基于帧差法和自适应阈值区域生长的红外运动目标检测

针对具有背景干扰、信噪比低的红外图像,提出了一种基于帧差法和自适应区域生长的红外运动目标检测方法.首先对红外图像进行了高帽变换,以抑制大面积背景的干扰,相邻帧图像间做帧差,初步提取目标区域;其次分析了红外目标的特性,针对其特性提出了一种基于灰度等级的自适应阈值分割方法;最后以帧差法检测的目标质心为种子点,以自适应阈值为分割准则,在预处理后的图像中进行区域生长,最终实现了红外运动目标的检测.结果表明,所提算法可抑制大面积背景的干扰,实现单个和多个红外运动目标的完整提取和检测.     

基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法

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。     

基于多向梯度背景预测的红外目标检测算法

为解决复杂空中背景下红外弱小目标的检测,提出一种新的基于多向梯度的背景预测方法。该方法根据云层边缘区域、平缓背景区域及弱小目标所呈现的不同梯度特点,采取不同方法分别进行预测;基本保留云层边缘区域和平缓背景区域的点,而对弱小目标区域采用邻域低灰度值点进行预测。然后经过背景消除和阈值分割,将弱小目标检测出来。仿真结果表明,该算法对复杂空中背景预测有很高的准确性,能够更加有效地抑制云层边缘引起的虚警,将红外弱小目标点检测出来。     

背景自适应的多特征融合的弱小目标检测

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。     

新的红外图像小目标检测方法

在分析了海空背景下舰船目标红外图像特征的基础上．提出了一种基于背景粗糙度估计的红外图像小目标自适应检测算法,该算法利用LOG算子检测目标的大致轮廓,确定目标的中心点作为区域生长的种子点,可以看作是为后续处理压缩数据量的一种方法。它可以减少运算量,提高检测速度,抑制对不必要的种子点的区域生长,提高目标的检测概率。     

强杂波中双波段目标检测新算法

对海空背景下的电视和3～5μm红外目标提出了一种采用多向梯度表决融合的检测方法：依据背景图像中点目标的奇异特性，得到图像的多向剃度检测结果，并进行表决融合。通过实测的电视和红外图像仿真，结果表明，采用“and”判决规则的多向梯度表决融合的检测算法消除了云层、海浪、海天线等背景干扰，在实现高检测概率的同时，可以达到较低的虚警概率。该算法特别适用于低帧率的红外警戒系统，可检测信杂比为1的点目标。     

一种机载组网雷达协同目标检测算法

多机协同的机载雷达组网联合目标探测可有效提高复杂电磁干扰环境下对隐身弱目标的探测能力。文中针对机载雷达组网探测时空间配准误差大、协同探测难以实现的难题,提出了一种基于轨迹空间配准的协同目标检测算法,通过雷达间少量距离-多普勒域数据及低检测门限下目标轨迹域数据的交互,采用极大似然估计广义似然比检测器对目标进行联合恒虚警检测(CFAR),并通过轨迹域空间配准与CFAR的迭代计算,实现配准精度和目标联合检测性能的双提升。数值仿真实验的结果表明,在四部雷达组网工作时,在相参积累后信噪比9 dB、虚警概率10^-4的典型场景下,经过迭代处理,空间配准精度可达到一个距离-多普勒分辨单元;对目标的检测概率由单部雷达的28.5%提高到四部雷达协同下的83.67%。     

MIMO雷达弱目标检测前跟踪算法

相比相控阵雷达,多输入多输出(MIMO)雷达发射功率密度低,在低信噪比条件下空间分集特性优势不明显,检测概率降低。针对此问题,提出了基于逐目标消除-动态规划的多目标检测前跟踪(TBD)算法。该算法先利用统计量筛选航迹点,对信号进行积累,在降低TBD运算量的同时,减小了噪声的积累;再采用逐目标消除的思想,克服了动态规划的航迹分叉和仅能处理单目标的缺陷,实现了多目标的有效检测。文中还推导了目标检测的虚警概率和检测概率,给出了检测门限与虚警概率的关系。复杂度分析和仿真表明,相比传统TBD算法,所提算法的运算量明显降低;相比传统MIMO雷达检测方法,在相同虚警概率和检测概率条件下,所提算法要求的信噪比降低了5 dB,有效提升了检测性能。     

基于局部对比度测量的红外弱小目标恒虚警检测

鲁棒有效的弱小目标检测算法是光电跟踪系统成功的关键。本文针对空中远距离红外弱小目标检测的实际问题,在人类视觉对比机制基础上提出了一种检测率高、误报率低、处理时间短的红外小目标检测方法。首先,利用基于恒虚警率的Top-hat滤波和自适应阈值操作对原始图像进行预处理,得到疑似目标区域,该步骤可大大减少计算时间,同时保持恒定的虚警概率和可预测的检测概率;然后,定义了一种新颖有效的局部对比度测量算子,并引入图像局部的自相似性计算局部显著图,该过程不仅可以增强图像目标的视觉显著性,同时还可以抑制噪声,提高区域目标的信噪比;最后,在显著图基础上,利用简单的阈值操作就可以获得真实目标。定性定量实验结果表明,本文提出的方法与4种现有检测算法相比,具有更高的检测率、更低的虚警率和更少的检测时间,是复杂背景下红外弱小目标检测的有效方法。     

