基于多尺度多特征视觉显著性的海面舰船检测

为了精确地检测到舰船目标,提出了一种基于多特征、多尺度视觉显著性的海面舰船目标检测方法。该方法首先利用多尺度自适应的顶帽算法抑制云层、油污的干扰,然后提取双颜色空间特征以及边缘特征构成双四元数图像进行舰船显著性检测。由于充分利用了双四元数图像,故可对多个特征尺度进行处理,并保证不同尺度特征之间关联性。该方法还利用人眼对不同用大小的图像关注目标不同的特点对图像进行上下采样以避免漏检和检测重叠。在得到显著图后利用自适应图像分割(OTSU)算法确定舰船所在的区域,并在原图上标定、提取舰船目标。在多种海面情况下进行了实验分析,结果表明:该算法可以排除多种干扰,精确地检测到舰船目标,真正率达97.73%,虚警率低至3.37%,相较于他频域显著性检测算法在舰船检测方面有明显的优势。     

红外偏振舰船目标自适应尺度局部对比度检测

针对海天场景复杂干扰情况下多尺度检测红外偏振图像中舰船目标困难的问题,本文提出一种基于引导滤波和自适应尺度局部对比度的舰船目标检测方法。首先将强度信息作为引导信息对红外偏振图像利用引导滤波,得到目标背景对比度、局部信噪比更高的融合图像;然后基于融合图像显著的海天线垂直梯度特征,提出一种检测海天线方法,再对融合图像进行海天线加权抑制海杂波干扰;最后基于单尺度局部对比度算法与舰船目标比例特征,提出自适应尺度局部对比度方法,当尺度与目标匹配时响应最大,通过不同尺度对目标的响应结果确定最大尺度,得到舰船目标检测结果。实验结果表明,引导滤波融合方法的提高图像的目标背景对比度和局部信杂比,与典型检测方法对比,本文方法能够有效抑制干扰并能够检测海天场景不同尺度舰船目标,具有较高的鲁棒性和准确性,检测率、虚警率分别为95.0%,3.5%,为红外偏振图像目标检测提供了新的方法。     

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。     

视觉显著目标的自适应分割

基于视觉注意模型和最大熵分割算法,提出了一种自适应显著目标分割方法来分离目标和复杂背景,以便快速准确地从场景图像中检测出显著目标。首先,通过颜色、强度、方向和局部能量4个特征通道获取图像的显著图;通过引入局部能量通道来更好地描述了显著目标的轮廓。然后,根据显著图中像素灰度的强弱构建不同的目标检测蒙板,将每个蒙板作用于原图像作为预分割的结果,再计算每个预分割图像的熵。最后,利用最大熵准则估计图像目标熵,根据预分割图像的熵和目标熵判断选取最优显著目标分割图像。实验结果表明：本文算法检测的显著目标更为完整,分割性能F-measure达到0.56,查全率和查准率分别为0.69和0.41,相对于传统方法更为有效准确,实现了在复杂背景下对显著目标的有效准确检测。     

基于迭代距离分类与轨迹关联检测空间弱小目标

为了实现高效自动目标检测,提出了一种可用于低信噪比条件下的空间可见光弱小目标检测算法。首先,建立空间光学图像模型,利用恒虚警率(CFAR)方法确定分割系数对单帧图像背景进行分割;然后,基于恒星结构稳定特性构建距离特征空间,并针对特征空间构造分类准则函数,使用迭代最优化分类方法提取出候选目标点;最后,依据目标运动轨迹的连续性建立空间目标轨迹关联、合并以及虚假目标轨迹删除规则,进行轨迹处理,实现空间可见光弱小目标的检测。文中还提出了单帧检测率、虚警率与序列检测率、虚警率相结合的评价方法。实验结果表明:在低信噪比条件下(SNR≤3),得到的序列检测率达到96.02%以上,序列虚警率达到4.4%以下。该方法在低信噪比条件下显著提高了目标检测率,并有效抑制了虚警。     

