基于形态学的低信噪比图像序列目标提取方法

针对光电探测所得低信噪比图像序列中目标的检测和识别，提出了一种充分应用形态学相关理论和手段的处理方法。应用形态开运算进行有效的背景估计，通过灰度形态学Top-Hat变换实现背景对消，多帧图像的有效积累则借助点目标的形态嘭胀来达到．通过数据关联实现目标检测。详细介绍了形态操作过程的实现方法，并通过结构元素模板分解大大减少了运算量。试验结果验证了方法的高效性。     

基于Retinex理论和灰度形态学的红外弱小目标增强方法研究

针对红外弱小目标检测的难点,提出了一种将形态学滤波和Retinex相结合的检测方法.首先采用灰度形态学滤波来对红外图像进行预处理,然后运用Retinex理论对背景进行有效抑制,使图像的对比度和信噪比得到有效增强.该算法用弱小目标的红外图像进行了仿真验证.试验结果表明:该算法可有效的检测出弱小目标,具有检测速度快,抗干扰能力强,易于工程实现的优点.     

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。     

形态学增强的连接相对熵在自动目标检测中的应用

提出了一种基于多尺度形态学和连接相对熵的红外图像自动目标检测方法;它首先对目标红外图像进行多尺度形态滤波,消除背景和杂波的影响同时增强目标的对比度,然后采用连接相对熵准则确定区分目标和背景的最佳门限,最后对得到的二值图再进行形态滤波,得到精确的目标分割图像.实验结果表明该方法具有一定的鲁棒性和自适应性,能够实现目标的自动、非参数化的有效检测,且效果良好,便于下一步的目标识别和跟踪.     

一种红外小目标的图像检测方法

针对复杂背景条件下的红外图像目标检测问题,将空域滤波和时域滤波相结合,提出了基于数学形态学的目标检测算法.该算法先对原始图像序列作能量膨胀累积以增强目标信息和提高信噪比,然后采用基于数学形态学的Top-Hat变换空域滤波处理技术消除在目标尺度范围外的背景、干扰和噪声,达到探测目标的目的.仿真结果验证了该算法是一种实时、有效,且易于实现的目标探测方法.     

基于背景估计的红外图像杂波抑制方法研究

背景估计是背景杂波抑制和图像增强的重要方法,在低信噪比红外目标检测技术研究中备受青睐。提出了一种改进的形态滤波背景估计新方法。首先通过图像局部熵计算和分析建立了结构元素尺度与局部熵的对应关系,在目标特征分析的基础上对结构元素形状进行优化,然后采用形态滤波估计图像背景,实现背景杂波抑制和图像增强。仿真实验结果表明了算法是有效的。     

基于数学形态学的红外图像小目标检测

针对红外成像跟踪系统的低信噪比、背景和噪声干扰严重的小目标图像,以及后续的目标识别处理需要目标的灰度信息的特点,设计了一种基于数学形态学的红外灰度图像小目标检测算法,并用FPGA硬件实现。实验表明,数学形态学滤波能够大大提高目标的信噪比,去除背景和噪声干扰,保留目标的灰度信息,满足系统实时性要求,是一种有效的红外灰度图像小目标检测算法。     

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。     

基于形态学和信息熵的红外目标检测算法

提出了多结构形态学滤波算法,对小目标图像进行背景抑制,接着引入信息熵进行分割,从缩小阈值搜索范围和推导递推关系式两方面给出快速分割算法。通过不同滤波算法进行背景抑制,并采用经典的阈值分割方法和基于信息熵的分割方法对形态学处理后的图像进行分割,对实验结果进行详细分析,表明本文多结构形态学滤波算法对图像的信噪比改善最明显,分割算法处理后的图像含噪声较少且目标分割完整,是一种有效、稳定的目标检测方法。     

基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测

本文提出了一种基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测方法.首先利用Butterworth滤波器对原始红外图像进行高通滤波,得到包含少许噪声点和目标点的处理图像;然后,通过基于灰度形态学的多帧累加的方式进一步提高图像的信噪比;最后利用SUSAN检测算子对多帧累加过的红外图像进行分割并将真实目标检测出来.为了提高小目标检测的实时性,给出了基于FPGA DSP的硬件实现结构.实验表明,该方法能够较好地消除背景和抑制噪声,从而准确有效地检测红外运动弱小目标.     

