基于低秩三分解的红外图像杂波抑制

针对红外图像中对比度较低、目标信号较弱且受背景噪声杂波干扰较大的特点,结合信号的稀疏表示理论提出了一种基于低秩三分解模型的红外图像背景杂波抑制算法。首先,分别对红外图像中目标、背景和噪声3种成份进行建模描述,得到低秩三分解模型。然后,采用二维高斯模型构造红外小目标超完备字典,利用所提出的低秩三分解模型将分块重置的图像数据矩阵分解为背景、噪声和目标3种成份。最后,对于目标分量进行阈值处理从而得到突出红外小目标的重构图像,实现杂波抑制。在3种不同情况下的实验结果表明:本文算法能够使红外图像局部信噪比提高2倍以上;与其他经典算法相比,抑制因子至少提高15%。得到的结果表明,所提算法能够有效抑制杂波,在提高红外图像信噪比的同时,对不同噪声干扰也具有较强的鲁棒性。     

改进的低秩稀疏分解及其在目标检测中的应用

针对传统低秩稀疏分解算法用于运动目标检测时,前景提取结果容易受噪声干扰以及检测结果不完整的问题,提出了一种新的低秩稀疏分解模型。考虑到视频前景目标呈结构化分布,以及动态背景对前景提取结果造成影响,该模型利用结构化稀疏范数对前景进行约束,且将稀疏部分所代表的运动区域进一步划分为动态背景部分与前景部分;然后采用广义交替方向乘子法对提出的模型进行求解,并分析了算法的复杂度;最后进行仿真实验将其应用到运动目标检测中。实验数据结果验证了提出的方法比其他基于低秩稀疏分解的运动目标检测方法更加稳定有效,更具有普适性,且对不同类型的噪声均具有一定的抗噪性。     

基于改进双边滤波的气体泄漏检测

针对传统泄漏检测方法效率低、鲁棒性差的问题,提出了一种基于红外图像技术的气体泄漏检测方法。该方法根据被测容器充气前后的红外图像的信息差异,对获得的热像图进行背景估计、差分,以及目标与噪声的辨别,利用基于改进的双边滤波算法实现对泄漏点的检测与定位。实验证明：双边滤波算法对背景的预测具有鲁棒性,通过目标与噪声的扩散性区别分辨出目标,实现对泄漏点的准确定位。     

张量低秩表示和时空稀疏分解的视频前景检测

针对视频中前景检测的问题,提出了一种基于张量低秩表示(Tensor Low-Rank Representation,TLRR)和时空稀疏分解的检测方法。由于视频序列中的前景除具有稀疏性外,本身还具有空间上的连续性以及时间上的持续性,本文提出采用时空稀疏范数对前景特性进行深入发掘。利用张量低秩表示方法将原始视频用张量形式进行分解,充分利用了原始数据的行信息和列信息,且将原始的背景、前景二分解泛化为背景、前景和噪声的三分解,使用非精确增广拉格朗日乘子(Inexact Augmented Lagrange Multiplier,IALM)方法进行最优化求解,并对算法进行了分析。设计实验对本文新方法的有效性进行了验证和比较,并对影响算法效果的重要参数ρ进行了进一步研究实验。实验结果表明:该方法能够有效检测出视频中的运动前景,其准确性相对已有方法有一定提高。     

近似稀疏正则化的红外图像超分辨率重建

针对红外图像分辨率低、受噪声影响严重等问题,引入近似稀疏正则化和K-奇异值分解（K-SVD）法,提出了基于近似稀疏表示模型的红外图像超分辨率重建方法。考虑到红外图像受到噪声污染,首先建立了稳健近似稀疏表示模型。针对已有字典训练方法时间消耗巨大问题,在假定低分辨率图像空间和高分辨率图像空间具有相似流形的前提下,联合近似稀疏表示模型和K-SVD方法,提出近似稀疏约束的基于K-SVD的高低分辨率字典对学习算法。最后,通过高分辨字典和对应的红外图像群稀疏表示系数重建得到高分辨率的红外图像。为了验证算法的性能,对提出的算法与稀疏性正则化的图像超分辨模型（SRSR）和Zeyde算法进行了实验比较。结果表明,本文方法能够较好地减少红外图像中的噪声,同时获得更好的超分辨率重建效果。     

采用稀疏表示的红外图像自适应杂波抑制

针对红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于图像稀疏表示的自适应杂波抑制方法.首先,采集500帧红外图像样本,通过训练学习构造包含图像各个层次结构特征的多成分超完备字典;然后,通过红外图像的协方差自适应地选择与图像子块对应的超完备字典对图像进行稀疏表示,利用匹配追踪算法得到子图像在超完备目标字典下的最佳表示系数;最后,根据表示系数以及对应的原子向量对图像子块进行重构,从而得到突出红外小目标的高信噪比重构图像,实现杂波抑制.不同环境下的多项实验表明,该算法可在复杂背景下自适应地抑制杂波,提高图像的信噪比;通过简单的阈值分割可以分开目标和背景,为之后的目标检测处理奠定基础.得到的性能评价指标显示:本算法计算量较小,实时性较强,鲁棒性较强,易于硬件实现.     

