Facet方向导数特征与稀疏表示相结合的红外弱小目标检测算法

目的 红外弱小目标检测是红外图像处理领域中难度大且实际意义相当重要的一项研究热点问题,其在侦察预警系统、飞行器跟踪系统与导弹制导系统中都扮演了十分重要的角色。自然背景下的红外图像一般具有较低信噪比,其中背景占据着绝大部分面积,而目标尺寸很小且不具有明显形状和纹理信息,这为红外图像中弱小目标的检测增加了难度。本文提出一种将Facet方向导数特征与稀疏表示相结合的红外弱小目标检测算法。方法 首先利用Facet模型提取原红外图像在0°、90°、45°和-45° 4个方向上的一阶导数特征,然后通过稀疏表示方法,在方向导数信息基础上对图像进行分块逐一处理,利用求解出的稀疏系数和导数图像块的重建残差构建检测数值图,最后分割出小目标所在具体位置。结果 通过对4组不同红外图像序列进行实验验证,绘制了检测率与虚警率ROC曲线图。从结果可以看出,本文算法相较于对比算法在小目标检测中具有较高检测率。结论 本文算法将Facet方向导数特征与稀疏表示相结合,在红外弱小目标检测上具有较高检测精度和较强抗噪声干扰能力,相比于传统检测算法具有一定优势,同时可根据不同检测背景训练出相应背景字典,从而得到较好检测效果,在实际工程应用中具有良好针对性。     

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。     

基于相似性滤波的红外小目标检测

针对天空红外图像的特点,利用背景像素点和目标像素点的灰度值在空间分布上与其邻域像素灰度值之间的差异,提出相似性滤波的方法,相似性滤波的方法,算法简单,图像中的背景干扰能够被极大抑制,图像中点目标的对比度和图像的信噪比被显著提高。为减小噪声影响,一种自适应的噪声处理方法被给出,它对图像中的高斯噪声和脉冲噪声分别处理,在提高去噪效果的同时保留了图像的边缘信息。仿真结果表明提出的算法对红外点目标的背景具有极好的抑制能力。     

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.     

靶场红外测量图像弱信号小目标检测系统的设计与实现

分析了红外图像中小目标、噪声以及背景的特点,考虑到单帧图像处理不能兼顾对目标的可靠检测和低的虚警概率,而现有的多帧检测算法计算量大,难以实时实现,采用了将单帧和多帧检测有机结合的小目标检测技术.首先采用基于高阶统计量的目标检测算法,从单帧强噪声图像中检测出虚警率低的候选目标点;然后针对小目标运动的一致性和连续性,采用多帧高阶互相关的序列图像处理方法,得到目标运动轨迹;最后再对目标运动轨迹进行综合评判,进行航迹确认,得到真实目标的位置和轨迹.实验结果表明,该技术降低了虚警概率,提高了检测概率.     

数学形态学在紫外目标检测中的应用

由于我国的紫外成像探测技术起步较晚、技术较为落后,有关紫外图像处理方面的研究报道很少。在以往相关研究工作的基础上,针对紫外成像探测系统的日盲紫外小目标图像序列,设计了一种基于数学形态学和图像差分相结合的空间小目标提取方法。首先对原始图像进行灰度形态开运算处理,以减弱噪声和突出目标;然后采用自适应阈值算法对图像序列进行绝对差分运算;从而检测出潜在的目标。实验表明,该算法既能去除背景和噪声干扰,又可有效地检测出图像中的小目标。     

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。     

红外弱小目标检测算法综述

红外探测技术具有不受环境等因素干扰的优势,在红外制导、预警等军事领域的应用日益广泛。随着对红外弱小目标检测技术的研究越来越深入,相应的检测方法越来越多样。本文通过对红外弱小目标图像中目标与背景的特性以及红外弱小目标检测技术难点问题进行分析,根据当前是否利用帧间相关信息,分别从基于单帧红外图像和基于红外序列两个角度,选取了相应的红外弱小目标算法进行对比,对其中典型算法的原理、流程以及特点等进行了详细综述,并对每类检测算法的性能进行了比较。针对红外弱小目标图像信噪比低的特点,对红外弱小目标检测算法的难点问题进行分析,给出了目前各种算法的解决方法和不足,探讨红外弱小目标检测算法的发展方向,即研究计算量小、性能优、鲁棒性强、实时性好和便于硬件实现的算法。     

远距离红外弱小运动目标检测

针对远距离红外弱小运动目标的检测,本文提出了一种空域-时域联合算法。该方法首先基于结构元素大小自适应的形态学顶帽变换进行红外复杂背景抑制,增强了图像的信噪比;接下来,利用平均迭代算法精确确定门限阈值,实现单帧图像分割;在此基础上,利用邻域多帧图像相与判决算法,实现基于时间序列图像的弱小运动目标检测。实验表明,本文提出的方法能够较好地进行背景抑制和消除噪声,准确有效地检测出红外运动弱小目标。     

扫描型红外图像实时目标检测研究

针对扫描型红外图像数据量大、背景复杂、横纹杂波干扰大和目标图像信噪比低等特点,提出一种适用于360°全方位扫描型红外图像目标检测的实时处理算法。算法预处理部分消除横纹杂波,实现目标增强和背景抑制;然后采用两级特征提取,大幅降低图像的数据量;最后根据帧间图像灰度特征相关的思想,完成扫描型红外图像目标检测的功能。根据本文算法的特点,以DSP+FPGA为核心处理器设计了具有实时处理能力强,数据传输容量大等优点的图像处理板。实验结果表明,本文算法是有效、可行的,图像处理板稳定、可靠,能满足扫描型红外图像实时目标检测的需求。     

基于时域背景预测检测红外图像序列中的小目标

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。     

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。     

Small target detection using cross product based on temporal profile in infrared image sequences

This paper presents a new small target detection method using cross product of temporal pixels based on temporal profiles in infrared (IR) image sequences. Temporal characteristics of small targets and various backgrounds are different. A new algorithm classifies target pixels and background pixels through hypothesis testing using the cross product of pixels on temporal profile and predicts the temporal backgrounds based on the results. Small target pixels are detected by subtracting the predicted temporal background profile from the original temporal profile. For performance comparison between the proposed method and the conventional methods, the receiver operating characteristics (ROC) curves were computed experimentally. Experimental results show that the proposed algorithm has better discrimination of target and clutter pixels and lower false alarm rates than conventional methods.     

基于形态学Top—Hat算子的小目标检测方法

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。     

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。     

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     

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。     

基于局部对比度背景估计的红外小目标检测方法

为缓解复杂背景对红外小目标检测任务的干扰,提出一种新的红外小目标检测方法.该方法将背景估计与局部对比度相结合,以提高算法的检测性能.提出了一种更适合于小目标检测的双层均值最大化背景估计算法,以获得更准确的基准背景值.在原始图像和估计背景之间提出了比差联合局部对比度度量方法,可以在增强目标的同时抑制各种类型的复杂背景.通...