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弱目标检测的图像流去 总被引:11,自引:4,他引:7
本文研究用高频图像滤波器去除背景干扰,提取可能的弱目标,进一步用假设检验分离出可能的弱目标。导出图像流约束方程,提出一种基于图像流和运动连续性分析的弱目标检测方法。该方法在强噪声背景和复杂背景下有良好的检测性能,计算机模拟实验检验了方法的性能。 相似文献
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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 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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针对复杂背景下的红外图像弱目标检测问题,本文提出了一种基于非对称融合策略的双色红外弱目标检测方法.该方法在对来自两个不同红外波段的目标检测信息进行基于非对称策略融合的基础上,采用时域递归融合方法对多帧红外图像中的目标检测结果进行综合处理,进一步改善了融合检测系统的性能,为红外图像弱目标检测提供了一条可行的技术途径.文末的实验结果证实了该方法的有效性. 相似文献
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针对红外图像中的目标对比度低、尺寸小及背景复杂等特点,本文利用像素之间的相关性,提出了一种基于多重相关峰值检测红外弱小目标的检测方法,从而实现低信噪比条件下红外弱小目标的快速检测.实验表明该方法是一种抗噪性能强,自适应性能好的弱目标检测方法. 相似文献
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针对单尺度固定函数的滤波器难以有效剔除杂波和提高小弱目标检测性能的不足,文中研究建立多尺度自适应稀疏字典,提出了一种多尺度自适应形态稀疏字典检测小弱目标方法。首先根据图像信号内容建立多尺度自适应形态稀疏字典,并将图像信号在多尺度稀疏字典中进行稀疏分解;然后在分析小原子稀疏表示系数的基础上建立稀疏表示系数直方图,并利用指数函数拟合小尺度原子的稀疏表示系数直方图;最后,根据指数函数拟合参数在杂波、噪声和目标表现出的差异检测小弱目标。该多尺度稀疏字典利用大尺度原子描述图像背景杂波,小尺度原子捕获图像细小特征。实验结果表明,与小波算法和Contourlet 算法相比,文中方法能更为有效地抑制背景杂波,减少背景残留,从而提高小弱目标检测性能。 相似文献
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基于NSCT域能量特征的SAR图像目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统方法对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar:SAR)图像弱目标检测的困难,本文根据背景杂波和弱目标的频率特性,提出了一种基于Nonsubsampled Contourlet变换(NSCT)域能量特征的目标检测新方法。首先对SAR图像进行Nonsubsampled Contourlet变换;然后利用背景杂波能量在同方向、不同尺度下快速递减的规律和目标能量的多尺度相关性,在不同方向上分别进行能量尺度相关运算,从而得到各个方向的能量图;接着通过不同方向上的能量图构造总的能量图像;最后在总能量图上通过选取合适的阈值将目标提取出来。实验结果表明,该方法能有效抑制不同的杂波背景,具有良好的目标检测性能。 相似文献
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红外小目标图像的分割与聚类分析 总被引:1,自引:1,他引:0
天空背景下红外小目标图像的分割与聚类是检测和识别目标过程的预处理部分。首先对图像进行对比度增强处理,并通过模板滤波法去除弱噪声,再运用分割算法把目标和强噪声从背景中分离出来,然后根据聚类得到可能的小目标,最后给出整套处理方法的实验结果和分析。 相似文献
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提出了一种将剪切波变换与贝叶斯统计机理相结合的背景抑制新方法来解决红外搜索跟踪系统探测复杂空中和地面背景杂波中的弱小目标这一难题.根据红外图像中目标和背景杂波的不同分布特性,首先,采用剪切波变换对原始红外图像进行多尺度和多方向分解,获得原始图像的多尺度和方向细节特征,然后,通过应用高斯尺度混合模型进行处理,从而将红外图... 相似文献
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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。 相似文献
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针对复杂背景下红外弱小目标检测难题,将背景杂波抑制归结为从原始红外弱小目标图像中重建目标数据的过程,据此提出了一种基于马尔可夫随机场模型(MRF)的自适应正则化滤波算法.该算法采用MRF,建立了红外弱小目标图像的先验概率模型,并根据图像的粗糙度设计了新的势函数.在此基础上,采用MRF对背景杂波抑制过程进行正则化处理,从而实现了对红外背景杂波的自适应各向异性抑制.理论分析与实验结果表明,该算法能够随图像局部纹理特征的变化自适应地调整滤波算子结构,从而可在复杂背景下自适应地抑制杂波、增强信号,有效地提高了图像的信噪比,且该算法结构简单,更易于硬件实时实现. 相似文献
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针对复杂背景下红外弱小目标检测率低、目标跟踪困难的问题,提出一种改进的红外弱小目标快速检测方法。该方法采用改进的形态学滤波抑制背景噪声,对处理后的多帧图像进行方差估计初步突出目标像素,然后对其进行信噪比估计得到整个图像序列像素得分,图像中像素信噪比高的被标记为目标像素,再对标记过的图像进行分块分析,最终准确提取出连续图像序列中的目标像素。检测出的目标像素作为Hough变换的目标跟踪算法的输入,设置双阈值实现目标的有效跟踪。实验结果表明,在复杂背景下的红外弱小目标提取中,基于噪声方差估计的目标检测拥有较高的检测概率和较低的虚警概率,将其获得的目标像素作为Hough变换的输入,不仅可以有效跟踪目标,而且简化了算法的复杂度,实现目标的快速提取和跟踪,具有很高的应用价值。 相似文献
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提出了一种适用于红外弱小点目标增强的超分辨重建技术.为实现这一目标,首先引入基于图像稠密描述的特征流场,然后将计算得到的高精度流场用于相邻帧配准,通过图像融合和不断迭代得到高分辨重建图像.实验表明,对图像进行超分辨处理后,弱小目标的分辨率可以得到有效增强,局部信噪比可以得到提升,复杂背景可以得到抑制. 相似文献
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