基于Contourlet及目标特性分析的弱小红外目标检测

研究了一种复杂背景下红外小目标检测的新方法。根据远距离红外弱小目标在相平面上成像的各向同性特征以及目标与背景边缘分离困难的现状,提出了一种基于Contourlet及目标特性分析的弱小红外目标检测算法。首先采用Contourlet变换对图像中的低频起伏背景及边缘与随机噪声和目标进行分离;然后对红外目标进行基于各向同性特征的目标提取;最后对目标进行分割、检测以及定位,并输出目标信息。通过与一些传统方法进行基于主观视觉和客观指标的对比发现,该算法可有效分离目标与低频背景、随机噪声及背景边缘,对红外图像基于弱小目标检测背景处理时,效果较好。     

弱小运动目标空时增强检测的仿真研究

提出了一种序列图像中弱小运动目标空时增强检测技术并进行了计算机仿真研究.目标被假设为在单帧图像上具有一定尺寸,利用二维空域模板对目标能量进行增强并作二值化处理.根据目标最大速度条件,在二值化后的图像序列中搜索可能目标轨迹,并与预定义的轨迹表(track table)进行匹配从而获得检测结果.该技术最大的优势在于同时在空域和时域对目标作增强处理,大大改善了信噪比,十分有利于实时实现.理论分析和大量仿真实验表明该技术在5帧图像集成时能稳定检测SCNR=2dB、大小超过3×3的弱小运动目标.     

基于数学形态学的运动目标检测算法

帧差法和背景差法都是重要的运动目标检测方法,帧差法不能完全提取出目标的所有相关点,而背景差法又受环境光照的影响。针对传统运动目标检测算法的不足,提出一种基于数学形态学的帧差法与背景差法相结合的运动目标检测算法。先将帧差法得到的图像经过数学形态学处理,再将其与背景差法得到的图像相结合。实验表明,该算法能适应复杂变化的环境,准确地提取运动目标,对复杂干扰场景下的实时运动目标检测得到了较为满意的效果。     

基于图像块相关的弱小目标检测算法研究

针对复杂云层背景下的弱小目标检测问题,提出了一种基于图像块相关的弱小目标检测算法。首先对图像进行灰度值反转,然后利用相邻块之间相关性进行云层背景抑制的预处理,从而削弱复杂云层背景对弱小目标检测的干扰,最后对图像进行灰度值拉伸处理,增强弱小目标,提高对目标的检测准确率。实验结果表明,提出的算法可抑制云层背景对弱小目标干扰,实现复杂背景下弱小目标的检测。     

基于多特征融合的红外弱小目标检测

为解决红外弱小目标检测领域中基于单类先验知识的人类视觉系统检测方法检测准确率低、虚警率高以及显著图计算复杂等问题,提出一种在复杂背景条件下对红外弱小目标多种特性进行融合处理的检测方法。通过融合红外弱小目标的局部灰度值大、自身灰度信息符合二维高斯分布以及与邻域相似度低的三大特性,利用协方差检测和相似度对比计算得到显著图,对显著图进行简单阈值分割得到真实目标。对不同复杂背景和不同数据类型的红外源图像进行弱小目标检测实验,结果表明:与基线算法相比本文所提算法检测结果背景抑制因子和信杂比增益均提高2~3倍,交并比为HVS类方法最优,ROC曲线在较低虚警率时获得最高检测准确率。本文方法将红外源图像中弱小目标多个特性进行有效融合,提高检测精度的同时降低了显著图计算复杂度,在不同复杂背景和杂波干扰的情况下仍能取得较好的目标定位和背景抑制效果。     

弱小信号雷达目标的信噪比分析及提高方法

对付弱小信号的雷达目标,如何提高信噪比(SNR)是信号处理的主要工作,也是成功检测目标的重要保障。本文通过对信号处理系统的仿真,分析信号处理对弱小信号目标回波的信噪比改善以及各环节的信噪比损失情况。     

基于新特征算子的复杂背景红外弱目标检测算法

针对复杂杂波背景下红外弱小目标检测困难的现状,提出一种基于新特征算子的复杂背景红外弱目标检测算法,显著提升了机载红外目标搜索及跟踪系统中弱小目标的检测概率.首先,通过背景的优化最小二乘图像匹配算法及差分滤波,滤掉大部分杂波背景.然后,在结果图像上进行新特征检测判断是否存在目标.最后,在序列图像上采用动态规划方式提取目标...     

