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1.
红外序列图像中运动小目标的检测 总被引:1,自引:1,他引:0
文中介绍了红外图像背景以及运动小目标的特性,将检测算法分为两大类,概述了红外图像中运动小目标检测的一般方法和流程,并具体介绍了几种典型的检测算法,分析了它们各自的特点。 相似文献
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红外图像序列小目标检测预处理技术 总被引:22,自引:6,他引:22
文中就如何复杂背景条件下低信噪比的小目标检测概率问题展开了讨论,提出了用空间高通滤的方法改善图像质量,达以抑制背景噪声,增强小目标的目的,并交坑通滤波和中值滤波做了一个简单的比较,随后采用分层投票表决法对目标进行检测,取得了良好效果。 相似文献
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针对传统的红外运动图像序列中微弱点目标动态检测系统,普遍存在着检测率较低,检测效果较差等问题。设计一种新的红外运动图像序列中微弱点目标动态检测系统。该系统主要分为硬件和软件两个部分,硬件部分详细分析了检测系统中FPGA模块、DSP模块、扩展存储模块和图像输出模块的工作原理和流程;软件部分先利用单帧检测来初步检测出红外运动图像序列中的可疑的微弱点,再采用能量累积关联方法对可疑的微弱点进行第二次检测。测试结果表明,所提检测系统检测率较高,并且对图像中微弱点目标检测的效果较好。 相似文献
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在只考虑目标、背景和红外窗口的情况下,计算了两个很简单的拦截过程中,信噪比和像元电荷数的变化。文中还介绍了国外对非冷却凹进形窗口的研究状况,包括凹进形窗口的气动加热率、气动光学特性。 相似文献
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一种序列图像中运动点目标的检测方法 总被引:4,自引:2,他引:4
序列图像中运动点目标的检测按图像的成像系统不同,可分为红外图像中运动点目标的检测和可见光图像中运动点目标的检测,而现有检测算法多是针对前者。为寻找一种适用于两种类型图像的运动点目标的检测方法,以多云天空为研究背景,提出了一种新的运动点目标检测算法。采用高通滤波和形态学滤波相结合的方法进行背景抑制,基于检测前跟踪(TBD)的基本思想,根据相邻三帧进行目标分割,利用轨迹能量累积方法完成目标检测。理论分析和仿真结果表明,该算法简单易行.既适用于红外图像又适用于可见光图像的运动点目标,而且对目标的运动速度和方向无任何限制。 相似文献
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对比红外小目标检测方法和其它目标检测方法,由于低信噪比、低对比度、小尺寸、缺乏目标的形状和纹理信息等多种因素,尤其是在复杂背景条件下,红外小目标的检测会更加的困难.在实践中,一种基于同组过滤器(Peer Group Fileter,PGF),二维经验模式分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)和局部逆熵(Local Inverse Entropy,LIE)的新型红外小目标检测方法被提出来,以解决前面所提到的问题.其中PGF被用来消除噪声和改善初始图像的信噪比;BEMD算法可以有效地估计背景并将背景从原始图像中移除;而LIE的主要作用是分解本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF).实验结果表明,新的方法可以有效且准确地提取小目标. 相似文献
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天空背景下红外小目标图像的分割与聚类是检测和识别目标过程的预处理部分。首先对图像进行对比度增强处理,并通过模板滤波法去除弱噪声,再运用分割算法把目标和强噪声从背景中分离出来,然后根据聚类得到可能的小目标,最后给出整套处理方法的实验结果和分析。 相似文献
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红外图像去噪在军事及民用领域应用广泛。现有基于深度学习的图像去噪方法主要为可见光图像设计,此类方法容易过度平滑图像细节,从而导致弱小目标丢失,为后续的检测任务带来困难。为了在去除噪声的同时保留好红外图像中的目标信息,本文提出了一种基于梯度可感知通道注意力模块的红外弱小目标检测前去噪网络。该网络首先采用编码器-解码器结构来去除图像中的加性噪声,然后通过梯度可感知通道注意力模块对图像高频区域进行自适应增强,有效保持红外弱小目标的响应强度。此外,本文提出了领域第一个包含3 981张含噪声的红外图像数据集。实验结果表明,该网络能够在有效去除加性噪声的同时避免过度平滑,很好地保留了红外图像中的目标信息,最终实现了在含噪声环境下的高鲁棒性红外弱小目标检测。 相似文献
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小波变换是一种有效的红外小目标检测方法。然而,在不同的子带、不同方向上,信号和噪声所呈现的特性不同,采用单一的阈值往往无法得到一个令人满意的检测结果。针对这一情况,提出了一种基于小波变换的自适应多模红外小目标检测算法。该算法可以根据不同尺度和方向上噪声的分布自动调整阈值,使得检测结果更加有效。其中分别采用了自适应Bayes Shrink阈值和广义交叉验证阈值处理每个子带的小波系数,接着再利用处理后的系数重构小波图像,最后通过一个简单的全局阈值分割得到红外小目标。实验结果表明,与对照方法相比,所提出的算法具有更好的检测性能和鲁棒性。 相似文献