红外偏振图像的目标检测方法

红外偏振成像探测通过对目标辐射和反射偏振态的探测,针对传统光学无法解决的问题,在目标检测方面取得高精度的结果,特别是在军事探测中,能够快速地将混杂在自然背景下的人造目标检测出来,以增强对目标的识别。偏振探测中所依据的强度、偏振度及偏振角信息反映出的不同物理特性,具有很强的冗余性和互补性。针对该特性,提出一种红外偏振图像的目标检测方法:首先使用Mean-Shift算法对红外图像和偏振度图像进行聚类处理;然后利用DS证据理论将聚类后的红外图像和偏振度图像中的物体信息充分结合,以区分目标与背景,达到目标检测的目的;最后通过仿真实验图像与小波融合图像结果的对比表明该算法的优势。     

低质量红外偏振图像的边缘提取方法

传统方法在增强低质量图像对比度时,噪声也实施了同步放大,因此,利用MapReduce聚类方法提出一种红外偏振图像边缘提取技术,提升强噪声下检测精准度.依据MapReduce分布式并行编程模型与传统聚类算法,完成MapReduce并行模型下K-means聚类算法的架构,采用非线性滤波形态学的开闭运算,获取红外偏振图像的峰...     

林地背景下伪装目标偏振成像检测算法

综合利用了偏振特征和偏振融合图像的分形特征,提出了一种林地背景下伪装目标偏振成像检测算法.首先通过模糊聚类的方法分割出偏振图像中目标的潜在区域,通过形态学方法去除微小干扰;然后在潜在区域提取分形特征,利用伪装目标与背景分形维数的差异排除背景奇异区域的干扰;最后对记录的目标区域进行判决,得到真实目标的位置和形状特征,从而...     

目标与背景的红外偏振特性研究

由于红外伪装技术在很大程度上削弱了当前对目标的红外识别能力,提出一种用红外偏振技术增强对伪装目标的识别能力的新方法。在8~14 μm波段,在特定的环境条件下对一个红外伪装目标和背景的红外偏振特性进行了研究,分析两者的强度对比度和偏振度对比度,结果发现,目标与背景的偏振度对比度远大于二者的强度对比度。这一结果表明,红外偏振技术在提高红外探测系统的侦察和识别能力方面具有十分重要的研究价值。     

一种红外序列图像目标边缘检测方法

红外序列图像边缘检测是图像处理中的重点和难点之一.提出了一种基于柔性形态学的红外序列图像边缘检测算法,首先对目标红外图像进行柔性边缘提取,然后在此基础之上采用模糊c均值聚类方法将图像转化为二值图像,从而得到比较精确的目标边缘检测图像.计算机仿真实验表明,该方法的性能优于传统的检测算子,并且具有抑制噪声的功能.     

红外偏振成像下的弱小目标检测

为了验证红外偏振成像在海杂波中检测弱小目标的可行性,开展了海背景下的红外偏振成像实验。使用未装偏振片和加装偏振片的红外热像仪对海杂波背景下的弱小目标进行了探测,同时采集了相应状态下的数据。为了验证偏振片对海杂波的抑制效果,对采集的数据进行了图像处理。从没有加装偏振片的红外热像仪数据中无法提取测试目标,而从加装偏振片后的红外图像数据中通过图像增强、中值滤波以及边缘检测的图像处理手段提取出了测试目标。     

多视角红外图像目标识别方法

随着红外传感器的性能提升和应用普及,获取同一场景下同一目标的多视角图像成为可能。为此,提出联合多视角红外图像的目标识别方法。首先对多视角红外图像进行聚类分析,获取多个视角子集。在每个视角子集中,红外图像具有较强的相关性。对于不同的视角子集,它们相对独立。为充分利用这种相关性和独立性,采用联合稀疏表示（JSR）对单个视角子集进行决策。特别地,对于只包含一个视角的子集,则直接采用经典的稀疏表示分类（SRC）进行处理。对于不同视角子集获取的决策结果,基于线性加权的思想进行融合处理,并根据融合后的决策变量判决多视角红外图像所属的目标类别。因此,所提方法在分析多视角红外图像内在关联性的基础上,分别对局部相关性和整体的独立性进行考察,并通过决策层的融合将两者融为一体,提高了最终决策的可靠性。实验中,在采集的多类交通车辆红外图像上进行识别,分别在原始图像、加噪声图像以及部分遮挡图像上对方法进行测试和验证,经过对比分析验证了提出方法的有效性。     

