海空背景下红外点目标检测算法

提出了一种基于灰度形态学的海空背景下的红外点目标检测算法。该算法三步：第一步,对原始序列图像进行了膨胀后累加,以提高信噪比（SNR）;第二步,对原始序列图像进行形态学滤波,去掉噪声和目标以提取出背景;第三步,前两步结果相减,自适应阈值后即可得到点目标,用实际摄取的图像进行实验,结果表明该算法能检测出信杂比（SCR0为1的红外图像。     

红外背景抑制与小目标分割检测

红外寻的导引头小目标图像的分割与检测是地空导弹和航空导弹的关键技术。本文研究用六种高通滤波器抑制大面积低频背景的效果与性能比较,在此基础上提出基于统计计算均值和直方图的自适应门限背景抑制与小目标分割方法。基于目标运动的连续性,规律性和噪声的随机性,研究连续性滤波器的设计和用流水线管道结构检测目标运动轨迹的方法,大量实验和比较结果检验了本文方法的正确性。     

复杂背景下红外运动点目标检测算法研究

讨论了复杂背景下低信噪比运动点目标的检测和跟踪问题，提出了基于卡尔曼滤波理论的背景预测，数学形态学膨胀累加，图像流航迹关联和二级并行假设检验的点目标检测方法。实验结果表明该算法能够较大程度提高红外图像的信噪比，有效地检测和跟踪点目标，并且能够解决目标丢失以及跟踪过程中出现目标的问题。     

基于数学形态学的红外运动小目标识别算法研究

针对红外成像制导跟踪的目标具有低信噪比、且背景和噪声干扰信息严重的特点,设计了一种基于数学形态学的红外灰度图像小目标检测识别算法。实验表明,该算法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,满足系统的实时性要求,是一种有效的红外灰度图像小目标检测算法。     

弹丸目标红外图像的阈值分割算法研究

针对红外弹丸目标图像的特点,在分析比较了几种传统的基于直方图阈值分割算法的基础上,探讨了提高该类算法实时性的途径。结合弹丸目标体积固定的特点,提出了一种基于p率直方图的快速算法。在分割效果上提高了对弹丸目标提取的准确性,在运行时间上与传统直方图阈值分割算法相比平均降低了30%以上。在Matlab环境下进行了仿真,验证了算法的有效性和实时性。     

复杂海面背景红外小目标自动检测方法

采用维纳自适应滤波，抑制随机噪声和高斯噪声；利用Otus阈值法分割图像，确定海天线和目标潜在区；利用Top—Hat算子进行形态滤波处理，抑制平缓变化背景并保留高亮度区的目标和强噪声；选择结构元素进行形态开运算，去掉细小的背景杂波干扰；针对远距离舰艇小目标总是出现在海天线附近以及红外目标灰度高于其邻域背景的特点，确定阈值即可分离出真正的目标。实验结果表明，该方法可以较好地抑制海浪、云层等背景的干扰，能有效检测复杂海面背景中的红外小目标。     

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。     

红外背景抑制与小目标检测算法

在有云层背景的红外序列图像中,检测和跟踪微弱小目标一直是研究的重点。介绍了一种简单可行的在云层背景下检测小目标的方案。算法中,首先进行背景抑制以获得更高的信噪比,接着是用门限分割以得到二值图像,最后依照目标在时间和空间运动的连续性,用一种管线法进行目标识别。实验结果表明算法十分有效。     

海面红外小目标检测算法研究

针对海面红外图像中出现的海面杂波和孤立噪声点的问题,采用了一种将空间域的滤波结果在时间域进行二次滤波的方法,实时地检测海面图像中的小目标.在空间域上,根据海面杂波具有一定方向性的特点,设计了4种方向的结构元素分别进行形态学运算来抑制海面杂波,再使用均值融合准则进行融合.在时间域上,利用目标在帧间的运动具有连续性而噪声点不具有该性质的特点,采用均值加权滤波的方法来滤除孤立噪声点,最后使用自适应门限分割检测出小目标.实验结果表明,本文算法在复杂海面环境下,能有效地抑制海面杂波和孤立噪声点的影响,减小虚警率,是一种有效的海面小目标检测方法.     

基于局部直方图的红外目标分割算法

在远程红外探测系统中,背景为缓慢变化的天空,而目标则表现为局部奇异点。目标灰度分布范围大,局部较亮,边缘与背景对比度低。根据这一特性,提出了一种基于局部直方图的目标分割算法。文中分析了多个目标的直方图分布特性,根据其灰度分布规律和像素个数判决条件实现了目标的有效分割。该算法适用于空域背景下的飞行目标分割。经过仿真验证表明,本文所提出的算法能快速有效地分割出红外飞行目标,有很强的实用性。     

红外弱小目标背景抑制中的二维空域廓线法

为了实现天基红外遥感图像中的弱小目标检测,抑制复杂的结构背景,提出了二维空域廓线法.算法以一维时域廓线目标检测理论为基础,将其扩展到二维空域,应用于单帧目标检测.采用二维空域廓线可以获得背景估计,用原始图像减去背景图像可获得包含目标的前景图像.将本文算法与现有的单帧目标检测算法相比,可获得更大的ROC曲线面积,表明提出算法优于同类算法.     

