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针对红外序列图象中运动弱小目标的检测问题,提出了一种基于能量累积与Top-Hat算子的小目标检测方法,该方法是首先设置一定大小的滑动窗口,并通过对窗口内的图象序旬进行能量累积来去除图象中的随机噪声,以提高目标的信噪比;然后对能量累积后的图象采用形态学中的Top-Hat算子完成候选小目标的检测工作;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,同时进行了该方法与传统高通滤波检测方法,在抗噪声性能、背景抑制性能以及抑制虚警目标性能等方面差异的比较实验,实验结果表明,基于能量累积与Top-Hat算子的小目标检测方法在这3个方面都优于高通滤波法,它能够快速、可靠检测出低信噪比的运动小目标。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于能量累积与顺序形态滤波的红外小目标检测 总被引:7,自引:0,他引:7
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 相似文献
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本文主要讨论了如何在一个普遍适用的框架下实现红外图像的预处理任务。通过对几种的红外目标图像预处理方法的研究,为运动目标跟踪系统做出基础支持。通过空间域滤波法(包括高通模版滤波、中值滤波、数学形态学滤波\局部标准差滤波等)和频率域滤波法(理想高通滤波、Butterworth高通滤波、高斯高通滤波和小波模预处理方法等)的结果分析,得出在红外目标检测中适用方法。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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研究存在背景噪声和干扰的情况下红外图像序列中弱小运动目标的检测问题。从背景出发,充分利用在图像序列中占绝大部分的背景像素来构造弱小目标的检测,并提出在时域上利用背景预测技术实现检测。通过编程在含有随机目标的实际红外序列图像中的应用,证明了算法的有效性和优越性。 相似文献
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动态目标检测与目标跟踪是图像领域的热点研究问题,为研究其在移动机器人领域的应用价值,设计了六足机器人动态目标检测与跟踪系统。针对非刚体运动目标容易被检测为多个分散区域的问题提出区域合并算法,并通过对称匹配、自适应外点滤除对运动背景进行精确补偿,最终基于背景补偿法实现对运动目标的精确检测。研究了基于KCF(Kernel Correlation Filter)的目标跟踪算法在六足机器人平台上的应用,设计了自适应跟踪算法实现六足机器人对运动目标的角度跟踪。将运动目标检测及跟踪算法应用于六足机器人系统。实验表明,在六足机器人移动过程中,系统可对运动目标进行精确检测与跟踪。 相似文献