一种新的热红外影像边缘检测方法

针对热红外影像中感兴趣温度区边缘信息模糊、对比度弱、影像存在噪声,传统的边缘检测方法难以实现边缘提取的问题,同时考虑到热红外影像边缘的不确定性,提出了一种将多层次梯形模糊增强、模糊C均值聚类以及与Sobel算子相结合的边缘检测方法。该方法首先对热红外影像进行多层次梯形模糊增强,接着运用模糊C均值聚类方法对影像中感兴趣温度目标区进行聚类,提取出目标物体,最后利用Sobel算子对目标物体进行边缘检测。基于MATLAB进行仿真模拟,实验结果表明,该方法具有较高的检测精度,既能检测出模糊影像的边缘,又能提取出传统算法所不能检测出的细节信息,边缘较细,计算量小,获得了比较理想的检测效果。     

一种基于目标区域特征的红外与可见光图像信息融合方法

基于异源图像的信息互补关系, 提出了基于目标特征区域的小波变换融合方法。首先采用基于模糊C-均值聚类(FCM)的方法, 提取红外图像的目标特征区域, 用于异源图像目标特征区域的局部信息融合, 达到在可见光图像中加入红外目标信息的效果。其次以第一步融合的图像替换原有的可见光图像, 并采用小波变换的方法实现与红外图像的融合, 获得最终的融合图像。采用图像质量评价标准对本文算法和其他融合算法的实验结果进行分析对比, 证明所提出方法的有效性。     

基于显著区域提取的红外图像舰船目标检测

针对复杂海面背景下红外图像舰船目标由于灰度不均匀、海杂波干扰大等因素造成的自动检测虚警率高、准确率低的问题,提出了一种显著区域提取和目标精确分割相结合的红外舰船目标检测方法。首先,利用基于图论的视觉显著性(Graph-based Visual Saliency ,GBVS)模型计算待检测图像的显著图,使得目标区域信息增强;其次,结合舰船目标先验信息（长短轴、面积等）,利用多级阈值划分算法提取关注的显著区域,并确定原图中候选目标区域;最后,利用空间约束模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对候选区域进行分割,结合目标先验知识对分割区域筛选并输出目标位置。所提方法在公开数据集IRShips上与相关方法进行比较,结果表明,相比直接进行全图目标搜索的方法,所提方法不仅准确率高、执行速度快,且检测目标的位置更加精确。     

基于最大化背景预测的图像预处理技术研究

提出一种改进的基于最大化背景模型的背景预测算法.此方法通过区域最大化背景模型,来减小起伏背景边缘对背景预测的影响,实现对背景更好的抑制,提高了目标的信噪比,达到了抑制干扰和增强目标的双重目的,取得了很好的预处理效果.     

云天背景下单帧红外图像的点目标检测

针对云天背景下红外图像中不同的背景成分所具有的不同特性以及它们之间的差异,本文从基于背景预测模型的红外点目标检测方法出发,重点分析和对比了三种背景预测模板在背景预测、背景消除和阈值分割三个检测过程中,对不同的背景成分表现出的不同处理性能.实验结果表明,三种背景预测模板对云天背景中的各种不同背景成分具有不同的处理效果,实际应用时应充分分析红外图像云天背景中的各种不同成分的比重和差异,选择合理的背景预测模板.     