基于局部积加权对比的红外弱小目标检测

针对复杂背景下因像素点噪声及高亮边缘干扰导致的对红外弱小目标检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于局部积加权对比的红外弱小目标检测算法.首先,分别计算目标区域与背景区域均值,并得到目标与局部背景的差异性;提出一种局部积加权方法,极大增强了小目标的显著性与抑制背景杂波的能力;其次,采用多尺度算法增强算法的自适应能力;最后...     

基于混合灰度差指标的低空目标图像检测方法

为了解决地面背景和云朵干扰对低空目标检测的影响,提出一种基于混合灰度差指标的低空目标图像检测算法。首先,分析地面背景与天空区域在图像中的分布以及灰度特征,根据水平灰度投影的阶跃变化将图像分割为天空区域和地面背景区域两部分;然后,在天空区域内,由于目标和背景之间的相似性比较小,而云朵和天空的相似性较高,由混合灰度差指标水平投影和垂直投影定位目标;最后,验证获取的目标坐标。试验结果表明,算法能检测出具有复杂地面背景的低空目标,也适用于背景中存在云朵干扰的目标以及弱小目标的检测;此外,算法的速度较快,满足视频图像处理的实时性要求。     

基于YOLO v3的交通场景目标检测方法

针对复杂交通场景下的目标检测准确率和实时性要求,以交通场景中的汽车、行人为目标,提出了一种基于YOLO v3的交通场景目标检测方法。首先构建了交通场景的数据集,其次采用K-means方法对YOLO v3重聚类出适用于交通场景的锚框,基于新的锚框对YOLO v3进行重训练,最后在构建的交通数据集上检验了目标检测效果。实验结果表明,基于改进的YOLO v3的交通场景目标检测方法满足准确率和实时性要求。     

基于形态滤波和梯度模糊GHMT的组合边缘检测

提出一种基于形态滤波和梯度模糊GHMT(灰度击中击不中变换)的组合边缘检测方法.先利用广义多结构元形态滤波器对图像进行平滑去噪,然后再引入一种梯度模糊GHMT算子提取边缘,该算子将模糊逻辑融入梯度GHMT边缘检测算子,为梯度GHMT在处理图像边缘不确定信息时提供了一种强有力的工具.实验结果表明,本文提出的组合边缘检测方法能够在较高噪声条件下,得到较为理想的图像边缘.     

基于数学形态滤波的电压闪变检测研究

电压闪变信号中经常混叠有随机噪声,针对Prony近似频谱估计算法对噪声较为敏感的缺陷,将数学形态学滤波和Prony分析相结合应用于电压闪变检测研究。首先利用数学形态学滤波法对含噪闪变信号进行去噪处理,再通过Prony算法和Hilbert变换分析并提取去噪后的特征信息。仿真结果显示,该方法有利于提高Prony算法对闪变信号的精确分析,同时验证了其可行性与准确性。     

基于形态滤波和动态测度的电能质量扰动检测

针对电能质量扰动信号的检测与定位,详细分析了动态(Dyn)测度的特点并在其对噪声较为敏感的基础上,构造一种双结构数学形态滤波器并结合Dyn测度算法实现电能质量扰动检测。对电网中的扰动波形进行预处理,以滤除信号中的随机噪声。对去噪后的信号波形,运用Dyn测度算法,通过提取信号的极值点获取信息从而快速识别信号的畸变点,对扰动起止时间进行检测。MATLAB仿真结果表明所提检测方法具有运算简单、运行速度快、检测准确的优点。     

一种基于数学形态学的谐波检测方法

电力有源滤波器能够动态地补偿三相电路中的电流谐波分量,为此必须准确、快速地检测出 这些电流分量。文中在αβ变换和dq变换的基础上提出了基于数学形态学的谐波检测方法,并利 用MATLAB/SIMULINK软件进行了仿真分析。仿真结果表明,通过合理地选择结构元素,该方 法能够快速、精确地检测出电流中的谐波分量。     