基于奇异值分解的红外弱小目标背景抑制

复杂背景的抑制是红外弱小目标检测技术的一个难题.为解决这个问题,提出了基于奇异值分解的背景抑制算法.从矩阵的角度出发,通过对原图像进行奇异值分解,将包含弱小目标信息的图像矩阵分解到一系列奇异值和奇异值矢量对应的子空间中,然后通过定义的偏差指数所确定的有效的奇异值来重构图像,从而达到背景抑制的目的.与二维最小均方误差算法比较,实验结果显示,该算法对红外弱小目标复杂背景从主观视觉和数值指标都具有良好抑制效果.     

基于稀疏环决策的天空背景红外弱小目标检测算法

针对天空背景红外图像中弱小目标检测的难题,分析了红外目标检测的模型,提出了基于稀疏环决策的目标检测算法。利用数学形态学滤波目标增强方法对图像进行背景抑制,而后采用恒虚警检测方法对滤波后图像进行自适应分割,从而获得候选目标点,然后计算各个候选目标点的局部自相似性描述子,对自相似性描述子归一化、分块之后得到稀疏环表示,利用相应的判断准则可以判别目标点与虚警点。实验结果表明,该算法应用于复杂云层背景弱小红外目标图像能够得到较理想的结果,与移动管道滤波方法相比,能有效区别目标点与固定云层杂波干扰,并且虚警率低,易于实现。     

非参数岸岛背景红外舰船目标识别算法研究

由于战场环境复杂且瞬息万变,针对岸岛背景引入了一种快速 的检测/定位算法。该算法能够搜索出感兴趣的红外舰船目标,比如停靠在港口的舰船,而且无需 预先训练。这种方法仅仅使用一幅单一的目标物体样例图片来发现视场中相似的匹配舰 船,而无需对要搜索的物体进行预先学习。从查询图像中提取局部方向核 作为描述器,用于度量一个像素与其邻域间的相似度。然后从这个描述器中提取出显著 特征,并将其与目标图像中的类似特征进行比较。这些比较是使用一个余弦相似度度量矩阵 来实现的。实验结果表明,这个算法表现优异,成功地识别出了复杂背景条件下的舰船目标。     

基于形态学滤波的红外弱小目标背景抑制

针对红外弱小目标检测中的背景抑制问题进行研究.首先对形态学滤波中结构元进行改进,提出一种组合型结构元,然后结合线性滤波和非线性滤波技术,对受背景杂波和随机噪声影响的图像采用低通滤波与改进型形态学滤波相结合的方法进行背景抑制.对比实验结果表明,该方法比低通滤波和标准形态学滤波算法在低信噪比环境下具有较大优势,较好地实现了对背景杂波的抑制和目标信号的保持,显著提高了图像信噪比.     

红外目标检测的自适应背景感知算法

低信噪比检测技术是实现红外自动目标识别的基本前提,其性能指标将直接决定系统的探测灵敏度和作用距离,是反映红外低可观测目标识别能力至关重要的一项核心技术.自适应背景估计方法是实现这一目标的有效途径.本文在重点论述几种常用背景估计方法的基础上,提出了形态滤波的优化改进算法.理论分析和实验测试表明:该算法简化了形态变换关系,优化了结构元构型,促进了滤波质量和运算速度的双向提高;既保持了形态滤波有效保护信号特性的操作特点,又改善了原算法对杂波起伏不够敏感的固有缺陷,使其自适应背景感知能力更强;算法简洁紧凑,操作效率高;对复杂背景的低信噪比图像环境表现出良好的滤波性能和稳健的适应能力.     

远距离红外图像目标分析及背景抑制算法

远距离红外图像的目标检测属于弱小目标检测问题,其图像信杂比低,背景结构边缘的抑制残差是单帧图像目标检测时引入的虚假目标的主要因素.分析了远距离红外图像的目标模型,接着根据目标模型选择合适的预测背景模版,并提出了基于该模版去最近邻算法,最后给出该背景抑制算法的仿真结果.该算法与典型的去均值算法、去中值算法相比抑制背景结构边缘更彻底和抑制后图像具有更高信噪比的优点,能为后续的闯值分割和多帧轨迹关联提供良好条件.     

红外小目标检测中的Bayes估计器背景抑制方法

针对红外小目标检测中的背景抑制问题,提出一种新的方法。利用分布图法和Bayes估计器根据有限帧图像估计出当前取景框的"纯背景",将各图与背景图运算得到只含有目标和少数噪声点的图像,对图像进行分割和目标判别,可有效抑制图像中的起伏背景,降低后期处理的错误率。实验验证了该方法的有效性。