一种基于小波与遗传算法的小目标检测算法

本文提出了一种快速检测序列图像中低信噪比(＜2)小目标的算法.该算法采用小波滤波器对每帧图像滤波,提高目标的信噪比,剔除部分噪声点,降低了低信噪比小目标检测算法的运算量;设计了基于遗传算法的起始航迹搜索算法,有效地避免航迹的漏检;采用截断序贯似然比检验,形成确认航迹.仿真结果表明应用此算法,可快速实现信噪比小于2的小目标(2×2)的检测与跟踪.     

基于子空间投影的复杂水下环境运动小目标检测前跟踪方法

针对复杂水下环境运动小目标检测中存在的目标信号强度弱、信杂比低等问题,该文提出基于子空间投影的检测前跟踪(TBD)算法:对原始图像数据截取序列片段,将3维时空片段中的短时运动航迹投影到2维子空间平面;利用2维投影图中平面航迹的形态特征进行初步筛选,提取目标的有效运动区域;将2维平面中的目标短时航迹在局部区域重建3维时序,在3维航迹回溯过程中利用目标运动特征再次筛选目标短时航迹。通过上述分级检测机制,可实现快速高精度的目标短时航迹检测。结合前景检测以及基于层次凝聚聚类(HAC)的长时航迹检测算法,构建了针对运动小目标的完整检测前跟踪方法。最后使用实测声呐图像数据验证了算法的检测精度和检测速度。     

基于子空间投影的复杂水下环境运动小目标检测前跟踪方法

针对复杂水下环境运动小目标检测中存在的目标信号强度弱、信杂比低等问题,该文提出基于子空间投影的检测前跟踪(TBD)算法:对原始图像数据截取序列片段,将3维时空片段中的短时运动航迹投影到2维子空间平面;利用2维投影图中平面航迹的形态特征进行初步筛选,提取目标的有效运动区域;将2维平面中的目标短时航迹在局部区域重建3维时序,在3维航迹回溯过程中利用目标运动特征再次筛选目标短时航迹.通过上述分级检测机制,可实现快速高精度的目标短时航迹检测.结合前景检测以及基于层次凝聚聚类(HAC)的长时航迹检测算法,构建了针对运动小目标的完整检测前跟踪方法.最后使用实测声呐图像数据验证了算法的检测精度和检测速度.     

低信噪比下基于收敛映射Hough变换的激光目标检测算法研究

分析了经典Hough变换(HT)在参数空间映射方法存在无效映射及批处理投票缺乏实时性等问题, 提出了依据空中目标速度约束条件选取样本进行收敛映射和在线投票的改进HT检测算法。仿真实验结果表明, 改进目标航迹检测算法在信噪比(SNR)大于0.8 dB时都具有较好的效果, 算法目标捕获时间因信噪比不同而不同。信噪比大时可以迅速捕获目标, 信噪比低时则以时间换取检测概率。     

基于形态滤波的红外小目标检测方法

针对空背景下红外小目标图像信噪比低,背景和杂波干扰严重的特点,提出了一种基于数学形态学的红外小目标检测算法。算法首先利用灰度形态学Top2Hat变换,完成复杂空背景下的背景抑制和候选目标提取,然后通过开运算处理进一步去除虚假目标和噪声干扰,完成目标分割;最后结合管道滤波的方法,可快速检测出红外图像序列中的小目标信号。实验表明,该算法能够有效的提高图像信噪比,快速有效地检测出目标信号。     

