基于兴趣区分割的红外舰船目标实时检测算法

针对复杂海天背景条件下的远距离低信噪比红外图像舰船实时目标检测问题,分析了海天背景舰船目标图像特点,提出利用图像小波分解得到的水平与垂直细节分量提取兴趣区,通过在兴趣区进行迭代最大类间方差法分割检测舰船目标.实际录取数据实验结果表明,算法针对各种海面场景与目标类型均能准确检测目标,实时性好.     

一种基于线阵扫描成像的红外搜索跟踪一体化系统设计

分析了红外搜索跟踪系统的特点,比较了目前广泛采用的几种典型设计方案.针对某地基防空警戒红外系统设计要求,提出并实现了一种新的基于线阵扫描成像+伺服周扫的系统设计方案,重点介绍了其中关键部分实时信息处理分系统的设计实现方法.此设计的特点是能够以低成本的单一系统实现搜索跟踪一体化功能,既能实现目标的快速全空域360°搜索监视,义能对重点目标实现高精度跟踪测距,形成目标三维航迹,使其具备真正的光电雷达功能.外场试验实测数据验证了系统的探测能力.     

一种基于空间滤波的红外小目标检测算法及其应用

针对红外探测系统中单帧红外图像中的小目标检测问题,在分析红外场景模型的基础上,提出了一种基于自适应噪声平滑和空间滤波的背景杂波抑制算法.该方法对于起伏背景下红外小目标的检测有良好的性能,且具有目标信息损失小的优点.同时,利用ADSP-TS201S高性能数字信号处理器实现了该算法,并成功应用到某全向红外搜索跟踪系统中.实验结果表明,在低信噪比情况下,算法有很好的检测性能.     

一种结合辐射特征的高效红外目标提取算法

针对现有红外图像受环境与背景等因素干扰而无法对红外图像进行精确的目标提取的问题,根据物体的辐射特征,提出了一种具有高精度红外目标分离的提取算法;该算法从红外成像的角度出发,充分利用物体的辐射分布特点对目标的辐射量以及分布概率进行求取;最终转换为图像的灰度级,并结合灰度差特性实现目标的高精度分离。实验结果表明,该算法能够获得相比其他算法更精确的目标图像,并具有抗干扰能力强与耗时低的目标提取优势。     

红外搜索跟踪系统中跟踪门算法研究

分析了多目标跟踪过程中预测误差的来源、分布及传递关系,计算出目标的测量误差和本机的速度测量误差在坐标转换后的偏差,并根据目标的机动特性建立了相应的机动加速度模型。讨论了如何在保证正确判定概率PCD条件下选取尽可能小的跟踪门体积,给出了跟踪门的设计,并说明了系统扫描方式对跟踪门设计的影响。还建立了目标的状态方程和测量方程,运用标准Kalman滤波,实现了机载IRST系统的多目标跟踪,并对仿真结果进行了分析。     

基于红外辐射信息的IRST系统机动目标跟踪算法

传统的IRST(红外搜索与跟踪)系统是一个仅有角测量的系统,对于目标距离是不可观测的.文中增加了红外探测器对目标红外辐射的响应信息这一测量项,使其成为一个距离可观测系统,并在此基础上,建立了目标的观测模型,推导出了机动目标跟踪的EKF跟踪算法.通过跟踪一个机动目标的仿真过程,对算法性能进行了检验,结果表明:本算法对机动目标能进行有效的跟踪,而且跟踪精度也是令人满意的.     

基于SA4向量小波变换及Fisher算法的红外弱小目标检测

本文提出了一种新的红外图像弱小目标检测方法,即利用SA4向量小波的优良性质,采用恰当的预滤波器对图像进行预处理;而后利用Fisher算法对经SA4向量小波变换得到的高频图像进行分割,最终将目标从背景中分离出来;大量实验表明该算法是有效的。     

基于红外目标跟踪技术的实时视频采集系统设计

在对特定人员位置识别并实时跟踪进行视频采集的应用中,基于ARM9 S3C2410处理器并搭载CCD成像单元、红外波段滤光片和两自由度云台实现了一个全自动红外目标识别系统,在采集并分析红外图像样本基础上,设计了一种快速的图像二值化算法,通过自动分割、快速搜索比对等步骤,实现了对既定红外目标的实时检测和运动跟踪,该系统简单可靠,便于嵌入各类自动化应用设备。     

结合目标提取和深度学习的红外舰船检测

传统显著区域提取红外舰船目标检测算法进行图像处理时虚警率高,而深度学习的红外舰船目标检测方法速度慢。针对这些问题,提出了一种将传统的目标提取与深度学习中分类的思想相结合的红外舰船目标检测算法。首先通过高帽变换（TOP-HAT）和 低帽变换（Bottom-HAT）对图像进行处理,然后通过阈值分割方法和归并算法对图像进行候选区域的提取,再运用深度学习中分类的思想完成对目标船舰的检测。通过测试数据集进行实验并对比分析,结果表明改进后的检测算法平均精确度达到83.69%,较之于传统显著区域提取算法精确度提升了8.09%,较之于Faster-R-CNN算法每百张检测时间缩短了2 s。     

基于目标能量的远距离红外空间目标提取算法

提出了一种基于目标能量的红外目标提取算法.这种算法利用目标相对角速度大于瞬时视场时图像会产生拖尾的现象,采用能量叠加来增强目标与背景的信噪比,从而实现对信噪比小于或等于5的远距离红外空间目标的探测和跟踪.此算法运算量小,可在硬件上实现.实验表明,此算法能实时探测和跟踪距离不小于15 km的红外空间目标,且探测概率可达96％.     

