多级分割融合算法提取红外舰船目标潜在区

针对海天背景下红外舰船图像目标与背景对比度低,图像边缘模糊的特点,提出了一种红外图像舰船目标潜在区的提取算法.算法对图像进行了预处理和频域增强,在海天线附近区域进行多级分割融合以提取目标潜在区.实验结果表明,对于海天背景红外图像,采用该算法能够克服传统分割方法中单一阈值不好选取的问题.多级分割融合的结果能够覆盖目标区域,为后续的目标识别和跟踪奠定了良好的基础.     

红外舰船小目标的检测

检测红外小目标常用的方法是先使若干帧图像叠加达到能量积累的效果,能量积累达到一定程度后,目标因能量较高而凸现出来.这种方法比较适合于对加性噪声不敏感或信噪比较高的情况.实验表明,当图像信噪比较低、对比度很差时不宜采用该方法.针对低信噪比小目标的检测问题,提出了两种方法：在天水线以下图像内相邻行、列分别差分结合Kapur最大熵分割目标的检测方法;在时域内用模板平滑结合Kapur最大熵分割目标的检测方法.实验证明,这两种方法简单易行,效果较好.     

一种基于兴趣区提取的红外搜索系统目标实时检测算法

针对周扫红外搜索系统对空目标探测面临的图像数据量大、弱目标检测概率低、虚警率高等难点问题,提出了一种基于兴趣区(ROI)提取的目标实时检测算法。算法分析了周扫红外搜索系统获取的图像中目标与背景的特性,根据目标运动特性与灰度特性,在周扫红外搜索系统获取的整幅全景图像中快速提取目标可能存在的兴趣区;针对兴趣区内的局部目标图像切片,进一步精细检测识别,剔除虚假目标干扰。外场试验获取的实测数据目标检测结果表明,算法针对复杂低空背景下弱目标能够实现低虚警率稳健检测,已应用到了周扫红外搜索跟踪系统的工程样机研制中。     

基于兴趣区检测的地面目标识别方法研究

提出了一种基于兴趣区检测的地面目标识别方法.根据目标模型的有关几何形状和热辐射知识,采用自上而下的计算模型,计算所提取的基元特征的显著性,并根据基元特征的显著性的大小确定出注视点及相应的兴趣区,然后对兴趣区中的图像进行分割,并利用模型知识对分割图像进行识别.该方法对已有的红外目标图像系列取得了很好的识别效果,提高了识别精度和弱小目标检测识别的能力.     

SAR图像舰船目标分割算法研究

针对SAR图像固有的乘性斑噪，把概率竞争网络用于SAR图像分割和水上目标检测，充分利用了图像像素间的空间邻接关系，提高了分割、检测的准确性和有效性，取得较好的结果。     

基于小波分析的实时红外系统目标检测的研究与实现

介绍小波分析的原理,以及把小波分析应用于基于红外图像的目标检测的具体实现方法.小波的多尺度特性能凸显出有用的信息这一特点,适合于应用在低信噪比环境下检测目标.但小波分析运算量大,难以满足实时性等系统要求,是实际应用中的一大难点.使用资源丰富、运算速度快的FPGA芯片来完成Mallat离散算法的小波分析的实现,并对其实现效果进行了分析.     

红外背景抑制与点目标分割检测算法研究

针对红外点目标检测问题,采用图像灰度同本行均值相减方法抑制温度场的非线性影响;利用Top-Hat算子形态滤波,抑制背景和增强目标;通过比较预处理后的不同背景下红外图像直方图特点,确定分割阈值;最后进行目标二值化分割,得到包含较少虚警点的点目标分割图像.实验证明,该方法较好地解决了不同红外背景下低信噪比红外点目标的分割检测问题.     

基于改进Faster R-CNN的红外舰船目标检测算法

针对Faster R-CNN算法中对于红外舰船目标特征提取不充分、容易出现重复检测的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的红外舰船目标检测算法.首先通过在主干网络VGG-16中依次引出三段卷积后的3个特征图,将其进行特征拼接形成多尺度特征图,得到具有更丰富语义信息的特征向量;其次基于数据集进行Anchor的...     

复杂海天背景下红外舰船目标实时检测算法

针对复杂海空背景条件下的低信噪比舰船目标检测问题,在分析海面背景舰船目标红外图像特点的基础上,提出首先进行红外图像预滤波以抑制噪声背景增强目标,然后通过检测图像水平与垂直边缘得到潜在目标区域,最后通过小范围的图像分割检测舰船目标.实际录取数据实验结果表明,算法针对各种海面场景与目标类型均能准确检测目标,实时性好.     

自适应双极性红外舰船目标分割算法

红外舰船目标分割是红外海面场景中舰船目标自动识别的关键技术之一,通过阈值方法分割舰船因具有诸多优点而被广泛应用.已有阈值算法假设己知舰船和目标的能量强度关系(一般假设舰船亮度高于背景),但实际中波红外探测器所采集的图像易受环境影响,导致成像后舰船目标呈现双极性,使得已有的阈值方法难以自适应的分割舰船目标.为解决双极性舰船目标的自适应分割问题,该文提出一种新的最大化2维熵分割算法.算法首先利用图像的多尺度局部方差-熵变化量和梯度方向方差两个指标构建2维直方图,然后使用粒子群优化算法寻找最大化2维熵的最优阈值来对图像进行粗分割,随后在粗分割的基础上进行迭代精分割获得准确的目标分割结果.实验结果表明,该文算法能够在舰船目标呈现双极性的情况下均获得较好的分割结果.     