基于剪切波变换的复杂海面红外目标检测算法

针对复杂海面红外目标检测问题,利用剪切波变换优良的各向异性能力和系数的几何特性,提出了一种基于剪切波变换的复杂海面红外目标检测算法.该算法利用剪切波变换得到边缘图像,同时提供边缘的方向信息,极大提高了海天线的检测和识别概率;然后根据海天线位置进行边缘加权,抑制海杂波,保留目标信息;经过减行均值滤波,对加权边缘图像进行分割;最后,进行数学形态学处理,检测出舰船目标.实验结果表明,该算法可以在单帧图像中检出目标,并且对存在阳光亮带、海杂波等干扰的复杂海面背景取得较好的检测效果.     

基于均值漂移的红外舰船图像分割算法

提出了一种有效的舰船红外目标图像分割算法,利用均值漂移分割算法的二维灰度和灰度邻域信息,滤除了海面的强杂波干扰,同时又不会损失舰船目标信息。利用不同类别的灰度权重,将红外舰船图像分割成为天空、海水和舰船3类,从而将舰船从图像中有效地分割。由于采用区域节点和灰度直方图来表征图像,与原始图像像素节点表征图像相比,区域节点的个数远远小于原始图像像素节点,从而提高了算法计算效率。计算结果也表明,该算法能够在海面强杂波的干扰下,有效地提取红外舰船目标。     

基于运动显著图和光流矢量分析的目标分割算法

为提高运动目标分割算法对多种复杂场景的自适应能力和分割精度,提出一种基于运动显著图和光流矢量分析的目标分割算法。该算法首先基于运动显著图提取运动目标的大致区域,然后利用光流矢量获得运动目标和背景区域的运动边界,并结合点在多边形内部原理得到运动目标内部精确的像素点,最后以超像素为基本分割单元,通过引入置信度的概念实现最终像素一级的目标分割。通过与典型算法进行多场景实验对比,表明该算法能够有效实现多种复杂场景下的运动目标分割,并且较现有算法具有更高的分割精度。     

基于视觉注意模型的SIFT图像配准算法研究

针对SIFT配准算法提取图像特征点较多,配准点冗余,容易误配,存储空间大,匹配耗时多等缺点,根据认知心理学的相关理论,提出一种基于视觉注意模型的SIFT特征提取算法,并应用于复杂背景下的多目标图像配准。本算法首先利用视觉注意模型提取输入图像的显著目标,然后使用SIFT算法对显著目标区域配准。实验结果表明,本算法减少了复杂背景下大量的干扰信息和特征点,提高了配准精度和效率,取得了较好的配准效果。     

基于双目视觉的运动目标检测跟踪与定位

为克服传统目标检测跟踪方法无法对目标准确定位,以及在复杂环境下容易受光照、阴影等因素干扰的问题,提出了基于双目视觉的目标检测跟踪与定位方法。首先使用Matlab标定工具箱和OpenCV进行摄像机标定和图像校正,然后利用基于双目视觉的背景差分法实现目标检测,结合基于Kalman滤波的改进Camshift算法实现目标跟踪,最后利用视差图得到目标三维信息,从而实现目标定位。实验结果表明,所提方法能够实时跟踪运动目标并实现目标的准确定位。     

应用Rényi熵的显著图生成与目标探测

为了在复杂的地面场景中实现准确的自动目标检测,分析了地面场景图像经二维加窗的伪Wigner-Ville分布(PWVD)后,归一化的Rényi熵与其出现概率间存在的基于e指数的统计特性,以及人造目标的出现引起的地面场景中Rényi熵的统计特性变化,提出了一种新的基于Rényi熵的显著图生成和目标探测方法。对Renyi熵图像进行了均值滤波,然后滤波前后的图像相减得到熵残余图像,并经过高斯滤波获得显著图,最终通过简便的阈值分割,完成目标探测。实验结果表明,该方法对8幅不同场景图像中共计14个目标的探测概率为100%,虚警概率不大于7.1%。与传统方法相比,本文提出的方法能够更为有效地检测复杂地面背景中的军事目标。     

