基于多结构形态学的港口船舶检测方法

针对港口监控摄像机与船舶目标距离远,船舶目标成像小,海面噪声干扰大等特点,采用一种基于多结构元素形态学滤波的背景抑制算法.根据船舶的几何特征,采用多组结构元素的加权形态学滤波,将船舶目标与海面背景分离,然后利用基于邻域的自适应快速中值滤波滤除脉冲噪声,最后根据海面杂波在帧间运动不连续且面积较小等特点,利用连通域计算建立船舶的形态特征模型,来排除海面杂波对船舶检测的干扰.实验结果证明,该检测方法在实际港口获取的视频中,可以有效的抑制背景噪声和海面杂波,快速的检测出船舶目标.     

复杂场景中运动目标的检测

由于检测场景的复杂性,传统的运动目标的提取常常采用自适应背景更新及自适应阈值分割方法,以去除噪声干扰,提高检测准确性。针对这种情况,提出在背景减除法的基础上通过改进的背景掩膜算法进行背景更新,利用场景的复杂性及系统中运动目标出现在障碍物边缘的特点,进行检测区域及非检测区域的划分,并采用阈值伪图的方法对整个视频序列图像进行自适应阈值分割。实验结果表明,该方法能够有效去除由于光线变化产生的噪声,以及由于相机抖动引起的背景与当前检测帧之间由位置偏差而产生的噪声,并避免了阈值分割时运动目标本身会出现空洞的问题,为后续运动目标的识别与跟踪奠定基础。     

一种自适应的双门限场面运动目标检测方法

为了有效解决在复杂环境下机场场面运动目标的精确检测问题,提出了一种自适应的双门限场面运动目标检测方法.首先采用混合高斯背景模型的方法来提取背景图像,然后使用两个门限值对差分图像进行前景目标分割,低门限阈值用于粗分割以检测出较明显的运动目标,在粗分割的基础上再用高门限阈值进行细分割以去除噪声目标和伪目标,最终得到场面运动目标的准确检测和分割结果.在复杂条件下的场景进行的实验,验证了该方法具有良好的噪声抑制能力和对慢目标良好的鲁棒性,同时能有效地分割出前景目标.     

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.     

基于全方位视觉的运动目标检测与定位方法

针对全方位视觉的运动目标检测,存在背景非常复杂,光照变化等噪声干扰明显等难点;在进行运动目标定位时,也需要消除当目标发生一定分裂时对定位结果的影响.为了滤出噪声,对目标准确定位,提出一种采用改进的背景消减法和区域成长法的运动目标检测与定位方法.本文首先采用背景消减法分割运动目标,在背景消减时利用最大方差比阈值法来滤除噪声,然后利用改进的区域成长法定位出目标.实验结果表明方法简单有效,能准确检测与定位出全方位视觉复杂背景下的运动目标.     

遥感图像中复杂海面背景下的海上舰船检测

针对遥感图像中复杂海面背景下海上舰船的检测问题展开讨论,在Itti视觉显著度模型的基础之上进行改进,提出一种基于特征显著度图的复杂海面上舰船的自动检测方法,解决了传统的阈值分割方法在遥感图像复杂海面背景下较难将目标与背景分离的问题.在多种不同复杂海面背景下的舰船检测实验中,与传统阈值分割方法比较,本文方法有较高的检测率和较低的虚警率.     

全景图像海天线提取及舰船目标自动检测

为实现海洋环境下全景摄像机自动目标检测,提出了一种全景图像海天线提取算法及海天线上舰船目标检测方法;首先,分析了全景图像中海天线的成像特点,使用基于分区的自适应阈值Canny边缘检测算法进行边缘检测,并对海天线边缘进行双阈值梯度方向过滤;然后,对图像边缘进行细化,提出了基于最长曲线法的海天线边缘提取算法并进行椭圆拟合得到海天线边缘成像椭圆方程;最后,介绍了根据海天线椭圆方程对海天线上舰船目标进行检测的方法;使用3种不同海洋环境下拍摄的图像进行了实际测试,实验结果表明:该方法可有效地检测出复杂海天背景下的海天线及海天线上舰船目标,海天线提取成功率可达95%以上,对径向成像高度超过10个像素的目标识别成功率可达90%。     

海天背景下目标图像的分割方法

海天背景下目标图像的分割,即把目标从海天背景中提取出来,以便于对目标进行自动地探测,跟踪、分类和识别.根据海面及天空背景的辐射特征,提出了一种完全自主的.适应性极强的逐行聚类方法对海天背景下目标图像进行分割.实验结果表明,该方法计算简单,不需任何先验的知识,能完全自主地实现对海天背景下复杂目标图像分割,取得了较好的效果.     

一种新的基于局部特征统计的小目标检测方法

提出了一种新的基于局部特征统计的红外图像小目标检测方法。对图像的局部区域灰度概率进行统计，通过阈值分割去除图像中缓慢变化的背景点和弱的边缘点，得到包含强的边缘点、噪声点和目标点的残留图像，利用残留图像内各点的局部方向信息测度的差异，进一步剔除强的边缘点。通过多帧累加判决的方式将真实目标从噪声点中检测出来。实验表明，该方法能够极大地减少候选目标点数，准确有效地检测复杂自然背景中的红外运动弱小目标，适合于实时和多目标的检测。     

基于小波和形态学的自然地面背景红外目标检测方法

本文采用小波变换和形态Top-Hat滤波相结合的方法抑制红外图像的混合噪声及大面积的背景干扰,减少图像模糊和增强目标;通过选择适当的结构元素进行系列形态组合运算,去掉虚警点而获得少量候选目标;搜索局部极大值并确定阈值,分离出真正的目标.实验结果表明,该方法能有效检测和分割出低信噪比复杂自然背景红外图像中的目标.     