基于ROI与A适应Ostu相结合的图像分割算法

图像分割对于提取感兴趣区域的特征,提高现有图像分析系统的工作效率有着积极的作用。在结合当前静态图像中的ROI检测技术,利用建立后的ROI区域内图像代替整幅图像作为后续工作,并对Ostu阈值分割法进行自适应改进算法研究的基础上,研究了一种结合ROI生长技术与自适应Ostu阈值分割算法结合的新的分割方法。实验证明,该算法能够取得较理想的分割效果,有效地提取出感兴趣特征。     

基于分水岭算法的红外图像分割方法

本文采用分水岭算法对红外图像进行分割,针对其存在的过分割问题以及红外图像的特点,提出了分割区域边界平均灰度及其面积对过分割区域进行合并,以得到有意义的分割结果。本算法利用空中红外目标图像进行了实验,实验表明,本算法适用于红外目标图像,并且效果良好。     

基于灰度冗余的红外图像实时均衡技术

文章提出一种新型的基于灰度冗余的红外图像实时均衡算法,通过图像灰度直方图的统计,将灰度像素分布为零的灰度级进行完全压缩,将灰度分布很少的灰度级映射到最近的大于阈值的灰度级,然后将有效图像灰度级进行等间距排列,最后完成排列后的直方图映射.该算法在压缩灰度冗余的同时,进行直方图的实时无损均衡,提高了图像质量,并实现实时处理,避免了常规直方图均衡带来的灰度断层现象.该算法在红外热像仪的应用中取得了较好效果.     

基于LogGabor纹理特征分析的机场ROI的自动分割

提出了一种基于2D LogGabor纹理特征分析的机场ROI(Region of Interest)自动分割方法。首先将原始图像分块并做傅里叶变换;然后采用基于上下文纹理信息的LogGabor算法,提取图像块的尺度特征;再通过直线拟合,利用尺度特征分割出图像的机场ROI。实验证明文中方法具有较好的检测效果。     

基于多阈值分割的红外图像伪彩增强算法

针对现有图像增强中的彩虹编码采用固定阈值分割方法,导致增强后的图像缺乏层次感、视觉效果模糊的问题,提出一种基于多阈值分割的红外图像伪彩色增强算法.该算法通过建立伪彩映射模型,采用多阈值分割手段,将不同灰度值映射成丰富的颜色值,以突出图像边缘的细节信息.实验结果表明,该算法处理后的红外图像具有目标轮廓清晰、视觉效果理想的优点.     

一种基于红外亚成像的实时跟踪与识别算法

为了动态识别和实时跟踪目标并提高跟踪精度,采用了基于红外亚图像的二阶锁相环跟踪算法。对于图像的识别,传统方法是通过基于二值化块后采用的方形或圆形匹配模板进行目标匹配的,这种方法的匹配速度慢且容易导致匹配失败。本文采用块二值化处理和凝聚性较好的类圆匹配模板,实现了快速跟踪与识别,改善了跟踪的实时效果。实验表明,该方法在图像识别速度上比传统的识别方法要快,且对凝聚性较好的目标的识别性有显著改善,动态跟踪的实时性响应也提高了20％以上。     

基于ROI分割的视觉相干映射手势跟踪

基于视觉的手势识别具有直观、自然的特点,但是在对手部形态的捕捉和理解上存在难点,导致识别率低下.通过对手部的形态研究,本文利用手部的几何特征,结合差分分割算法和指尖的特点来确定ROI区域,并且利用相干映射算法进行轨迹跟踪,得到手指运动的位置转移状况,最后综合得到手指的运动方位,达到手势跟踪的目的.为手势识别的语义判断提供准备.对于手部运动中出现的无规律形变和遮盖具有较好的效果,具有较强的鲁棒性.     

基于双Nios Ⅱ的红外图像实时Otsu局部递归分割算法设计

针对传统Otsu局部递归分割方法很难实时实现的局限性,提出了一种适合FPGA(现场可编程门阵列)中N iosⅡ软核处理器实现的快速Otsu局部递归分割算法,该算法的思路是把一次Otsu分割得到的目标区域作为新的图像再进行一次Otsu分割,得到的结果作为最终分割阈值。利用并行N iosⅡ和VHDL实现的硬件加速逻辑协同设计保证算法的实时实现。实验结果表明,在不同的背景下,利用本文设计能够实时稳定地对目标分割提取,具有较好的鲁棒性。     

一种基于DCT变换的ROI嵌入式编码算法

JPEG是目前应用最广泛的静止图像压缩标准,将JPEG功能多样化具有重要意义。利用DCT变换比小波变换更加简单、快速的特点,结合SPIHT算法细化过程原理,实现了一种与JPEG标准兼容的ROI编码算法,既不增加编码时间,又可以实现ROI的渐进式增强传输,而且在图像重建质量稳定性和可控性方面要远远好于区域自适应量化编码,在较低码率下,仅增加少量码流就能够明显改善主观视觉感受。