基于小目标视看距离的隧道照明安全性研究

隧道作为公路交通系统中不可缺少的一部分,由于其半封闭的管状空间特征,内部无法接受到自然光照。因此,为了保证驾驶员的视觉功效与安全性,需要对隧道空间内部进行全天候的人工照明。而以安全性为首要目标、兼顾节能性的隧道照明,需要提供适宜的道路表面亮度、色温等照明指标,从而在合理的照明能耗下使驾驶员达到保障驾驶安全所需的视看距离,即能够在发现障碍物后拥有充足的反应时间以避免交通事故的发生。本文在足尺隧道实验场地中,以小物体90%发现率所对应的视看距离作为最长可视距离评价指标,通过人因实验,探索不同道路表面亮度、色温的照明条件组合对隧道空间内驾驶员视看距离的影响。结果表明,道路表面亮度对最长可视距离影响显著,色温造成的影响则与道路表面亮度、驾驶员年龄等因素有关。     

基于数学形态学的绝缘子在线监测

为提高染污绝缘子污秽程度预测的准确性,引入了数学形态学对绝缘子泄漏电流信号进行降噪处理。通过选用不同形状的形态学结构元素进行仿真实验,确定了半圆形和线形结构元素更适宜于对绝缘子泄漏电流信号进行噪声抑制。构建了广义多结构元素串行复合形态滤波器。用该滤波器对模拟泄漏电流信号和人工污秽实验室中的泄漏电流信号进行滤波处理。结果表明:该滤波器可滤除多种噪声干扰,在实际工程中易实现。应用该理论设计的基于MSP430单片机的绝缘子泄漏电流在线监测系统,可进一步提高对绝缘子污秽程度的预测效果。     

一种基于数学形态学的扰动信号分形检测方法

针对电能质量扰动信号检测和定位问题,提出了一种基于自适应形态滤波和网格分形的方法。该方法将信号通过改进的形态滤波器进行预处理。该滤波器综合了不同的结构元素且在开一闭、闭开滤波器权系数的确定上采用了基于最小均方误差算法的自适应技术,具有更好的滤波性能和细节信息保留能力;根据网格分形理论,通过对信号网格变化规律的分析实现对电能质量扰动信号的精确定位。仿真结果表明了该方法的可行性和正确性。     

基于空-频域映射与虚警抑制的弱小目标检测算法

为了有效控制红外弱小目标检测过程中的虚警率,提高复杂云背景下的目标检测准确度,提出了基于空域-频域映射与虚警抑制的弱小目标检测算法。根据红外中心像素不同方向上的强度值,构建了方向最大中值滤波器,有效消除噪声;并利用中心像素与其邻域像素的强度差异,形成背景抑制滤波,充分增强弱小目标;考虑云区域的特有属性,联合非线性滤波,定义了云区域识别机制,提取空域映射;引入Butterworth差异低通滤波器,对去噪图像中的显著目标完成初步识别;基于其幅度信息,进行显著目标的精细检测;再利用细显著性检测结果,计算阈值,利用二值分割方法来获取去噪红外图像的频域映射;联合空域映射与频域映射,提取红外图像中的候选目标;根据真实动目标与虚警之间的运动特征差异,利用多尺度改进的管道滤波来抑制虚警,准确识别出真实目标。实验数据表明,相对于已有的弱小目标识别方案,所提方案能够准确地识别出真实目标,拥有更好的ROC特性曲线。     

一种基于高频电流频谱分析的故障电弧检测方法

提出了一种基于FFT及数学形态滤波的用于故障电弧检测的电流频谱特征提取方法。利用罗氏线圈和触发电路采集故障电弧引起的高频电流,然后进行FFT和数学形态滤波处理,提取出信号频谱的轮廓特征构造特征向量作为识别故障电弧的特征参数。仿真结果表明,该方法能有效提取出故障电弧电流的频谱特征,满足实时性要求。