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本文提出了一种基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测方法.首先利用Butterworth滤波器对原始红外图像进行高通滤波,得到包含少许噪声点和目标点的处理图像;然后,通过基于灰度形态学的多帧累加的方式进一步提高图像的信噪比;最后利用SUSAN检测算子对多帧累加过的红外图像进行分割并将真实目标检测出来.为了提高小目标检测的实时性,给出了基于FPGA DSP的硬件实现结构.实验表明,该方法能够较好地消除背景和抑制噪声,从而准确有效地检测红外运动弱小目标. 相似文献
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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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红外弱小目标检测的方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
本文研究在红外图像序列中检测运动弱小目标的方法。对传统的差分图像预处理方法进行了分析和改进,提出了利用累积效果和形态学滤波的图像预处理方法,简化了似然比检测阈值分割方法,提出了利用目标质心运动特征的目标提取判决方法。仿真实验表明,该方法能够准确高效地检测出运动弱小目标。 相似文献
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文中针对在传统红外弱小目标检测中,需要进行背景抑制滤波所带来的图像性质改变和检测速度不理想的问题,提出了一种基于局部二元模式(local binary pattern,LBP)算子的红外弱小目标检测方法.该方法对传统LBP算子进行了改进,使其提取的LBP编码值可以有效地描述红外弱小目标的灰度分布特性,达到了在不进行背景抑制滤波的条件下有效检测弱小目标的目的.结合改进的LBP算子和红外弱小目标灰度的"尖峰"特征,建立了灰度自适应快速扫描机制,有效提高了检测速度,降低了重复告警的出现概率.通过实录红外图像序列检测实验,证明本文方法在检测性能和检测速度方面的有效性和优越性. 相似文献
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由于红外热像仪采集的热红外影像存在大量的噪声、边缘信息模糊难提取,因此,提出了一种基于Laplace算子和灰色关联度相结合的边缘检测方法.该方法首先引进数学形态学对含有噪声的热红外影像进行形态学滤波,然后利用8邻域的Laplace算子作为参考序列,计算参考序列与系统序列之间的关联度得出关联度矩阵,再给定阈值判断是否为边缘点,最后细化影像.基于MATLAB进行仿真实验,结果表明:该算法对具有噪声的热红外影像具有较好的抗噪效果,能检测出传统方法不能提取的边缘细节信息,通过调整阈值可以控制检测的边缘信息量,是一种较好的边缘检测方法. 相似文献
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根据车牌纹理及其几何形状的特点,提出了一种新的基于自适应灰度形态学滤波的车牌图像分割算法。该算法不同于传统的形态滤波过程,结构元素的大小能随车牌图像的不同而进行自适应调整,因而更有效地提取车牌目标区域。实验结果表明,该算法对不同复杂自然环境和不同光照条件有很强的自适应能力,其定位准确率及抗干扰能力较其它传统分析方法有显著提高。 相似文献
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针对传统的图像边缘提取方法只强调图像中的水平和垂直边缘的不足,提出了一种基于不可分加性小波和形态学梯度相结合的图像边缘提取方法。根据二维不可分小波理论构造了低通滤波器,利用它对原图像进行加性小波多尺度分解;对低频子图像求形态学梯度,对增强后的高频子图像取模极大值;将所得梯度图与边缘图作加性小波逆变换,得重构后的边缘梯度图;并利用二值形态学方法对其进行处理,得最终结果边缘图。实验结果表明,本文算法可获得较好的边缘图像,与经典的边缘提取方法相比,该方法具有完整性、多方向性、平移不变性和快速性的特点。 相似文献