能量累积与均值漂移聚类结合的红外小目标检测方法

研究红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于能量累积与均值漂移聚类的红外小目标检测方法。首先利用滑动窗口处理实现图像序列中目标能量积累,去除图像中的随机噪声,提高信噪比;然后选用不同尺度的核带宽对原始图像进行两次均值漂移聚类滤波,将两次滤波所得的图像灰度进行差分来实现背景抑制,提高目标与背景的对比度;之后根据图像的统计特性确定阈值,用门限分割方法提取目标区域,实现候选目标的准确定位;最后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性筛选出真正的目标。该算法通过选用不同尺度的核带宽进行聚类来得到目标及背景图像,背景抑制的同时也滤除了噪声。实验结果表明,该方法能快速有效地提取复杂背景条件下的红外小目标。     

应用模糊增强及均值漂移实现红外目标分割

针对复杂环境下红外图像信噪比和对比度低,边缘模糊,目标分割困难的情况,提出一种基于模糊增强和均值漂移图像滤波的红外目标分割方法。首先定义新的隶属度函数,运用模糊集理论进行红外图像增强,避免了传统模糊增强算法的弊病,有效提高目标与背景的对比度;之后利用ICI（交叉置信区）规则确定均值漂移的带宽参数,提出一种新的自适应带宽均值漂移图像滤波方法,实现图像的进一步平滑和聚类;最后利用自适应阈值实现红外目标分割。实验结果表明,算法能够正确有效地分割出复杂环境下的红外目标,并且很好地保持了目标的轮廓细节。     

基于核模糊聚类多模型LS-SVM背景预测的红外小目标检测

针对复杂背景中小目标的提取问题,提出了一种基于核模糊聚类多模型最小二乘支持向量机背景预测的红外小目标检测算法。首先,对训练样本用最近邻聚类法进行划分,获取聚类个数和初始聚类中心,并用核模糊C均值算法(KFCM)对聚类中心进行优化;其次,用LS-SVM计算模糊模型的回归参数,利用回归参数预测图像背景;之后,将原图像和预测图像相减得到残差图像;最后,依据最大类间绝对差选取阈值,从残差图像中分割出小目标。实验结果表明:文中算法相比传统基于模糊C均值(FCM)的小目标检测算法检测性能更优越。     

基于能量累积与顺序形态滤波的红外小目标检测

针对红外序列图象中弱小目标的检测问题 ,提出了基于能量累积与顺序形态滤波的小目标检测方法 .该方法通过设置一定大小的滑动窗口 ,对窗口内的图象序列进行能量累积 ,以达到去除图象中的随机噪声和提高目标的信噪比的目的 .其目标检测采用由粗到精 3个步骤 ,即首先利用顺序形态滤波抑制背景 ,并通过提取目标广义边缘来实现目标的粗定位 ;然后对可能存在目标的区域进行分割 ,通过提取目标几何特征来完成精确定位 ;最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标 .实验结果表明 ,该方法能有效地抑制背景和能提取目标广义边缘 ,并能通过自适应地选择分割门限来完成红外小目标的定位和检测     

复杂背景条件下的红外快速运动小目标检测方法

针对复杂背景下红外快速运动小目标检测问题,提出一种将时域特性分析、小波包变换和管道滤波多帧检测相结合的方法。该方法首先对图像进行时域特性分析确定目标所在帧图像序列,再利用小波包变换对目标所在帧图像进行多尺度分解,提取候选目标,然后通过管道滤波从候选目标中确定小目标的位置,完成对小目标的检测。对实测数据进行仿真实验,结果表明该方法能有效检测红外快速运动小目标。     

基于多级综合分类器的红外目标检测

文章针对大视场不同尺度的红外目标检测问题,以大视场红外搜索系统为基础,提出了一种基于多级综合分类器的实时红外目标检测算法,实现由粗到精的虚警剔除。在预处理阶段,该算法首先进行尺度放缩变换,在不同的尺度上采用Robinson滤波抑制背景,再将不同尺度的滤波结果在原始尺度上融合;在对图像进行背景抑制的基础上,构造多级串联的综合分类器:在目标的粗检测阶段,采用模糊隶属度融合的分类器剔除大部分虚警;在目标的精细检测阶段,提取候选目标的特征并进行类间特性分析,设计基于Fisher系数加权的综合分类器以实现真实目标的确认与虚警剔除。实验表明,该算法能够有效剔除与真实目标特性相似的虚警干扰,对尺度变化的红外运动目标具有较好的检测效果。     

基于能量累积与顺序形态滤波的经外小目标检测

针对红外序列图象中弱小目标的检测问题，提出了基于能量累积与顺序形态滤波的小目标检测方法，该方法通过设置一定大小的滑动窗口，对窗口内的图象序列进行能量累积，以达到去除图象中的随机噪声和提高目标的信噪比的目的，其目标检测采用由粗到精3个步骤，即首先利用顺序形态滤波抑制背景，并通过提取目标广义边缘来实现目标的粗定位，然后对可能存在目标的区域进行分割，通过提取目标几何特征来完成精确定位；最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标，实验结果表明，该方法能有效地抑制背景和能提取目标广义边缘，并能通过自适应地选择分割门限来完成红外小目标的定位和检测。     