基于视觉显著性的无监督海面舰船检测与识别

在航天航空光学遥感舰船目标检测中,受大气、光照、云雾和海岛等海面不确定条件的影响,传统的舰船检测方法存在检测效率低和可靠性差等问题,因此,本文提出一种无监督海面舰船目标自动检测方法。该方法以视觉显著性为依据,结合多显著性检测模型快速搜索海面目标,生成显著图后对其进行粗分割,对提取的目标切片做标记并进行精细分割,利用改进的Hough变换旋转目标主轴以保证目标对Y轴的对称性;对可能检测到的厚重云层和岛屿等伪目标使用梯度方向特征进行鉴别,通过判定目标在360°范围内8个区间的梯度幅度统计值,确认舰船目标及去除伪目标。实验结果表明,该舰船检测方法能够成功提取海面上大小不同,位置随机分布的舰船目标,准确获取舰船目标的数量和位置信息,在大量真实光学遥感图像上的测试结果显示,本文方法检测准确率高于93%,通过目标鉴别处理,剔除伪目标后,虚警率可低于4%,鲁棒性较强。     

基于Rényi熵的显著图生成与目标探测(2009-0316重投稿)

复杂的地面场景在很大程度上影响了自动目标检测的效果。分析了地面场景图像经采用二维加窗的伪Wigner-Ville分布（PWVD）后,归一化的Rényi熵与其出现概率间存在基于e指数的统计特性,以及人造目标的出现会引起地面场景中Rényi熵统计特性的变化。提出了一种新的基于Rényi熵的显著图生成和目标探测方法。对Renyi熵图像进行均值滤波,滤波前后的图像相减得到熵残余图像,并经过高斯滤波获得显著图。最终通过简便的阈值分割,完成目标探测。实验结果表明,本文提出的方法能够有效地检测复杂地面背景中的军事目标,在8幅不同场景共计14个目标的实验中,本文算法的探测概率为100%,虚警概率不大于7.1%。     

多尺度显著性区域提取的模板匹配

针对模板匹配过程中强遮挡、剧烈背景变化及物体非刚性形变等难题,本文提出了一种基于多尺度显著性区域提取的模板匹配算法。算法采用多尺度-显著性特征并行提取的方式:一方面利用空间金字塔模型将参考图像中的模板和待匹配图像中的目标区域分割成不同尺度的网格,采用可形变多相似性度量方法(Deformable Diversity Similarity,DDIS)计算不同尺度下的匹配得分;同时,算法提取模板区域的显著性区域图,形成模板区域的显著性得分;随后,利用显著性得分对不同尺度的匹配得分进行加权融合,在融合得到的匹配得分图上寻找最佳匹配区域。算法与取得目前最好结果的DDIS方法相比,AUC(Area Under Curve)指标提升2.9%。实验结果表明,显著性区域提取使匹配方法更加关注目标物体,削弱背景及遮挡物体对其影响,从而增强模板匹配方法对于背景变化及遮挡的抵抗能力。另外,空间金字塔模型能够增强模板匹配方法对于物体不同尺度下的特征提取,如物体的局部轮廓及结构特征等。二者结合有效地提高了匹配精度。     

结合局部特征及全局特征的显著性检测

针对目前大多数显著性检测方法中采用背景种子以及局部区域对比度显著性检测模型的缺点,本文提出了一种综合考虑局部特征以及全局特征的显著性检测算法。在对图像进行分割之后,算法首先融合了采用多特征方式生成的背景显著图与采用前景区域对比度方式生成的前景显著图,之后使用高斯滤波器对融合后的结果进行优化形成局部特征显著图。其次,在局部特征显著图的基础上提取多种特征的样本集合进行训练,从而得到全局特征显著图。算法最后将第一步生成的局部特征显著图与全局特征显著图进行结合生成最终的显著图。实验部分验证了算法各部分的有效性,并且在3个公开数据集上对文章方法与近年来优秀的显著性检测算法进行了对比,实验结果显示,本文算法在CSSD数据集上的准确率、召回率以及F-measure分别达到了0.837 5、0.743 4和0.813 7,在其它数据集上也有良好表现。实验表明,本文算法能够有效抑制背景区域,并且高亮前景区域,更好地检测出显著目标。     

