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针对不同背景条件下,红外弱小目标检测信杂比低、虚警率高的特点,重点利用小目标能量接近高斯分布特性,提出一种利用改进的图像局部熵加权多尺度的基于图像块对比度的红外小目标检测方法。首先,计算红外图像中心块和邻域块的均值;然后,计算出中心块和邻域块的均值差异达到凸显小目标、抑制背景噪声的效果,同时计算各个像素点的改进局部图像熵以凸显小目标、抑制形状与小目标大小近似的伪目标以及大面积的干扰物体的角点;之后,利用改进的图像熵加权中心块和邻域块的均值差异值,得到高信杂比、低虚警率的显著度图像;最后,利用自适应阈值分割算法获取目标的位置。实验结果表明,与同类基于human visual system(HVS)检测方法相比,所提方法适用场景更广,特别是在复杂背景下,能达到更低的虚警率、更高的信杂比。 相似文献
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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。 相似文献
3.
针对现有红外弱小目标检测方法背景抑制不充分、计算复杂度高,导致红外侦察预警系统虚警率高、响应速度慢的问题,提出一种基于双邻域差值放大的高动态红外弱小目标检测方法。首先,分析真实红外图像中目标与邻域的均值特性;然后,计算出目标区域与内外双层邻域的差异,从而提升亮、暗弱小目标的局部对比度并抑制复杂背景和噪声;最后,利用自适应阈值分割算法获取目标的位置。针对信杂比增益和背景抑制因子难以客观评价红外图像序列的目标增强和背景抑制性能的问题,提出一种目标轨迹显著图评价方法,有效评价红外图像序列目标检测性能。实验结果表明:与同类检测方法相比,该方法的信杂比增益与背景抑制因子分别提高了12%与10%,运行时间约缩短了34 ms,是一种有效可行的高动态红外弱小目标检测方法。 相似文献
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在复杂的海天背景下,现有红外小目标检测算法存在虚警率高的问题,文中深入分析目标和背景的特征差异,首先,提出了一种基于灰度差和梯度方向一致性的方法,增强了小目标并抑制了部分背景杂波,其次,结合特征分解法进一步抑制了锐利边缘背景,最后,采用自适应阈值分离出小目标。实验结果表明,与五种现有算法相比,所提出的检测算法能够在不同复杂场景都有效降低虚警率,大大提升信杂比(SCR)和背景抑制因子(BSF),并且具有良好的鲁棒性。 相似文献
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弱小目标检测是红外探测与跟踪任务中的经典难题。针对复杂背景下红外弱小目标普遍存在检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于区域双邻域显著图(Regional Bi-Neighborhood Saliency Map,RBNSM)的复杂背景红外弱小目标检测新方法。利用弱小目标的局部先验特性定义滑动窗口并划分为多个单元,计算中心单元前若干个最大灰度的均值来凸显弱目标;分别构建中心单元的相接邻域和相隔邻域并计算各自的灰度均值,进而,从不同方向上提取两邻域显著图并点乘二者以进一步抑制杂波背景、增强弱小目标;最后,通过自适应提取准确检测目标。多种典型红外复杂背景图像和SIRST数据集检测结果表明:与7种代表性方法相比,RBNSM在复杂背景下具有更好的检测性能与杂波抑制能力。 相似文献
6.
如何在复杂背景和低信杂比条件下准确检测到小目标对于精确制导武器的发展和红外预警等具有重要意义。为了在复杂背景条件下提高图像信杂比并有效地检测出小目标,提出一种基于中心域与邻域灰度对比度的红外小目标检测方法。通过计算输入图像的对比度图和显著度图,提高了目标对比度同时抑制背景杂波;在此基础上自适应设定阈值分离出小目标。实验结果表明:与传统LCM(Local Contrast Measure)方法相比,所提出的方法能够取得更高的检测率和较低的虚警率,尤其是对于复杂背景下的弱小目标检测,相对于对比算法,优势更明显。 相似文献
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《红外技术》2017,(10):940-945
鲁棒有效的弱小目标检测算法是光电跟踪系统成功的关键。本文针对空中远距离红外弱小目标检测的实际问题,在人类视觉对比机制基础上提出了一种检测率高、误报率低、处理时间短的红外小目标检测方法。首先,利用基于恒虚警率的Top-hat滤波和自适应阈值操作对原始图像进行预处理,得到疑似目标区域,该步骤可大大减少计算时间,同时保持恒定的虚警概率和可预测的检测概率;然后,定义了一种新颖有效的局部对比度测量算子,并引入图像局部的自相似性计算局部显著图,该过程不仅可以增强图像目标的视觉显著性,同时还可以抑制噪声,提高区域目标的信噪比;最后,在显著图基础上,利用简单的阈值操作就可以获得真实目标。定性定量实验结果表明,本文提出的方法与4种现有检测算法相比,具有更高的检测率、更低的虚警率和更少的检测时间,是复杂背景下红外弱小目标检测的有效方法。 相似文献