基于相关配准的帧间差分算法

针对帧间差分法在摄像头运动时受动态背景严重干扰的问题,提出了一种基于图像配准的运动目标检测算法。首先将中值滤波后的连续两帧图像配准,配准时先在前一帧图像中选取背景,即背景图像,用区域相关法将后一帧图像与背景图像配准;接着将配准后的2帧图像差分得到帧间差分图像,即帧差图像,再用数学形态学的开运算去掉帧差图像中的一些细小噪声;最后将连续两帧去噪后的帧差图像逻辑与运算,得到运动目标检测结果。实验结果表明,在摄像头运动时的动态背景下,该算法有效地抑制了动态背景的干扰,准确地检测出了运动目标的边界,提高了运动目标检测在动态背景下的应用价值。     

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FPGA的高分辨率红外目标检测技术研究

本次研究面向红外对空预警探测领域的实际问题,开展高分辨率红外图像目标检测算法设计与工程化应用验证。文中研究设计了基于中值滤波、卷积滤波核形态学滤波等的目标检测算法,并基于FPGA平台进行硬件移植验证与测试。实验表明本文采用的方法可以实现对高分辨率红外图像的目标检测功能,并且基于FPGA硬件提升算法的运算速度,使算法在FPGA硬件平台上完成实时运算传输的要求。     

视频图像中的运动目标检测

运动目标检测,是指从视频图像中将运动变化区域提取出来的检测技术,是图像处理技术的基础。在军事公安、交通管理、视频监控、医学检查等领域应用广泛。为了改进单独采用帧差法或背景减法进行运动目标检测时存在的不足,本文提出一种利用边缘信息的三帧差法与基于混合高斯模型的背景减法相结合的运动目标检测算法。该方法对视频图像中连续的三帧图像两两差分,对3个差分图像取均值,二值化,再经过形态学处理,并对中间帧进行Canny边缘提取,将二者进行"与"运算,即得到运动目标的边缘,用背景减法提取中间帧的前景,二值化,将其和目标的边缘进行"或"运算,经过形态学处理便可得到运动目标。实验结果表明,使用该方法目标检出率提高了9.7%~72.1%,误检率降低了0.090%~2.900%。这种二者相结合的方法相对于单一的检测算法能够有效、可靠地提取出运动目标。     

基于属性直方图的快速Otsu红外目标检测算法

为了提高红外小目标检测的有效性和实时性,提出了一种改进的二维Otsu算法。该算法运用了属性直方图的概念,通过构造适合红外小目标图像特性的属性集,来确定Otsu算法的最佳分割阈值。为了减小计算复杂度,从推导递推关系式和缩小搜索范围两方面,给出了快速算法。在数学形态学Top-Hat变换对原始红外图像进行背景抑制的基础上,利用本文提出的改进算法在含有噪声的背景抑制图中分割出候选的目标点,并和其他目标分割方法进行比较,实验结果证明了这种方法的抗干扰性更好、时效性更高。     

红外弱小目标多组独立检测方法

针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,提出了一种多组独立检测方法。首先,利用神经网络优化的形态学算子进行背景抑制,基于自适应门限实现单帧目标检测。在多帧检测中,先将可能的航迹观测序列进行分组累加,然后进行似然比检验。由于多组独立检测考虑了信噪比过低或者强噪声干扰的影响,一定程度上加速了航迹的确认和删除,提高了多帧检测的性能。基于此提出了多组独立检测方法,并对算法性能进行了详细分析。实测数据结果证明:在相同虚警概率情况下,多组独立检测法的检测性能优于截断序贯处理算法的检测性能。     

高频地波雷达目标检测性能与频率关系研究

高频地波雷达探测目标时是通过监视外部噪声电平来选择工作频率,其缺点是无法达到最佳的目标检测性能。为解决该问题,文中基于高频地波雷达方程分析了影响目标检测性能的各种因素,提出一种通过目标信噪比(信杂比)与工作频率之间关系的仿真计算来选择工作频率的方法。运用该方法选择工作频率能够获得较好的目标检测性能,并针对高频地波雷达探测不同类型目标时的频率选择问题进行了仿真及结果分析,并得出了相应的结论。     

模式识别图象预处理中的目标快速定位法

在模式识别和机器视觉等系统的实际应用中，首先要完成图象预处理的任务，即需要从实时采集的图象中把感兴趣的物体检测出来，以便于后续的识别处理。本文提出了一种基于二值图象形态学腐蚀运算的快速目标测定位法，通过修改腐蚀的运算的算法，构造两个新的形态结构元素可快速有效地对目标进行检测定位，文中给出了基本算法和实验结果。     

基于EmguCV的红外图像海天线提取算法研究

本文基于海天背景目标提取技术的研究,给出一种实用的海天线提取算法。首先,采用空域滤波消除弱小船只目标和近域海浪杂碎波的干扰,对降噪后的红外图像进行形态学梯度运算,采用Ostu阈值分割方法,获取海天线边缘轮廓,然后利用Hough直线检测算法,获取海天线待拟合点数组,最后利用最小二乘法拟合海天线。实验结果表明,本算法能够准确、快速地提取海天线,为海上目标的快速探测跟踪奠定基础,对红外搜救设备进行海上目标探测跟踪具有重要意义。