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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。 相似文献
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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。 相似文献
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为了检测红外场景中尺寸大小变化的弱小目标,针对传统滤波方法中固定大小滤波核对此类特性目标检测表现出的不足,提出一种基于尺度空间理论的红外弱小目标检测方法。首先对弱小目标特性进行分析,提出采用点扩散函数形式的目标模型来描述弱小目标;采用固定自适应邻域的方法对原始红外图像进行预处理,抑制背景杂波,增强目标能量;依据尺度规范化后的拉普拉斯尺度空间对图像不同元素滤波响应的不同,获取图像中的可疑目标,利用可疑目标点与其周围像素的梯度关系得到可疑目标点的中心坐标,并据此得到其在图中的尺寸大小;对每个可疑目标划分一个自适应大小窗口,获取分割阈值,分割出真实目标。实验结果表明,该方法能较好地检测出弱小目标,且具有较低的虚警率。 相似文献
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针对存在复杂背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于循环平移Contourlet变换和Facet模型多向梯度特性的检测方法。首先通过循环平移Contourlet变换,利用硬阈值对图像进行去噪,提高图像的信噪比和平滑性;然后设计了一种基于Facet模型多向梯度特性的中值滤波器,对去噪后的图像进行滤波,有效地抑制复杂背景和噪声;其次采用两级最大类间方差算法对滤波后的图像进行分割;最后根据相邻帧候选目标的位置和速度关系进一步检测弱小目标。实验证明,这种算法抗噪性强,对包含强纹理结构的复杂背景具有良好的抑制作用,能够有效地检测出弱小目标。 相似文献
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基于自适应门限滤波的红外弱小运动目标检测方法 总被引:3,自引:1,他引:2
在分析红外场景模型的基础上,针对空中红外图像中弱小运动目标的特征,提出一种用自适应门限滤波对背景进行抑制、利用自适应阈值分割对目标进行分割的帧内处理方法;在帧间采用八邻域判决法对弱小目标进行检测;实践证明,该技术能有效提高图像的信噪比,从而达到有效分割和快速检测小目标的目的。 相似文献
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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。 相似文献
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为解决复杂背景下红外弱小目标检测精度低的问题,本文提出一种基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法,算法主要模拟了人眼对目标对比度敏感这一机制。首先利用8向梯度方程提取红外图像的梯度显著图并二值化处理;根据小目标的尺寸大小特征对梯度显著图进行优化处理,剔除孤立的噪声点和尺寸较大的背景梯度显著区域;利用视觉对比机制对优化后的显著图进行局部对比度计算,通过阈值处理剔除虚警目标,完成红外弱小目标检测。仿真实验表明,该算法在低信噪比情况下对红外弱小目标的检测率较高,且虚警率低,单帧检测时间较小。 相似文献
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基于自适应Wiener滤波的红外小目标检测方法 总被引:5,自引:2,他引:3
在分析红外场景模型的基础上提出了用自适应Wiener滤波器估计起伏背景、自适应门限分割、基于邻域管道目标检测的小目标检测方法。采用连续采集的红外图像序列进行了实验,仿真了不同信噪比(SNR)条件下的目标并给出了目标检测结果及其分析。结果表明,算法能够从信噪比大于2.0的图像序列中检测出目标轨迹。 相似文献
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研究了球坐标系中的目标跟踪,提出了一种基于球坐标系的水下目标运动模型,指出了机动目标运动模型中均值和方差的取值,在此基础上,导出了基于球坐标系的自适应卡尔曼滤波跟踪算法,给出了Monte Carlo仿真实验的结果。结果表明:在球坐标系中,该模型对水下目标的径向距离、方位角、俯仰角及其速度和加速度具有良好的跟踪性能,无须进行目标的机动检测,跟踪算法所需计算量小。 相似文献
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地面多目标跟踪滤波技术 总被引:1,自引:1,他引:0
介绍了地面运动目标的跟踪滤波算法。计算机仿真及真实雷达环境的多目标跟踪表明,采用本文提出的多目标跟踪处理算法进行地面目标的跟踪,跟踪精度和实时性都能满足要求,该方法是有效和可行的。 相似文献
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针对被动跟踪中常见的滤波发散、收敛速度慢和跟踪精度低等问题,研究了一种非线性系统的自适应推广卡尔曼滤波算法。该算法能够在线估计噪声的统计特性,动态补偿模型线性化误差,消减系统的观测误差。对其滤波理论及算法进行了研究与仿真,结果证实该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。 相似文献
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一种红外弱小目标检测新方法 总被引:3,自引:2,他引:1
研究天空背景下红外运动弱小目标的检测。对红外序列图像进行累积后进行小波分析,再采用自适应门限处理,使用小波反变换将背景中低频分量和高斯噪声去除,再采用非线性滤波,最后再使用累积的方法找出目标,并得到目标航迹。实验结果表明,该方法能有效地检测定位运动红外弱小目标,并具有很强的抗噪声性能。 相似文献
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由于分辨精度有限以及易受目标能量强弱的影响,基于Fast Fourier Transform(FFT)的算法不能对位于同一距离单元的密集强弱目标进行有效的速度估计.基于此,本文采用基于协方差矩阵迭代自适应(Iterative Adaptive Algorithm,IAA)的改进Capon(Modified Capon,MCapon)算法对密集强弱目标速度参数进行高分辨估计.该方法首先采用Keystone变换进行距离走动校正,然后利用目标所在的距离单元数据进行协方差矩阵重构,接着利用MCapon方法使得密集强弱目标信号幅度输出均为常数1,最后实现了速度的高分辨估计,在保持高分辨的同时提高了稳健性.理论分析和实验仿真结果表明,所提方法可对包络校正后位于同一距离单元的密集强弱目标径向速度参数进行有效的高分辨估计,估计性能优于FFT类方法及子空间投影方法. 相似文献