一种空时域结合滤波的运动弱小目标检测方法

依据红外序列图像中弱小目标运动轨迹的连续性,提出一种空时域结合滤波的运动弱小目标检测算法．在分析弱小目标可能的运动轨迹的基础上,构造了一组滤波模板,利用这组模板对时域检测结果进行滤波,确定出弱小目标可能的运动轨迹．并进一步结合时域特征,对运动弱小目标进行累积增强．由于提出的方法充分考虑了序列图像中运动弱小目标的空时域特征,因此具有很好的检测性能．     

基于背景预测的红外弱小目标检测新算法

针对复杂背景中弱小目标检测难的问题,提出一种改进的双边滤波背景预测算法．该算法在双边滤波中引入梯度算子,自适应地对背景进行预测,将原始图像与预测图像相减可以抑制背景细节、增强目标信息,同时利用梯度的统计特性减少算法的计算量,提高了弱小目标检测性能．仿真和实验表明,与双边滤波的检测算法相比,该算法能够更加有效地从复杂背景中检测弱小目标．     

基于Kalman滤波的红外弱小目标检测前跟踪算法

红外弱小目标检测跟踪问题具有重要的军事意义和广阔的应用前景,检测前跟踪算法是解决这一问题的有效途径。提出了一种基于Kalman滤波的检测前跟踪算法：首先对红外图像进行形态学top-hat算子滤波预处理;然后利用恒虚警率阈值提取单帧候选目标,并利用目标灰度模板进行灰度核密度估计,初步剔除大部分虚假目标,累积处理若干帧后,利用Kalman滤波器筛选出最优轨迹;最后依据一定的判断准则从当前帧候选目标中提取出真实目标。与一种典型的基于管道滤波的算法进行对比,仿真实验结果表明,该算法对目标运动速度和信噪比的变化有较强的适应能力,同时能用于目标遮挡或消失等情况。     

一种新的红外弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比复杂环境下红外弱小目标检测问题,提出了一种基于拟蒙特卡罗抽样的检测前跟踪算法.采用新的基于拟蒙特卡罗抽样的高斯粒子滤波算法(QMC-GPF)估计目标运动状态和红外小目标幅度状态,同时利用该滤波算法中迭代更新的协方差矩阵的收敛特性构建判断逻辑,实现目标"软判决"检测.对仿真红外图像序列的实验表明,该算法可快速有效地跟踪和检测信噪比不小于1dB的弱小目标.     

多伯努利滤波的快速红外弱小目标检测与跟踪

针对复杂背景下多个弱目标检测与跟踪中存在的跟踪不稳定、非实时及量测模型高度非线性问题,提出一种基于多伯努利滤波的快速检测与跟踪算法.首先,采用改进的Robinson Guard算法抑制背景杂波,避免强起伏背景图像中目标被抑制的问题;其次,采用平方根容积卡尔曼滤波实现多伯努利检测前跟踪,在保证实时跟踪的同时,解决了滤波的高度非线性,避免了协方差矩阵负定造成的数值不稳定.实测红外背景图像实验表明,改进的Robinson Guard算法能够有效抑制背景杂波、保留弱目标信息,平方根容积卡尔曼多伯努利检测前跟踪能更准、更稳定地估计目标数目和状态,实现目标的实时检测与跟踪.     

基于边缘检测的Kinect深度图像去噪算法

Kinect实时提取的深度图像映射得到的彩色图像以及目标背景分离图像边缘存在明显锯齿,且图像噪声大,质量较差。对此提出一种针对Kinect深度图像去噪算法。运用基于Prewitt算子的分块自适应阈值边缘检测算法可得到比较精细的图像边缘;进而根据获取边缘信息对深度图像进行分类,边缘区采用单向多级中值滤波算法进行降噪处理,而非边缘区采用双向多级中值滤波算法进行降噪处理。最终利用Kinect得到边缘清晰,噪声较小的高质量深度图像,实验证明了算法的有效性。     

基于空域滤波的核RX高光谱图像异常检测算法

核RX算法将原始高光谱数据通过非线性映射到高维特征空间进行处理,具有很好的非线性异常检测性能,但当背景数据中混入异常点后背景核矩阵将发生退化,使得漏检率上升.针对此问题,该文提出一种基于空域滤波的核RX算法,利用高光谱图像同一波段相邻像素的空间相关性,采用分波段空域滤波的方式优化背景数据的分布,抑制了异常数据对背景的干扰,构造更加符合背景分布的核矩阵,有效提高检测概率的同时降低了虚警概率.通过试验模拟数据和真实AVIRIS数据的测试检验,说明该算法性能优于传统RX算法以及核RX算法.     

基于降采样块匹配的数字视频3D降噪算法

针对数字视频图像的高斯白噪声,提出了一种基于降采样块匹配的3D降噪算法.该算法先进行边缘检测并分块噪声估计,根据噪声强度设置阈值,然后利用图像的自相似特征,对搜索块内部像素降采样,再进行块匹配运算以降低算法复杂度.在自适应阈值筛选阶段,对选出的刚体运动块和非刚体运动块分别统一进行处理,对刚体运动区域进行时域加权滤波,对非刚体运动区域用改进的双边滤波器进行系数自适应滤波,减少了单独对每个块进行处理所产生的块效应,对细节处理更好.仿真结果表明,该算法能明显改善图像主观质量,提高信噪比.     

基于改进均值滤波的浓雾中受困人员图像定位

针对传统定位方法准确率不高,耗费时间长的问题.提出了基于改进均值滤波的浓雾中受困人员实时定位算法,首先对浓雾环境进行视觉区域划分,对区域进行初始化操作,初始化操作后,对浓雾环境进行均值滤波处理,并对浓雾环境中的不同行像素跳变次数进行统计,浓雾图像中的跳变次数低于15的行是背景区域,高于15的行是受困人员像素区域.并引入空间位置参数,计算出浓雾中受困人员的位置坐标信息,采用先验边缘检测方法,借助边缘区域特征数,得到浓雾受困人员的准确空间位置.实验结果表明,改进方法比传统定位方法,定位准确率高,耗费时间短,实时性强,实际应用空间广阔.     

基于选择性视觉注意机制和曲线发现法的弱小目标检测

将选择性视觉注意机制和基于连接点问题模型的曲线发现法引入到深空背景弱小目标检测中。在注意机制中,充分利用目标灰度和运动连续显著性,得到注意焦点整合图;通过基于连接点问题模型的曲线发现法进行目标轨迹检测,最终完成目标检测。实验结果表明此方法有效地降低了信息处理量,具有较强的抗噪性,可用于低信噪比环境中的弱小目标检测。