容器及泄漏点温度变化对红外气体泄漏检测的影响的研究

红外气体泄漏点检测是利用气体泄漏时在泄漏点处的温度场特性以及热成像装置获取的红外辐射信号对泄漏点进行定位。取得最佳检测效果的关键之一在于尽量增大泄漏点与其周围温度场的温差。充气节流口的直径、充入被测容器的空气压力及温度会对上述温差造成影响。针对上述3个因素,通过理论分析、仿真和实验分析,得到在不同检测条件下充放气过程中容器及泄漏点处的温度变化,从而提出选择泄漏点与其周围容器壁的温度温差ΔT达到极值附近时的红外图像进行图像处理来诊断泄漏点的新策略,并通过实际图像处理算法验证了所提方法的有效性。     

采用多尺度隐式马尔可夫模型的红外图像背景抑制

提出了一种基于多尺度隐式马尔可夫模型的红外图像背景抑制方法来解决红外弱小目标检测技术中复杂背景干扰的问题.根据红外目标和背景杂波所具有的不同统计分布特性,利用剪切波变换分解后各尺度、各方向子带内和子带间的系数之间的关系,建立了基于剪切波变换的多尺度隐式马尔可夫模型.通过期望最大化算法计算最优背景参数,分离红外图像中弱小...     

基于二代Curvelet变换和ProbShrink算法的红外图像背景抑制

为了提高红外复杂背景下弱小目标的检测性能,提出了一种基于二代Curvelet变换和ProbShrink算法的红外图像背景抑制新方法。弱小目标在二代Curvelet变换后表现为高频信息,而二代Curvelet系数表示了边缘信息的稀疏,抑制其低频系数即能很好地去除大部分复杂背景。本文通过对高频子带系数单一分布和联合分布的分析,确定包含目标信息的子带位置,利用ProbShrink算法对高频系数中的背景系数进行有效地缩减。实验结果显示,对输入信噪比为4．16dB的复杂云层进行背景抑制后,其输出信噪比能达到40．04dB,优于小波和二代Curvelet的方法,表明本文算法能够很好地抑制红外图像背景,保留弱小目标信息。     

气体泄漏检测新方法的研究进展

作为保证产品质量和安全性能的重要手段之一,工业设备对气密性的检测要求越来越高。针对泄漏检测的三个方面,即泄漏判断、泄漏定位和漏率定量,该文阐述国内外气体泄漏检测方法发展历史和发展现状,并对利用超声波和红外进行泄漏检测这两种近年兴起的新技术的发展状况进行了概括性的阐述。     

基于张量表示的高光谱图像目标检测算法

高光谱图像目标检测是当前一个研究热点。其在军事和民用方面的应用越来越广泛。为了能同时利用高光谱图像数据的空谱信息,本文提出一种新的基于张量表示的高光谱图像目标检测算法。算法使用CP张量分解技术和张量块分解(BTD)分别对高光谱数据进行盲源分析,提取了有效的局部图像块空谱特征,建立了一个基于稀疏表示和协作表示的检测模型,针对多种类型背景复杂的场景数据进行实验,并与当前流行的目标检测算法进行比较。从可视化检测结果来看,本文算法在复杂背景和强噪声环境下,有效提取了空谱特征,对背景具有较好的抑制能力,检测的目标显著。此外,本文从接收机操作曲线(ROC)和ROC曲线下面积(AUC)等定量指标分析算法性能。以较为流行的Sandiego图像为例,在10%的虚警率下,本文算法取得90%的检测精度,AUC大于0.95。本文算法相较几种流行算法而言具有较高的检测精度,更强的鲁棒性。     

