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基于频谱分析和图像融合的红外弱小目标增强 总被引:1,自引:0,他引:1
利用红外弱小目标灰度的局部极大性在频域往往对应于频谱突变的特性,提出了一种基于频谱分析和图像融合的红外弱小目标增强算法。首先利用图像背景和目标具有不同频谱振幅的特点,提取红外图像的残留频谱,得到潜在目标显著图;然后利用序列图像的冗余信息,在空间域对目标和背景区域分别采用不同融合规则进行多帧融合。实验表明,该方法能够有效增强红外弱小目标的像素数和总能量,且实时性较好。 相似文献
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针对红外复杂背景下的弱小目标检测难题,提出一种基于背景自适应的多特征融合的复杂背景下弱小目标的检测算法。首先,通过对红外图像进行空域滤波去除孤立噪声点,并利用恒虚警率分割消除大面积平稳背景,获得疑似目标集。然后融合红外图像的背景信息、弱小运动目标的灰度特征、目标与周围像素的方向梯度特征等多个典型特征,消除疑似目标集中的大部分假目标,最后运用运动特征获取真实目标的轨迹,最终实现复杂背景下的红外弱小目标的检测。实验表明:该算法能实现复杂背景下低信噪比的红外弱小目标快速检测,具有检测概率高,算法速度快,鲁棒性好的特点。 相似文献
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为了检测红外场景中尺寸大小变化的弱小目标,针对传统滤波方法中固定大小滤波核对此类特性目标检测表现出的不足,提出一种基于尺度空间理论的红外弱小目标检测方法。首先对弱小目标特性进行分析,提出采用点扩散函数形式的目标模型来描述弱小目标;采用固定自适应邻域的方法对原始红外图像进行预处理,抑制背景杂波,增强目标能量;依据尺度规范化后的拉普拉斯尺度空间对图像不同元素滤波响应的不同,获取图像中的可疑目标,利用可疑目标点与其周围像素的梯度关系得到可疑目标点的中心坐标,并据此得到其在图中的尺寸大小;对每个可疑目标划分一个自适应大小窗口,获取分割阈值,分割出真实目标。实验结果表明,该方法能较好地检测出弱小目标,且具有较低的虚警率。 相似文献
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基于生成MRF和局部统计特性的红外弱小目标检测算法 总被引:3,自引:0,他引:3
红外复杂背景中的弱小目标检测问题可看作是马尔可夫随机场理论框架下红外图像中背景与目标的二元分类标记问题.基于马尔可夫随机场后验概率模型, 提出利用先验的目标信杂比信息和图像局部统计特性构建观测图像后验概率模型的方法, 并采用经典ICM (Iterated conditional mode)方法对图像最优标记结果进行估计.仿真试验结果表明, 算法在保证目标标记结果准确率的同时, 有效降低了背景的误标记概率; 且由于采用局部统计特性进行建模, 算法有效降低了模型参数与标记结果间的关联性, 提高了最优标记估计的收敛速度. 相似文献
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为了有效解决动态背景变化导致弱小目标检测率低的问题,文中提出了改进时空滤波的红外弱小目标检测算法。首先在分析红外图像成像特性的基础上,针对目标区、背景区和边缘轮廓区不同梯度特性的差异,提出改进的各向异性空域滤波算法,该算法充分利用空间域的梯度信息来构建不同方向的扩散滤波函数,并结合图像不同特性的梯度差异选取扩散函数值最小的两个方向的均值作为时域滤波结果,以最大限度地保留目标信号;接着为有效增强弱小目标的能量,针对高阶累积量仅利用像元点时域信息来构建能量增强的不足,提出了一种结合时空邻域块的能量增强算法,实验表明,本文提出的算法能有效提升动态场景下的弱小目标的检测能力。 相似文献
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基于局部特征统计的小目标检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文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。首先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和弱的边缘,得到包含强的边缘点、噪声点和目标点的残留图像,然后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。最后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。 相似文献
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基于自适应Wiener滤波的红外小目标检测方法 总被引:3,自引:2,他引:3
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。 相似文献
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针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的目标模糊、细节丢失、算法不稳定等问题,提出了一种基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-means, FCM)与引导滤波的红外与可见光图像融合方法。原图像经过非下采样剪切波变换(Nonsubsampled Shearlet Transform, NSST)后对低频子带进行引导滤波增强,再利用FCM与双通道脉冲发放皮层模型(Dual Channel Spiking Cortical Model, DCSCM)结合对高低频子带进行融合,最后经NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文算法稳定,主观评价上所得融合图像目标明确,细节保留较为完整,客观评价上在标准差、互信息、平均梯度、信息熵和边缘保留因子等评价标准中表现优良。 相似文献
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提出了一种针对红外和可见光图像的有效融合算法。首先,在Petrovi?多层级图像融合体系的基础上,在特征级信息中加入高频边缘分量,提高了融合质量;其次,分析了图像特点及目标的物理特性,提出了针对融合结果的对比度提升方法,进一步了提高融合质量。通过主观观察以及客观指标对比证明,该方法获得了优于其他比较方法的融合结果,并且对比度提升方法明显提高了各类方法的红外和可见光图像融合质量,效果好,具有广泛的适用性。 相似文献