基于辐射累积和空间反演的空中弱目标检测算法

背景辐射噪声是弱信号检测面临的难点问题。提出了一种显著提升信噪比实现匀速运动弱目标的有效检测算法。建立目标坐标空间和速度空间,以不同速度矢量控制图像叠加,形成提升了信噪比的新的图像序列并构成图像空间;利用恒虚警判决法在图像空间中检测候选目标点;根据候选目标点所对应的坐标向量和速度向量分别映射到坐标空间和速度空间,由两个空间中出现的峰值判定目标点。实际红外成像系统实拍实验表明,算法能将信噪比提升至接近原图的N倍,目标检测概率和虚警概率都明显优于所对比的弱目标检测算法。     

Background

１．系统级（Ｓｙｓｔｅｍｔｅｖｅｌ）仿真及ＤＳＰ设计工具ＡＬＴＡ·同一软件市场占有率超过５０％,拥有最大的用户群（＞２００）。·最成熟、功能最全、自动化程度高,其'虚拟样机"方案使设计效率而著提高。·以通信领域起家,通信库最丰ｆｏ。２．高速ＰＣＢ的设计·开色小性提出ＣＢＤ（设计ｌｌｌＪ正确）的思想,实现ＰＣＢ设计一次成功。·在线的分析能力,使高速Ｉ'ＣＢ的串扰。延迟。电磁干扰等主要问题得以解决。·以性能独特的分析工具著称,如信噪分析、火"三维热分析、可靠性分析、可测性、可安装性分析,电磁干扰控制约束…     

Valor Company Background

Valor Computerized Systems is the world leader for productivity improvement software solutions covering all segments of the electronics, engineering and manufacturing industries.     

背景报告

问题:持续发展须突破话音天花板;前景:物联网可开辟500亿新市场;障碍:"把物联网当个筐";突破:分门别类方可规模启动。     

自适应背景对消方法

本文讨论了一种新的红外图象预处理算法—自适应背景对消算法。这种算法的基本出发点是自适应L滤波具有很好的消除脉冲噪声的特性，红外图象中的点目标具有脉冲噪声的特性和红外噪声的相关特性。实验表明这种算法在某种程度上去除了原始图象噪声的相关性并且能明显的抑制背景噪声和显著提高信杂比。     

动态背景信号生成系统中的关键技术

介绍了动态背景信号生成系统中的一系列的关键技术,对系统的运算量做了初步的估计,重点论述了使用“插值 滤波”的方法来实现基带中频信号的拼接,以及采用TMS320C6416T处理器来实现共享总线型处理结构的具体构建方法。针对动态背景信号生成系统的高运算量和灵活性提出了一种有效的解决方案。     

Background subtraction in surface-wave holography

Surface-wave holographic techniques can be used to detect the presence of small defects. The detection limit is usually determined not by signal to noise considerations, but rather by the presence of spurious background signals, such as bulk waves. The letter describes a technique for eliminating this background, and demonstrates the improvement in the detection limit.     

基于RX算子的背景杂波抑制

红外图像复杂背景杂波抑制是红外监视告警系统发现远距离弱小目标的难题。文章根据红外图像中目标和背景杂波的特性,提出了一种将RX算子与非线性扩散方程相结合的弱小目标背景抑制新方法。该方法首先采用非线性扩散方程对图像进行多尺度分解,获得图像的多尺度特征,然后,根据目标和背景杂波信号系数在不同尺度之间的差异,通过应用RX算子进行处理,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的。实验结果显示,与二维最小均方误差滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比在1.6以上的目标。     

鲁棒性自学习背景建模方法研究

在利用混合高斯模型构建动态背景的基础上,提出了一种抑制错误的前景检测,克服无关结构干扰的前景/背景分割方法,并利用颜色信息去除图像中的阴影部分。多个复杂室外场景下的实验结果表明,该方法能够克服背景晃动和摇晃树枝干扰,并能够抑制光影变化（影子或强光）的影响,具有较好的鲁棒性。     

复杂背景下人脸的鲁棒识别

研究了复杂背景下人脸的鲁棒识别 ,比较了两种常用的人脸识别算法特征脸和弹性匹配方法的性能 ,在弹性匹配算法的基础上提出了利用关键点信息的改进算法 ,并在一个真实人脸库上进行了测试     

Bidirectional Background Modeling for Video Surveillance

Traditional background model methods often require complicated computations, and are sensitive to illumination and shadow. In this paper, we propose a block-based background modeling method, and use our proposed method to combine color and texture characteristics. Suppression and relaxation are the two key strategies to resist illumination changes and shadow disturbance. The proposed method is quite efficient and is capable of resisting illumination changes. Experimental results show that our method is suitable for real-word scenes and real-time applications.