了自适应阈值用于红外目标的检测;最后给出了该算法的实验结果,并与基于特征选择性滤波的检测算法做了比较。实验结果表明该算法具有良好的背景抑制和目标增强性能,大幅提升了图像的信噪比,提高了红外运动目标的检测概率,且结构简单,有利于硬件实时实现。     

一种基于空间滤波的红外小目标检测算法及其应用

针对红外探测系统中单帧红外图像中的小目标检测问题,在分析红外场景模型的基础上,提出了一种基于自适应噪声平滑和空间滤波的背景杂波抑制算法.该方法对于起伏背景下红外小目标的检测有良好的性能,且具有目标信息损失小的优点.同时,利用ADSP-TS201S高性能数字信号处理器实现了该算法,并成功应用到某全向红外搜索跟踪系统中.实验结果表明,在低信噪比情况下,算法有很好的检测性能.     

一种新的红外小目标检测算法及其应用

针对红外探测系统中单帧红外图像中的小目标检测问题,在分析红外场景模型的基础上,提出了一种基于自适应噪声平滑和Robinson Guard背景杂波抑制的空间滤波算法.该方法对于起伏背景下红外小目标的检测和识别有良好的性能,且具有目标信息损失小的优点.利用ADSP-TS201S高性能数字信号处理器实现了该算法,并成功应用到全向红外搜索跟踪系统中.实验结果表明,在低信噪比情况下,所提出的单帧红外小目标检测算法有很好的检测性能.     

基于笔画宽度特征和剪枝算法的自然场景标签检测

针对自然场景标签图像背景复杂、目标区域形式多样、色调单一、空间集中等问题,提出了一种基于笔画宽度特征和剪枝算法的自然场景标签检测方法。根据图像的特点,首先利用阈值法和启发式规则,初步筛选出字符候选区;然后通过设计的笔画宽度特征提取算法,获得每一个候选区的文本相似度,融合基于惩罚函数的剪枝算法实现背景区域的滤除,得到进一步分割后的标签检测区域;使用形态学处理和区域面积的细分割后,最终生成目标检测图像。多组对比实验检测结果表明,本文算法具有良好的目标检测效果和优异的普适性。     

基于核空间二次相关滤波的红外目标检测

子空间二次综合判别函数(SSQSDF)是一种性能良好的二次相关滤波器,为了更好地对复杂场景中红外目标进行检测,提出了把SSQSDF扩展到高维空间用于红外目标检测的核二次相关检测算法(KSSQSDF).算法主要通过选取适当核函数得到训练样本核矩阵,然后利用核函数性质把SSQSDF转换为以核矩阵表示形式的矩阵方程,最后求解方程获得KSSQSDF算法表达式.KSSQSDF形式简单,能较强抑制目标背景噪声干扰,提高目标检测精度.在真实场景下通过实验验证了KSSQSDF与SSQSDF相比在检测性能上具有优越性.     

基于高斯模型的运动目标检测方法研究

提出了一种改进的基于单高斯背景模型运动目标的检测算法。该算法用四帧差分法确定运动目标区域,用单高斯模型对背景进行更新,然后通过(r,g,I)特征空间去除阴影,从而提取运动目标。实验结果表明,该算法能在变化的场景中对背景进行实时更新,能快速检测出运动目标,算法的运算量小。在室内环境和背景较为稳定的室外环境中都具有较好的应用价值。     

Hierarchical Feature-Based Detection Method for SAR Targets Under Complex Environment

A reliable target detection method for Syn-thetic aperture radar (SAR) images is needed urgently with the wide application of SAR systems. The perfor-mance of conventional detection algorithms, such as Con-stant false alarm rate (CFAR), degrade significantly in low SCR or complex regions while the Human visual system (HVS) can identify targets of interest without knowing characteristics of the background even in complicated en-vironment. The combination of HVS with the SAR-ATR system may effectively achieve real-time multi-target de-tection in complex occlusion scenes. A new effective tar-get detection algorithm is put forward using hierarchical characteristics of targets. Inspired by different roles of the retina and visual cortex in the HVS, this detection algo-rithm is divided into coarse detection and fine detection stage. Two kinds of features based on the correlation be-tween target features and suspicious targets, namely over-all feature and refined feature, are used in these two stages respectively to extract real targets. Experimental results verify its correctness and effectiveness in complex environ-ment.     

基于小波变换与灰度形态学滤波的双波段红外图像弱目标融合检测

针对舰载红外搜索与跟踪系统中的弱目标检测问题,本文首先提出了一种采用小波变换与灰度形态学滤波相结合的背景抑制与目标增强算法;然后基于所提出的背景抑制与目标增强算法设计了一种双波段红外图像弱目标融合检测方法;最后采用实际的双波段红外图像序列对所提出的背景抑制与目标增强算法和所设计的双波段红外图像弱目标融合检测方法进行了实验测试,并给出了详细的分析与比较。实验结果显示所提出的背景抑制与目标增强算法在较大程度上改善了在信噪比条件下的红外图像弱目标检测效率,而双波段红外图像的应用进一步提高了系统的目标检测性能。     

红外小目标检测的快速并行算法

利用平均灰度绝对差最大测度（ＡＧＡＤＭ）估计目标背景的不相似性,提出了一种红外小目标检测算法,分析了预处理前后图像信噪比增益与目标大小的关系,进而建立了检测概率和信噪比增益的关系,理论上证明了该算法具有优越的性能。接着,在分析了ＭＰＰ并行计算机体系结构的基础上,提出了两种基于ＭＰＰ的小目标检测并行快速实现算法。理论分析表明,基于ＭＰＰ的ＡＧＡＤＭ小目标检测并行快速实现算法运算时间复杂性为Ｏ（Ｌ２ｉ／Ｎ）。     

INFRARED SMALL TARGET DETECTION ALGORITHM BASED ON SELF-ADAPTIVE BACKGROUND FORECAST

A background forecast filter is presented to detect a small target under an infrared (IR) nature scene. By calculating the correlation of image pixels, the background around the small target could be forecasted. Subtracting the forecast background from original scene, the small targets would become outstanding. Experimental results show that the algorithm proposed has better performance with respect to probability of detection and less computation complexity.     

采用三层窗口局部对比度的红外小目标检测

在红外制导、预警等领域，高检测率、低虚警率和高实时性地检测出红外小目标具有重大的理论和实际意义。提出了一种采用三层窗口局部对比度的红外小目标检测方法，该三层窗口可以通过单尺度计算解决不同尺度小目标的检测难题，提高检测的实时性。同时，通过在对比度计算前、对比度计算中和对比度计算后等环节中分别对真实目标进行增强、对复杂背景进行抑制，实现提高检测率、降低虚警率的目的。在若干红外序列和图像中进行实验验证表明，相比8种现有算法而言，该方法可以取得更好的检测率和虚警率，其平均耗时仅为某些多尺度算法的1/3~1/2左右。