MIMO雷达弱目标检测前跟踪算法

相比相控阵雷达,多输入多输出(MIMO)雷达发射功率密度低,在低信噪比条件下空间分集特性优势不明显,检测概率降低。针对此问题,提出了基于逐目标消除-动态规划的多目标检测前跟踪(TBD)算法。该算法先利用统计量筛选航迹点,对信号进行积累,在降低TBD运算量的同时,减小了噪声的积累;再采用逐目标消除的思想,克服了动态规划的航迹分叉和仅能处理单目标的缺陷,实现了多目标的有效检测。文中还推导了目标检测的虚警概率和检测概率,给出了检测门限与虚警概率的关系。复杂度分析和仿真表明,相比传统TBD算法,所提算法的运算量明显降低;相比传统MIMO雷达检测方法,在相同虚警概率和检测概率条件下,所提算法要求的信噪比降低了5 dB,有效提升了检测性能。     

基于遗传搜索的低信噪比图像点目标跟踪算法

该文提出了一种快速检测、跟踪序列图像中低信噪比(2)点目标的算法。该算法有机地结合了遗传算法与多级假设检验算法。仿真结果表明应用此算法,可快速实现信噪比小于2的点目标的检测与跟踪。文中根据低信噪比点目标检测的难点,设计了合适的编码方案,提出了合格个体保留法,选择了合适的遗传算子。     

基于自适应Wiener滤波的红外小目标检测方法

在分析红外场景模型的基础上提出了用自适应Wiener滤波器估计起伏背景、自适应门限分割、基于邻域管道目标检测的小目标检测方法。采用连续采集的红外图像序列进行了实验,仿真了不同信噪比(SNR)条件下的目标并给出了目标检测结果及其分析。结果表明,算法能够从信噪比大于2．0的图像序列中检测出目标轨迹。     

基于分区动态规划和航迹关联的弱小目标检测

序列图像中低信噪比运动弱小目标的实时检测算法,是精确制导系统中的关键算法之一。提出一种图像序列弱小目标实时检测新算法,采用分方向区间的动态规划算法和二值图像航迹关联检测。通过在动态规划能量累加过程中引入方向限制,减小了噪声轨迹能量积累和目标轨迹能量扩散,提高了算法的目标检测能力。对算法的检测性能进行了仿真实验,结果表明该算法能有效检测深空背景下信噪比大于1.8、运动方向任意、速度不大于1像素/帧的多个运动弱小目标。     

一种基于粒子群算法的红外运动小目标检测算法

提出一种基于粒子群算法的运动小目标检测算法。首先利用两步分离法对图像进行预处理,筛选出少量的侯选运动目标,然后构造候选航迹,利用粒子群算法对候选航迹进行搜索,从而检测出目标航迹和目标点。实验结果表明,该算法能有效地检测出运动小目标的位置。     

基于粗糙集的红外弱小目标检测方法

提出了利用粗糙集理论处理不完整信息的能力对红外弱小目标的运动轨迹进行辨识的检测方法。首先利用形态学滤波算法,分离出每帧图像中候选目标并提取其特征属性。把提取到的特征属性作为条件属性,把每帧图像中候选目标作为个体,构成知识决策系统。通过对决策表进行约简,得到决策系统的最小决策算法,并利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹一致性来实现小目标的识别。实验表明,该方法能够有效解决目标跟踪过程中目标短暂丢失以及重现的问题,实现弱小目标的稳健检测和跟踪。     

基于标签多伯努利滤波器的机动小目标检测前跟踪

标签多伯努利(LMB)滤波器在传统多伯努利滤波器基础上引入标签空间,能够实现真正意义上的多目标轨迹级滤波.文章对红外小目标的运动和量测进行建模,将标签多伯努利应用到红外小目标检测前跟踪领域.在此基础上,为了实现对运动模型时变目标的检测前跟踪,将交互式多模型(IMM)与LMB检测前跟踪算法相结合,提出IMM-LMB检测前跟踪算法.此外,给出了该算法的序贯蒙特卡罗实现.仿真结果表明,所提算法能够从输入的原始图像中直接实现轨迹级多目标检测和跟踪,且能够在线更新多模型概率,更好的适应多机动目标场景.     