基于DSP的序列图像弱小运动目标检测

针对强杂波背景中的弱小运动目标检测问题,在分析弱小目标的运动特性在时频变换中表现出显著差异的基础上,采用两级滤波方法检测运动目标,提出了一种基于DSP的序列图像弱小运动目标检测方法.该方法首先对序列图像进行预处理、设置门限过滤噪声,然后根据目标和杂波的时频特征差异识别出弱小运动目标.实验结果表明,该方法可以很好地抑制噪...     

基于有效K均值有效极限学习机的混沌海杂波背景中微弱信号检测

为了在复杂混沌噪声背景中快速准确提取有用信号,提出基于复杂非线性系统相空间重构理论,采用改进极限学习机(ELM)预测单步误差检测微弱信号的方法。采用改进K均值聚类算法选择最优族作训练集,改进极限学习机选择权值和偏置的方法进一步提高检测的精度和速度,采用Lorenz系统建立了混沌噪声序列的一步预测模型,从预测误差中检测湮没在混沌噪声中的微弱目标信号(包括周期信号和瞬态信号),然后使用加拿大Mc Master大学IPIX雷达数据,在海杂波噪声中提取漂浮物信号作为实验研究。结果表明该方法能够有效检测混沌背景噪声中极微弱信号,同时抑制噪声对混沌背景信号的影响,与径向基函数(RBF)神经网络等传统算法相比,预测精度提升了25%,检测门限提高了-5 dB,同时训练用时减少77.1 s,在实际应用中具有更明显优势。     

基于小波分析的SAR图像船舶目标检测

水上船舶目标检测对于海上安全和渔业资源管理具有重要意义。SAR图像存在相干噪声以及水面背景杂波的复杂性，传统方法对于弱目标检测存在困难。该文基于船舶目标像元的空间相关性和背景杂波在不同尺度小波变换域快速递减的规律，提出了一种利用静态小波变换分量空域和尺度相关运算对原始信号加权的目标检测方法。实验结果表明，该方法可有效地抑制背景杂波，提高对船舶目标的检测能力。     

基于概率图与视觉显著性的海面目标检测方法

针对基于视觉的传统海面目标检测算法在水面无人艇的自动避碰应用中存在检测精确率、召回率低以及对复杂场景的适应性不足的问题,提出一种基于概率图与视觉显著性的海面目标检测算法。首先利用概率图模型分割出原始图像中的海界限区域与海面孤立目标;然后针对海界限区域子图像特点,设计了一种基于方向抑制的梯度特征,并结合背景先验改进频率调谐显著图,利用特征融合的方法提取海界限区域的潜在目标。实验结果表明,该算法能够有效抑制云、飞鸟、海天线和海杂波的背景干扰。与传统方法相比,提出的方法具有更高的精确率与召回率,且满足无人艇自动避碰实时性的要求。     

红外舰船目标的自适应鲁棒检测方法

针对背景杂乱的红外舰船目标检测问题,提出了一种红外舰船目标的自动检测新算法。该方法利用红外舰船图像中目标与背景在灰度直方图上的差异,通过对拟合直方图的多项式曲线参数鲁棒求解,进而求出舰船目标的分割阈值。然后,根据红外舰船目标亮度与图像平均亮度的关系等,对求得的阈值合理性进行判断。若该阈值不合理,则将其作为阈值初值,对红外舰船图像进行自适应局部递归分割。最后,结合红外舰船目标吃水线、天空与背景的边界特征等先验知识,对分割出的背景进行剔除。实验结果表明,该方法对强杂波干扰的红外舰船目标能实现可靠的检测,具有很好的适应性和鲁棒性。     

基于Canny算子的改进图像边缘检测算法

图像的边缘检测是图像处理领域内最关键的技术之一。针对工件分拣中需要机器视觉精确的检测出其边缘信息,并且从噪声和其他无关信息中筛选出来,提出了一种改进的Canny算法对工件进行边缘检测。该算法利用双边滤波来替代高斯滤波进行图像预处理,从而不仅可以保留更多的图像边缘细节也可以有效的去除噪声。而后运用最大类间方差法(Otsu)来进行阈值分割,使目标和背景分离更加准确。最后利用形态学思想将阈值分割后的二值图像分别进行膨胀和腐蚀,得到形态学梯度,将梯度图像和原始阈值图像的求交集得到灰度图像,而后进行Canny算子边缘检测。     

一种新的用于点目标检测与跟踪的闭环pipeline算法

提出了一种由滤波管道、检测管道构成的闭环管道算法用于检测与跟踪复杂云天背景下的点目标．引入了基于单帧局部对比度门限的预处理算法进行杂波抑制,设计了基于三帧图像相关性分析的连续滤波器进行噪声剔除．实验分析表明,该算法不仅能够检测出作任意轨迹运动的点目标,而且能够有效地预测跟踪窗．它在搜索空间的缩小、计算复杂性的降低以及杂波剔除方面优于传统的管道算法．