基于多向差异度的红外弱小目标检测算法

在分析红外图像中弱小目标的特征后,针对目前经典的红外弱小目标检测算法性能不足的问题,提出了一种基于多向差异度的红外弱小目标检测算法.该算法利用待检测像素点在各方向上的差异度来判决其是否为目标,无需背景预测、图像增强等处理,因此其构造简单,计算量小,易于实现,并能有效改善复杂背景环境下红外弱小目标的检测性能.通过大量的仿真实验证明了该算法的有效性和优越性.     

红外目标图像感兴趣区域自动提取研究

基于感兴趣区域的图像压缩编码技术已成为图像编码领域的研究热点.由于图像不确定性以及目标自动识别的实时性要求,现阶段通过模拟人类视觉特性确定感兴趣区域算法不能满足需要.基于目标红外图像的特点,提出了一种逐步逼近二雏最大熵阈值递推搜索算法,综合运用二维最大熵阈值分割方法、顺序统计滤波、数学形态滤波等技术,实现了目标红外图像感兴趣区域的自动提取,经实验验证该方法不仅能满足一般的实时性要求,而且可靠、效率高,具有较高的实用价值.     

基于二维正态云模型算法的红外图像弱小目标检测

针对红外图像弱小目标检测的特点,采用二维正态云模型算法。首先利用一维云的特性建立二维云模型,由两个相互独立的一维云模型函数组成,目标像素的分布点为一个云滴,整个像素分布区域形成的云团反映了图像中目标的特性;接着依据目标判别条件函数来通过函数发生器产生正态云模型;最后在红外图像弱小目标检测误差函数下构造各云层的目标函数。实验仿真显示本文算法对红外图像弱小目标检测效果最好,能检测率高,虚警率低,耗时少。     

基于中值滤波和多向梯度搜索的目标检测算法

复杂背景下低信噪比弱小目标的自动检测是当今目标自动探测研究尚未解决的一个难题.针对复杂天空背景条件下低信噪比的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于中值滤波和多向梯度搜索相结合的目标检测算法.算法首先运用中值滤波器将目标从红外背景中分割出来,再结合多向梯度判决算法提取出真实目标点,最后辅以形态滤波填充目标内部空间,构成完...     

红外搜索跟踪系统的探测概率研究

文章讨论了红外搜索跟踪系统中探测概率、虚警概率和信噪比三者之间的关系,给出了一个在此模型基础之上的实际地面告警系统的探测概率计算实例。     

基于过渡区的红外目标图像分割与压缩研究

为了解决低带宽信道传输红外目标图像的问题,在改进的基于过渡区图像分割方法的基础上,将其应用到红外目标图像感兴趣区域的自动提取,最后探讨了基于状态位图提升SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)算法的感兴趣区图像压缩。在JPEG2000的基本框架下进行了具体实现,通过图像实验充分验证了该方法的有效性、实时性,具有重要的应用价值。     

一种红外目标检测系统中实时信息处理机的设计与实现

介绍了一种空中红外目标自动检测系统中实时信息处理机的设计与实现.该实时信息处理机采用了高效的红外目标检测和跟踪算法,该算法实时性好、抗干扰能力强.同时良好的软硬件设计使得处理机处理能力强,实现了50帧/秒的处理帧频.全数字、模块化设计使得该处理机克服了传统处理机的不足.特别是USB2.0接口的引入使得系统的连接简单可靠,具备了很强的可维护性.     

实时红外目标跟踪方法

针对红外图像的特点,提出一种实时目标跟踪方法。该方法采用局部二元模式(LBP)算子提取图像的多尺度LBP编码直方图作为图像特征向量,使用卡方统计度量模板图像和样本图像的相似度。结合Kalman滤波和多尺度模板更新机制,使得算法在目标尺寸大幅变化,目标部分遮挡、短暂消失等情况下仍能保持跟踪的正常稳定进行。针对该算法,设计了专用图像处理板卡,介绍该算法在图像处理板上的硬件实现方法,使目标跟踪满足50 Hz/s的实时处理要求。最后,使用两组实录红外序列图像进行了仿真实验,验证了该算法的有效性和鲁棒性。     

基于遗传算法红外小目标检测的研究

为解决复杂空中背景下红外弱小目标的快速检测,提出了一种基于遗传算法的检测思路。该思路主要是通过利用遗传算法高效快速的搜索方式,结合传统的红外小目标检测算法,最终实现红外弱小目标的快速检测。最后通过MATLAB编程后,实现了复杂背景下红外小目标的快速检测。通过仿真及与相应的传统算法的比较,发现了遗传算法自身的优势和劣势,最后说明了遗传算法在红外小目标检测领域广阔的应用前景。