应用颜色聚类图像块的多舰船显著性检测

由于多舰船目标显著性检测过程容易将边界像素作为背景处理,本文提出了应用颜色聚类图像块的多舰船显著性检测方法。该方法首先检测邻域像素是否具有颜色相似性,并将临近的具有相似颜色的像素聚集在一起作为一个图像块。接着,对获得的图像块进行扩展,使图像块包含很多其他图像块的像素以提高图像块内像素间的对比强度;对边缘像素进行背景索引标记,计算图像块中像素的显著性强度,采用阈值分割方法获得目标显著性区域。最后,基于颜色聚类的图像块存在部分重叠的特点,利用权值对存在叠加的显著性图像进行融合,从而获得多舰船目标整幅图像的显著性检测结果。对获得的多舰船目标图像进行了实验测试,并对本文算法结果和当前比较先进的其它显著性检测算法进行了效果对比。结果显示:提出的利用颜色聚类图像块的舰船显著性检测方法的查全率达到78%以上,准确率达到92%以上,综合评价指标Fβ≥0.7;无论考虑单个指标还是整体指标,本文算法均优于其他对比算法。     

光学遥感图像中复杂海背景下的舰船检测

本文针对光学遥感图像中复杂海背景下的舰船检测问题,提出一种快速精确的舰船检测方法。首先,基于最大对称环绕显著性检测完成初始目标候选区域提取,并结合一种基于元胞自动机的同步更新机制,利用图像局部相似性和舰船目标几何特征,对初始目标候选区域进行更新,并通过OTSU算法获取最终目标候选区域;然后,根据舰船目标的固有特性对方向梯度直方图特征进行改进,提出一种新的表征舰船特性的边缘-方向梯度直方图特征对舰船目标进行描述,与传统HOG特征相比,这种特征向量侧重于对边缘特征的描述,对梯度向量鲁棒性更强,并且仅为一个24维的特征向量,计算复杂度低;最后,通过构建的训练库完成AdaBoost分类器的训练,并利用训练完成后的AdaBoost分类器完成目标的最终判别确认。本文的检测算法,针对尺寸为1 024pixel×1 024pixel的遥感图像,检测时间为2.386 0s,召回率为97.4%,检测精度为97.2%。实验表明,本文提出算法的检测性能优于目前主流的舰船检测算法,在检测时间和检测精度上都能够满足实际工程需要。     

利用视觉显著性和扰动模型的上下文感知跟踪

为了解决背景嘈杂、遮挡、形变和尺度变化情况下目标跟踪问题,提出利用视觉显著性和扰动模型的上下文感知跟踪。本文以相关滤波算法为基础,将目标周围的上下文信息引入到分类器学习过程中,构造了上下文感知相关跟踪,提高了算法鲁棒性;同时引入直方图扰动模型,利用加权融合的方法获得目标响应图,以此估计目标位置变化;最后利用视觉显著性构建目标稀疏显著性图,解决严重遮挡情况下的目标重定位问题,并利用尺度估计策略解决目标尺度变化问题。利用公开数据集测试算法性能,并与8种流行跟踪算法进行比较。实验结果表明,本文算法的跟踪精确度得分和成功率得分分别为0.695和0.708,均优于其它算法。与传统的相关滤波算法相比,所提算法能很好地解决背景嘈杂、遮挡、形变和尺度变化等复杂下的目标跟踪问题,具有一定理论研究价值和工程实用价值。