红外目标检测的自适应背景感知算法

低信噪比检测技术是实现红外自动目标识别的基本前提,其性能指标将直接决定系统的探测灵敏度和作用距离,是反映红外低可观测目标识别能力至关重要的一项核心技术.自适应背景估计方法是实现这一目标的有效途径.本文在重点论述几种常用背景估计方法的基础上,提出了形态滤波的优化改进算法.理论分析和实验测试表明:该算法简化了形态变换关系,优化了结构元构型,促进了滤波质量和运算速度的双向提高;既保持了形态滤波有效保护信号特性的操作特点,又改善了原算法对杂波起伏不够敏感的固有缺陷,使其自适应背景感知能力更强;算法简洁紧凑,操作效率高;对复杂背景的低信噪比图像环境表现出良好的滤波性能和稳健的适应能力.     

傅里叶域内双背景模型的海上红外序列图像目标检测

针对不同波动程度的海场景下红外目标检测的难点,提出一种傅里叶域内对海背景进行双模型建模的目标检测算法.由于不同的海场景具有不同的海水波动模式,用单一的模型较难准确的描述所有的海场景.海水在傅里叶域内幅度谱的稳定性较强,因此提出一种傅里叶域内的双海水背景模型,即概率单高斯模型和混合高斯模型.首先对海上红外图像进行行方向的...     

基于红外偏振成像的目标检测技术

红外偏振成像技术是利用物体偏振度上的差异来对复杂背景下的目标进行探测的。在战场上,由于人造物体和自然景物在偏振度上存在差异,红外偏振成像技术能够提高人们对自然景物及伪装的辨别能力。首先介绍了偏振成像理论及其系统的结构组成,然后对基于偏振图像处理的目标特征提取过程进行了分析,并对偏振图像像质评价方法以及图像融合、分割和特征提取方法进行了研究。最后给出了国外基于偏振成像目标检测技术的应用研究情况,并指出了该技术在军事领域中的应用价值。     

红外遥感图像舰船目标检测

红外遥感图像舰船目标检测在军舰探测、精确制导等军用领域以及海面搜救、渔船监测等民用领域具有极其重要的战略意义.本文回顾了红外遥感图像的发展历程, 总结了舰船遥感图像的特点及其图像处理的难点.着重分析了海陆分割和海洋背景图像预处理的研究现状, 对舰船检测算法进行了总结和归纳, 在此基础上对各种算法进行比较并指出其适用性和优缺点, 最后对其未来发展趋势进行了展望.     

红外小目标检测中的Bayes估计器背景抑制方法

针对红外小目标检测中的背景抑制问题,提出一种新的方法。利用分布图法和Bayes估计器根据有限帧图像估计出当前取景框的"纯背景",将各图与背景图运算得到只含有目标和少数噪声点的图像,对图像进行分割和目标判别,可有效抑制图像中的起伏背景,降低后期处理的错误率。实验验证了该方法的有效性。     

红外图像序列中运动弱小目标检测的方法研究

研究在红外图像序列中检测运动弱小目标的方法.首先通过高通或形态学滤波进行图像预处理,进一步用似然比检测分割出候选目标,考虑到环境干扰造成的目标在某一帧暂时消失的情况,提出了利用目标运动特征通过选择合适的邻域判决条件并结合图像流分析提取运动弱小目标的一种方法.模拟实验表明该方法能够准确高效地检测出运动弱小目标.     

EMD Based Infrared Image Target Detection Method

Under the complicated background of infrared image, the small target detection is a vital challenging task in modern military. In order to solve this problem, a novel method based on the empirical mode decomposition (EMD) is proposed in the paper, to detect small targets under complicated sea-sky background. The detection process contains two steps: the first step is to suppress the sea-sky background of the infrared image based on EMD; the second step is to segment the target from the background suppressed image through a threshold. The application of infrared images has shown that the performance of the algorithm can detect infrared small target under sea-sky background exactly. Compared with wavelet transformation, the testing results based on EMD method achieve tantamount results wavelet transformation, and even better in some respects. The simulations show that EMD method presented in this paper appears instructive for both theoretical and practical points of view.