手持显控终端的目标标牌自动布局算法

针对雷达手持显控终端显示屏幕小、目标标牌和点航迹相互重叠影像用户识别的问题,本文提出了一种目标标牌自动布局算法,通过旋转布局的方式可以快速实时地计算标牌位置,在保证标牌靠近目标航迹的基础上,充分避免标牌之间以及标牌和航迹点之间的重叠发生。该算法可以适应雷达不同显示模式的需求,支持雷达常用干预操作。     

低慢小目标探测时的气象干扰抑制方法研究

针对低慢小目标探测时可能出现的低速气象干扰航迹的问题,在低分辨雷达基于信号维特征的目标分类正确率偏低的情况下,提出一种基于多特征联合的气象虚警抑制方法,在目标稳定跟踪,形成稳定航迹时,联合目标的信号特征(形状、雷达散射截面积等),航迹分布特征(气象点迹比例、速度、方向等)等多种特征,利用多圈点迹的积累,提高气象干扰航迹的正确识别率并加以抑制,同时不影响真实低慢小目标的正常检测和跟踪。实际试飞结果表明：文中提出的基于多特征联合的气象虚警抑制方法在有效抑制气象干扰航迹的同时,不影响配试无人机的正常检测和跟踪。     

红外制导系统中的点目标检测技术

本文讨论红外自动寻的末制导系统中的点目标检测问题。文间分析了点目标检测的难点及可能解决问题的途径，并基于目标轨迹的连续，平滑特性提出了一种利用构造总代价函数并使之最小从而实现对点目标检测的非线性方法，针对匀速运动和匀加速运动两种轨迹的不同特性具体推导了两种检测算法，最后，对检测器统计检测性能进行了估算。     

红外图像序列中运动弱小目标检测的方法研究

研究在红外图像序列中检测运动弱小目标的方法。首先通过高通或形态学滤波进行图像预处理，进一步用似然比检测分割出侯选目标，考虑到环境干扰造成的目标在某一帧暂时消失的情况，提出了利用目标运动特征通过选择合适的邻域判决条件并结合图像流分析提取运动弱小目标的一种方法。模拟实验表明该方法能够准确高效地检测出运动弱小目标。     

基于Fourier-Mellin变换和相干系数法的重复轨道干涉SAR图像配准新方法

相对于单轨双天线InSAR系统,重复轨道InSAR系统由于轨道不能完全平行,导致InSAR图像对间存在夹角,使其配准更为困难。该文针对非平行重复轨道的InSAR问题,提出了一种结合Fourier-Mellin变换和相干系数法的InSAR图像配准算法,对存在夹角的SAR复图像对进行精确配准。该方法用于粗配准时,通过引入非线性图像幅度变换预处理,克服了Fourier-Mellin变换无法直接处理SAR图像对幅度分布动态范围大且不均匀的问题,而用于精配准时,通过引入相干系数法,精确估计了复图像对之间存在的微小角度。以SIR-C/X重复轨道的X波段SAR数据为例,详细比较了传统相干系数配准算法和该文算法在配准精度和计算时间上的差异,从而验证了算法的有效性。     

基于数学形态学的红外图像小目标检测

针对红外成像跟踪系统的低信噪比、背景和噪声干扰严重的小目标图像,以及后续的目标识别处理需要目标的灰度信息的特点,设计了一种基于数学形态学的红外灰度图像小目标检测算法,并用FPGA硬件实现。实验表明,数学形态学滤波能够大大提高目标的信噪比,去除背景和噪声干扰,保留目标的灰度信息,满足系统实时性要求,是一种有效的红外灰度图像小目标检测算法。     

一种基于自适应背景抑制的红外小目标检测方法

红外成像自动目标识别是精确制导武器的重要研究内容。为解决红外起伏背景下的小目标检测问题,提出了一种自适应的背景抑制方法,并对抑制背景后的图像进行了目标分割,最后用邻域法判决目标位置。实验结果表明,该算法能够从信噪比大于2．0的图像序列中检测出目标。