基于小波高频距离像的红外小目标检测

针对远距离复杂背景下红外小目标检测问题,提出了一种基于小波高频距离像的方法;该方法首先将处理空间变换到小波域,通过分析残留背景、目标和噪声系数在高频子带的差异,定义基于邻域均值的子带系数表达形式,构造高频子带系数的中心向量,对小波高频图像进行综合形成距离像,得到红外复杂背景的抑制结果;在此基础上,利用恒虚警率算法将单帧背景抑制图像分割成候选目标、残留背景和噪声像素点;最后,在时间域基于目标运动的相关性,利用管道滤波实现红外小目标的最终检测;仿真实验结果表明,相对于经典算法,该方法可以实现对红外复杂背景的有效抑制,增强目标信号的强度,准确稳定地从红外复杂背景中检测出小目标.     

基于SVD背景抑制和粒子滤波的弱小目标检测*

针对云天背景下红外弱小目标的检测算法中常见的目标漏检和检测错误问题,提出了一种基于奇异值分解背景抑制和粒子滤波联合检测算法。该算法首先采用奇异值分解滤波抑制红外图像背景,获取候选目标位置,然后采用粒子滤波算法估计目标运动状态,获取目标搜索窗口,最后将单帧检测候选目标与预测的搜索窗口相结合实现小目标检测。对真实红外图像序列进行实验表明,该方法有效地解决了SVD滤波单帧漏检和粒子滤波预测错误导致的目标检测错误问题,从而提高了低信噪比下弱小目标的检测能力。     

基于均值漂移聚类的运动目标检测

为了有效减少噪声对运动目标检测的影响,提出了一种利用均值漂移聚类实现运动目标检测的方法。首先运用Mean Shift算法分别对三帧连续图像进行平滑去噪处理,然后对图像进行边缘提取,最后通过三帧差分法对三帧图像进行差分,进而得到运动目标。实验结果表明,该方法可以有效地抑制噪声并提取出运动目标。     

红外背景抑制与小目标检测算法

目的 针对Robinson guard滤波器的局限性和红外图像背景抑制问题,提出一种新的红外背景抑制滤波算法。方法 首先通过形态学Tophat算子对图像背景进行抑制,然后对背景抑制后的图像采用改进的Robinson guard滤波器进一步凸显目标,并通过阈值化分割出感兴趣区域,在此基础上,利用Unger平滑去除小的噪声点,最后用局部信杂比（SCR）和移动式管道滤波剔除伪目标,实现运动小目标的准确定位。结果 采用3组不同的红外背景图像序列进行实验,所提算法对不同背景均有很好的抑制效果,与传统Robinson guard滤波方法相比,本文算法不仅能更有效地保留目标的特征信息,而且对3组图像序列的小目标的检测率分别提高了1.1%、2%、11%,虚警率分别降低了14%、12%、16%。结论 本文算法能有效地检测出小目标,具备较高的准确性,对于低信噪比的图像具有良好的适应性。同时,本文算法具有较高的实时处理能力,有利于实现实时性技术应用。     

基于小波包变换的红外弱小目标检测

针对复杂背景下红外弱小目标的检测问题,提出一种基于小波包变换的红外弱小目标检测算法。该算法首先采用小波包变换对含有弱小目标的红外图像进行多尺度分解,得到不同尺度下的高低频节点系数;其次根据不同节点系数重构时对目标能量贡献的不同,选取高频频带中能量分布居中的频带节点系数对图像进行重构完成背景抑制;最后对重构后的目标图像采用自适应阈值分割方法进行目标分割,得到目标检测结果。实验采用多组红外序列图像进行验证,仿真结果表明：该算法可以很好地抑制背景和云层边缘,精确地检测出目标信号,同时提高了目标的信杂比和对比度等参数。     

采用动态分割与自适应滤波的弱小目标检测

为了增强红外或者可见光图像数据中的弱小目标检测,提出了一种采用模糊C均值（FCM）聚类与迭代最小二乘（RLS）自适应滤波相结合的背景抑制方法。假设待检测目标在图像帧上具有极小的空域扩展度,且受到强背景杂波的干扰。对输入的图像首先采用FCM聚类划分为灰度准平稳的子域,再将整帧图像均匀划分为相同的子块,然后在每个子块中针对每类子域利用RLS滤波估计背景杂波并另以去除,结果只剩下目标信号与残留噪声。大量仿真试验表明与其它传统方法相比具有更好的检测性能。     

融合两类跟踪框架优点的红外目标跟踪算法

基于粒子滤波的算法模型框架,针对红外的目标成像与背景对比度低、背景复杂等问题,进行提取目标灰度特征,通过对系统概率的密度函数的采样集进行了预测和更新,来逼近系统的后验密度概率,初步确定目标位置,再融合均值漂移算法进行小区域精确搜索,确定目标位置;同时,通过调整均值漂移的算法和函数的带宽,对于红外目标有阻挡情况下的识别能够得到有效处理;通过仿真得到该模型具有算法高效、去除粒子的退化,并且对于有遮挡的红外目标能够进行实时稳定地跟踪。     