基于空时域融合处理检测超大视场红外目标

针对超大视场红外凝视成像系统用于目标检测时存在的背景复杂、杂波干扰多、目标信息少等问题,提出了基于空时域融合处理的目标检测方法。该方法在空域部分优化设计Robinson算子,完成单帧图像的目标初始检测;然后结合超大视场成像特性,利用基于天地线检测的图像区域自动划分和空域虚警抑制方法,有效滤除非目标检测区中的疑似目标。在时域部分则兼顾目标时域特征,采用基于时域多特征约束的邻域判决法对真实目标进行时域确认。开展了月空背景下的空中目标检测试验,验证了本文算法的有效性。试验表明:经空域部分处理后,原始图像中的背景杂波干扰大大减少,目标局部信噪比提高了1.3倍以上,而且疑似目标数目减少了70%;经时域部分处理后,可成功检测出红外弱小目标,并输出其轨迹,检测概率在95%以上,而虚警率不足1.5%,最低目标检测信噪比为2.86。实验表明:本文方法适用于超大视场图像的红外弱小目标检测,对地物背景、恒亮孤立点源、瞬时强噪声等干扰有较强的抑制能力,对点状运动目标有良好的检测效能。     

管道损伤磁梯度共振稀疏分解与BMSR辨识方法

为更好地提取埋地钢质管道地磁环境下由应力集中产生的磁力信号,克服现有磁力检测缺乏有效高灵敏度多元探头阵列和信号处理技术的问题,提出一种磁梯度张量共振稀疏分解结合偏置单稳随机共振(bias monostable stochastic resonance,简称BMSR)的辨识方法对管道损伤进行有效评估。首先,探头布置采用十字张量阵列形式;其次,针对管道缺陷和现场干扰信号特点,用不同品质因子对信号进行共振稀疏分解,剔除掉一部分干扰信号;最后,加入不同时域恢复的随机共振系统结合量子遗传算法进行参数寻优。将该辨识方法用于实际站场管道张量检测信号,比较传统低通滤波、不同随机共振系统结合共振稀疏分解的处理结果,验证了磁梯度张量共振稀疏分解加偏置单稳处理算法在提取管道损伤磁场和表征管道应力集中的有效性。     

红外弱小目标的分割预检测

提出了一种目标分割预检测方法来提高检测红外弱小目标的准确性和实时性。针对红外图像的特点,利用改进的自适应背景感知算法抑制目标图像的背景以提高目标检测概率;根据已有的先验知识构造属性集,把灰度直方图限定在感兴趣区域,减少背景的影响;然后,利用属性直方图的最大熵进行图像分割以检测目标。为了提高分割算法运算速度,应用了快速递推算法。实验结果表明,本文提出的背景抑制算法能更好地抑制背景,提高图像的整体信噪比;分割算法具有更好的分割检测效果,候选目标点分割准确、虚警目标点较少,运算速度提高了91%。对分割图像进行后续处理,剔除了大部分虚警目标点,为后续目标准确检测提供了有力保障。     

在线压缩感知方法及其在漏磁检测中的应用

以长距离油管的漏磁检测系统为研究对象,研究了漏磁检测数据的在线压缩算法。针对嵌入式在线工作环境下,传统的数据压缩方法难以应用的问题,引入压缩感知(CS)理论,提出了漏磁检测数据在线CS压缩方法。确定了小波基作为漏磁信号的最佳稀疏表示基,并推导了小波稀疏基矩阵的数学表达公式;提出Welch界和PRP共轭梯度算法的测量矩阵优化算法;提出了漏磁检测数据的重要数据段筛选方法,极大地减少了数据存储量。仿真试验证明了所提出在线压缩算法极大地减少了在线环境压缩编码的运算复杂度,具有简单迅速、压缩比高、重构精度高等优点,符合漏磁检测数据在线压缩的实际要求。     

广义平滑对数正则化稀疏分解方法研究及其在齿轮箱复合故障诊断中的应用

齿轮箱由于其工况复杂、工作环境恶劣,极易发生故障,并且振动信号中往往包含多种成分并且伴随着强烈的背景噪声,给齿轮箱故障诊断带来了很大的困难。稀疏分解方法能够在强背景噪声下有效地提取瞬态特征成分,针对传统稀疏分解方法存在的计算效率低,幅值低估以及估计精度不足等问题,提出了一种基于调Q小波变换(Tunable Q-factor wavelet transform,TQWT)作为稀疏表示字典的广义平滑对数正则化稀疏分解方法。该方法研究了满足紧框架条件的TQWT来构建稀疏表示字典,然后基于Moreau包络平滑思想提出广义平滑对数正则化方法,该罚函数可以在保持幅值的基础上精确重构出齿轮箱故障瞬态成分,最后利用前向后项分裂(Forward-backward splitting,FBS)算法精确求解该稀疏表示模型。仿真信号和试验信号验证了所提方法在齿轮箱复合故障诊断中的有效性。