基于支持向量机的红外小目标分割和聚类方法研究

目标图像的分割与聚类是检测和识别红外小目标过程的预处理部分。通过映射最小二乘向量机对原始红外图像中每一像素的局部区域作灰度曲面最佳拟合,在拟合曲面上进行灰度极大值像素点位置估计,再通过聚类分析提取出可能的小目标。并以混合核函数为例导出了极值点估计所需的二阶方向导数算子。对模拟和实际的海空红外图像进行了实验验证。研究表明,基于支持向量机的小目标分割和聚类算法具有较强的适应性。     

基于多尺度小波核LS-SVM的红外弱小目标检测

针对红外弱小目标检测提出了一种新的算法.算法首先对图像进行均值滤波处理以减少噪声点,然后利用基于多尺度小波核函数的最小二乘向量机对图像进行局部灰度曲面拟合,再通过二阶方向导数算子计算出其特征图像并将连续几帧特征图像融合,最后采用对比度分割方法确认目标位置.仿真实验表明,该方法不仅具有良好的适应性和检测效果,而且具有较强的时效性.     

基于Zernike-Facet模型和总体最小二乘的弱小目标检测

弱小目标一般是图像局部区域的极值点。针对这个特点,依据二元三次函数的极值理论,该文提出了一种新的弱小目标候选点的检测方法。发展了一种新的图像局部灰度拟合模型,即Zernike-facet模型,模型参数的求解采用比最小二乘(LS)抗噪能力更强的总体最小二乘(TLS)算法。新检测方法通过Zernike-facet模型和TLS对原始图像中每一个像素的局部区域进行曲面拟合,然后在拟合曲面上提取极值点作为目标候选点。仿真表明,新方法在抑制噪声上优于其他常用方法。可见光/红外图像小目标检测实验也证实了新方法的有效性。     

基于向量机的边缘检测算法优化研究

该文利用最小二乘向量机(LSSvM)对原始图像每一像素的邻域作灰度曲面的最佳拟合,并以径向基核函数为例导出了图像的梯度算子和零交叉算子。通过梯度和零交叉的综合,实现了边缘的定位和检测,提出了利用边缘检测性能指标来优化参数的方法。确定了高斯LSsVM的参数(σ2,γ)为(7,1),用所选参数进行了图像边缘检测实验。结果表明,基于支持向量机的边缘检测算法可靠性好、效率高。     

利用局部灰度特征分析实现红外弱小目标检测

提出了一种利用局部灰度特征分析进行红外弱小目标检测的新方法.该方法通过判断图像局部灰度包络曲面是否具备二维高斯函数曲面特征实现红外弱小目标检测,不需要进行传统的背景预测.设计了新的目标局部灰度特征提取方法和适合工程计算的自动目标检测算法.实验结果证明了算法参数选择策略的有效性,验证了算法对复杂背景边缘良好的杂波抑制能力...     

基于二阶梯度的红外小目标检测方法

为了提高复杂背景下红外图像中弱小目标的检测概率同时降低虚警率,本文提出一种基于二阶梯度的红外弱小目标检测算法。首先基于小面模型采用二维离散正交多项式对原始图像局部灰度分布进行拟合,然后设计二阶方向导数滤波器对图像进行滤波并分解为不同的方向通道,再根据极值定理对不同的方向通道求取极值图像,随后对极值图像进行形态学滤波以增强目标能量并进一步抑制背景杂波,之后对极值图像进行归一化处理并统计其直方图,利用直方图灰度分布选取合适的分割阈值,进行阈值分割后得到二值图像并最终确定目标位置。实验结果表明,该方法在信噪比极低的复杂背景下可准确地对弱小目标进行检测。     

空间目标红外特征提取与识别技术

针对空间目标红外识别中典型的类内变化大、类间变化小等问题,提出了一种用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器结合局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)直方图特征和灰度直方图特征的空间目标红外特征提取与识别方法.以国内某卫星和国外某卫星为研究对象,提取它们红外图像的LBP直方图特征以及灰度直方图特征;使用红外仿真软件生成两个目标在不同姿态、不同分辨率下的样本图,并分成两部分,分别作为SVM分类器的训练集和测试集.实验结果表明,LBP直方图特征和灰度直方图特征均能够以较高的准确率对空间目标进行识别,且其识别效能与目标红外图像的分辨率以及SVM核函数有关.     

基于最小二乘支持向量机的图像边缘检测研究

本文研究了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的图像边缘检测技术,利用LS-SVM对图像像素邻域的灰度值进行曲面拟合,通过采用多项式核函数、高斯核函数推导出图像的梯度和零交叉算子,并结合梯度算子和零交叉算子实现了图像边缘定位.通过实验获取了不同核函数的最佳卷积核的大小,同时采用遗传算法对不同核函数的参数进行寻优以获得最佳的边缘检测性能.通过与Canny方法的实验比较,验证了本文提出的边缘检测方法是有效的.     