多尺度红外超像素图像模型的小目标检测

目的 复杂背景中的红外小目标检测易受背景杂波与噪声的干扰,直接利用现有的低秩约束与稀疏表示联合模型存在准确率低、虚警率高及检测速度慢等不足。为了解决这些问题,提出一种基于多尺度红外超像素图像模型的小目标检测方法。方法 首先,采用超像素方法分割原始红外图像,得到无重叠区域的超像素图像,充分利用红外图像的局部空间相关性;然后,引入多尺度理论,融合多个不同尺度下检测的目标图像,增强该方法检测不同尺寸目标的稳健性。结果 针对多幅不同场景下的红外小目标图像进行了实验验证,并选取信杂比增益、背景抑制因子及检测时间作为定量评价指标,以此衡量背景抑制效果及算法运行速度。大量实验结果表明,与Top-Hat、Max-Median、二维最小均方、局部显著性图、红外块图像、加权红外块图像等方法相比,本文方法能有效地去除各种干扰,在背景抑制方面具有更好的效果,且所得背景抑制因子为其他方法的数十倍;与同类方法相比,红外超像素图像模型减少了至少78.2%的检测时间。结论 本文将超像素图像分割与多尺度理论引入低秩约束与稀疏表示联合模型,能够取得更好的背景抑制效果,并且可以适应不同大小目标的检测,实现复杂背景中红外小目标的准确检测。     

基于背景加权的尺度方向自适应均值漂移算法

针对经典的均值漂移算法在跟踪过程中由背景相似度、尺寸变化以及遮挡等引起的跟踪漂移问题,提出了一种基于背景加权的尺度方向自适应均值漂移跟踪算法。结合背景加权来提取目标颜色特征,充分利用了视频图像序列的空间信息,突出了目标区域的信息特征,抑制了由背景相似度和背景模糊引起的跟踪漂移现象。采用尺寸方向自适应的协方差矩阵估计方法,以适应运动目标尺寸方向的实时变化,保证了跟踪的准确性。经实验验证提出的运动目标跟踪算法较之其他经典均值漂移算法在精度和效率上都有显著提高。     

Fuzzy-ART背景抑制的单帧红外弱小目标检测

针对现有背景抑制算法未能有效地抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出一种基于模糊自适应共振理论(Fuzzy-ART)进行背景抑制、基于行列k均值(k-means)聚类实现阈值分割的单帧红外弱小目标检测算法.首先依据红外成像原理仿真生成红外弱小目标训练样本;然后采用Fuzzy-ART神经网络建立目标模型,并以此分析各像素点的目标模糊隶属度来抑制背景杂波;最后采用基于行列k-means聚类的自适应阈值分割算法来检测真实目标.实验结果表明,该算法能有效地抑制背景杂波和突显目标,并能有效地提高信噪比检测弱小目标.     

联合形态滤波和MRF模型的红外小目标检测

针对复杂背景下红外弱小目标检测难题,提出一种基于自适应形态滤波和Markov随机场(MRF)模型的小目标检测算法。设计基于图像局部熵优化的自适应形态滤波器,采用该滤波器进行背景杂波抑制和目标增强,利用MRF理论描述图像像素间关系,构造新的势函数和能量函数,建立目标检测识别模型,通过模型计算自动识别出红外图像中的小目标。理论分析和实验结果表明,该算法可在复杂背景下自适应地抑制背景杂波,成功检测出红外小目标。     

基于惯量矩的自适应带宽Mean Shift目标跟踪算法

基于核的传统均值漂移目标跟踪算法,对于目标的尺度和角度缺乏良好的自适应能力。为此,提出一种基于惯量矩的自适应调整核函数带宽均值漂移跟踪算法。该算法首先用颜色模型在最优迭代位置投影创建目标概率密度分布,然后计算此密度分布的形心主轴惯量矩和旋转角度,最后用惯量矩的方法对目标进行椭圆拟合。得到目标的长度和宽度,递归滤波后自适应调整核函数带宽。实验结果表明,该算法在光照、尺度变化情况下可以准确跟踪目标,并估计目标旋转角度。     

基于显著性密度修正的均值漂移分割算法

针对固定空间和色彩带宽的均值漂移分割算法无法解决的错分割问题,提出一种基于显著性特征进行密度修正的均值漂移分割算法。首先基于密度估计的主颜色量化结果计算区域视觉显著性;其次,将区域视觉显著性融合像素级显著性作为色彩特征空间聚类的密度修正因子,将密度修正后的融合图像作为输入执行均值漂移分割;最后进行小区域合并获得最终分割结果。实验结果显示,所提分割算法在四种尺度上的真实边界准确率和召回率平均值达到0.64和0.78,与其他方法相比,分割精度有显著的提高;同时,在视觉上有效提高了目标完整性,增强了自然图像中目标分割的鲁棒性。