基于曲面拟合的红外图像盲元检测方法

针对传统红外图像盲元检测方法采用固定检测阈值和不能兼顾全局非均匀性的问题,提出了一种基于曲面拟合的盲元检测方法.首先分析了有效像元和盲元在灰度分布三维图上的显著差别,进而提出整幅本底图像的曲面拟合方法,然后用拟合后的曲面值作为比较基准运用3σ原则进行盲元检测.使用拟合后的曲面值替代固定基准能够消除探测器响应非均匀性对盲元检测的影响,提高盲元检测的准确性和有效性.进一步开展了验证实验和比较实验,实验结果表明该方法比直接运用3σ原则法检测精度更高、更有效.     

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。     

红外图像序列小目标的特性分析与检测

在红外图像中微弱小目标的检测一直是研究的重点和难点。文中介绍了一种利用形态学的Top-hat算子检测方法，主工步骤是先对图像进行滤波，然后依据目标运动的连续性进行目标检测，并对检测所得的目标特性进行分析。实验表明，该检测方法十分有效，并且还发现图像序列中小目标的灰度和质心位置变化是有规律的，它可提高检测的准确性。     

背景自适应的多特征融合的弱小目标检测

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。     

红外点目标探测系统的作用距离理论模型分析

系统性地分析了红外点目标探测系统的作用距离理论模型。通过建立大气分层模型,结合MODTRAN模型计算了中波红外光和长波红外光在典型大气条件下的透过率。两者计算结果的对比数据可为红外探测系统设计中的波段选择提供参考依据。通过对目标红外辐射强度的理论模型进行分析,计算了几种典型目标在不同波段的红外辐射强度,为系统作用距离的指标论证提供了支撑。从红外图像噪声的概率密度分布函数出发,推导出了图像信噪比与系统检测概率及虚警概率的理论公式,为检测门限设置提供了参考依据。红外点目标探测系统的作用距离理论模型分析结果对于提升红外探测系统作用距离指标论证的可信度和系统参数设计的合理性具有非常重要的理论支撑作用。     

基于局部特征的单帧红外小目标检测算法

针对单帧红外小目标具有能量值高于背景和噪声的特点,提出了一种基于局部特征的单帧红外小目标检测算法。该方法首先分析了单帧红外图像各部分的高低频关系,利用单帧红外小目标与背景在频率上的不同,采用二阶巴特沃斯低通滤波器滤除背景干扰;然后设定能量与灰度阈值进行自适应阈值分割,保留疑似目标点;最后通过改进的拉普拉斯算子突出红外小目标轮廓。经过红外图像仿真实验验证,该方法能够在复杂空域快速而准确地检测出单帧红外小目标。     

Infrared small target detection using directional highpass filters based on LS-SVM

An infrared small target detection method based on the least squares support vector machine (LS-SVM) is proposed. The LS-SVM model is applied to generate a row and a column directional highpass template filters. By filtering the original infrared image with the two templates, respectively, and fusing the two filtered images, the possible small target can be extracted. Experimental results demonstrate that the presented method is robust and efficient.     

基于冗余小波变换的高频地波雷达目标检测算法

为了从高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar, HFSWR)信号生成的复杂距离多普勒(Range Doppler, RD)图像中准确提取运动点目标, 提出了一种基于冗余小波变换(Redundant Discrete Wavelet Transformation, RDWT)的RD图像点目标检测算法.该算法根据点目标与海杂波、电离层杂波等特征的差异, 首先在距离方向进行自适应RDWT以去除海杂波和地杂波, 并在多普勒方向进行自适应RDWT以去除电离层杂波; 然后利用图像形态学运算对背景噪声进行了抑制; 最后进行阈值自适应分割以得到点目标.实验结果表明:该算法能有效抑制RD图像中的海杂波、电离层杂波和背景噪声, 能从复杂的RD图像中实现点目标的有效检测, 其检测性能优于改进的恒虚警率(Constant False Alarm Rate, CFAR)算法.     

基于萤火虫最优偏差的红外目标检测算法

为了提高红外目标检测的性能,借鉴萤火虫算法,提出了一种基于萤火虫最优偏差的红外目标检测算法。算法首先建立红外目标检测模型,通过红外拍摄系统对目标像点定位,将检测目标的光强分布看成高斯分布函数,利用质心窗口采集图像;以红外点目标成像的艾里斑能量分布做为萤火虫适应度函数,利用差分迭代对红外目标进行检测寻优;通过控制最优偏差估计的检测误差来优化检测目标。最后实验仿真显示本文算法能够检测出红外目标区域,相比其他算法边缘定位更准确,同时检测效率较高。