基于改进递归最大值滤波的红外点目标检测

递归最大值滤波检测是一种按照最大值递归累加实现目标检测的方法.针对算法存在的目标膨胀问题原文献给出了一个对累积帧使用最小值滤波的处理方法.通过分析和实验我们发现原文给出的方法存在丢失正确累积点的问题,针对该问题我们提出了一个新的抑制目标膨胀的方法,并在此基础上实现了对点目标的有效检测.     

基于最大值投影和快速配准的空间小目标检测

天基观测平台下弱小目标的检测是分析空间安全的重要研究内容。由于空间中存在大量外观与目标相似的恒星导致可利用空间分布信息缺乏;观测平台的不规则性运动导致帧间成像差异,都使得开发自动快速处理算法的难度增加。在分析星空图像模型的基础上,提出了一种基于三角形匹配和最大值投影的小目标检测方法。首先通过特征三角形对序列图像进行配准,并采用星点坐标矩阵的方法减小计算量。然后针对序列帧所有图像,采用最大值投影变换的方法,检测运动的小目标。最后通过200帧观测图像对算法进行验证,实验表明该方法能实时、准确地对目标进行检测,同时可以精确地定位目标质心。     

基于双递归均值滤波的红外点目标检测

提出了一种红外点目标检测算法,采用长短两个尺度的时域递归滤波器对像素灰度沿时轴进行滤波处理,然后采用动态门限分割并进行连续过门限计数,最后利用航迹关联输出确认航迹,实现了低信噪比条件下的红外点目标检测。     

基于模拟移位寄存器的递归滤波器设计

BBD器件是一种MOS结构的电荷模拟移位寄存器，它可以完成对模拟信号的精确延迟。文章以BBD器件为基础，设计出了基于BBD的递归滤波器电路，并分析了原理和性能特点。     

基于Kalman滤波器运动目标跟踪的火灾监测方法

针对目前通常采用的火焰信息特征检测方法无法有效排除环境变化产生的干扰,特别是光线变化易引发实时火灾监控出现误检的问题,提出了一种基于Kalman滤波器运动跟踪算法的火焰检测方法,同时利用颜色、圆形度等特征和信息进一步确认火灾。不同干扰条件下的测试结果表明,利用文中提出的算法进行火灾识别判断,具有响应时间短,抗干扰性强等优点,可满足实际使用需求。     

基于遗传算法的递归式MTI滤波器的设计

递归式ＭＴＩ滤波器从理论上讲几乎可以合成任意形状的频率响应函数,因而具有很广的应用范围。为了能够灵活设计出满足系统要求的递归式ＭＴＩ波波器,提出了一种设计方法。该方法以遗传算法（ＧＡ）的基本思想为基础,利用滤波器的改善因子、通带宽度和通带波纹来构成适应函数,并用ＧＡ来加快参量搜索速度和获取全局近似最优解。实验仿真设计了两种典型的递归式ＭＴＩ滤波器,结果证明该方法是一种有效的设计方法,它可以灵活而快     

基于投影变换与轨迹关联的目标检测算法

低信噪比条件下序列图像中微弱点状运动目标的检测是许多实时监视系统的关键算法,具有信息量大、目标轨迹组合复杂和实时处理难度大等特点。为有效检测出微弱点目标,提出了一种基于最大值投影与目标轨迹关联相结合的运动点目标检测算法,仿真试验表明该算法具有较好的检测性能,可有效地检测出低信噪比条件下图像序列中的运动点目标,同时也可检测出交叉运动的多个点目标。     

一种基于白化滤波器的红外小目标检测方法

提出了一种新的红外图像场景模型,新模型认为红外图像中只包括2种类型的点:目标和起伏噪声。提出了基于这种模型的白化滤波器,给出了对红外图像背景进行白化的算法步骤,并采用基于单个像素局部邻域估计该点功率谱的方法实现了白化滤波器。实验结果表明,这种方法能够很好地白化起伏背景,为进一步的红外目标检测打下了基础。     

基于三阶累积量的红外弱小运动目标检测新方法

为检测强杂波背景中的红外弱小运动目标,提出了一种基于三阶累积量的检测新方法.该方法利用图像中目标经过时像素点灰度值有起伏变化这一特点,将其看作是一种非高斯弱瞬态信号,通过构造三阶累积量对其进行检测.此三阶累积量估计中的去均值处理同时实现了背景杂波的抑制,较好地改善了信杂比(SCR),提高了单帧检测性能.实验表明,该方法能够有效地抑制强杂波背景,在SCR>1时,能可靠检测目标.     

基于遗传算法的递归式MTI滤波器的设计

递归式MTI滤波器从理论上讲几乎可以合成任意形状的频率响应函数,因而具有很广的应用范围。为了能够灵活设计出满足系统要求的递归式MTI滤波器,提出了一种设计方法。该方法以遗传算法(GA)的基本思想为基础,利用滤波器的改善因子、通带宽度和通带波纹来构成适应函数,并用GA来加快参量搜索速度和获取全局近似最优解。实验仿真设计了两种典型的递归式MTI滤波器,结果证明该方法是一种有效的设计方法,它可以灵活而快速地设计出所需要的滤波器。     

一种基于小波变换的序列图像中小目标检测与跟踪算法

该文提出了一种快速检测序列图像中低信噪比(2dB)小目标的算法。采用小波滤波器对每帧图像滤波,提高目标的信噪比,降低了低信噪比小目标检测算法的运算量;采用固定长度的假设检验算法,生成起始航迹,有效地避免航迹的漏检;采用截断序贯似然比检验,形成确认航迹。仿真结果表明应用此算法,可快速实现信噪比小于2dB的小目标(22)的检测与跟踪。     

基于遗传搜索的低信噪比图像点目标跟踪算法

该文提出了一种快速检测、跟踪序列图像中低信噪比(2)点目标的算法。该算法有机地结合了遗传算法与多级假设检验算法。仿真结果表明应用此算法,可快速实现信噪比小于2的点目标的检测与跟踪。文中根据低信噪比点目标检测的难点,设计了合适的编码方案,提出了合格个体保留法,选择了合适的遗传算子。     

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.     

基于显著性及主成分分析的红外小目标检测

将红外小目标检测作为目标与背景的二分类问题.先根据点扩散函数原理,仿真生成红外小目标训练样本,再用主成分分析方法提取目标样本的主特征,建立目标的主成分空间.对测试样本,只要判断其在主成分空间的重构残差,便可识别其是否为目标.为了提高算法的实时性,提出了一种基于显著性和主成分分析的红外小目标检测算法,先通过频域残差方法检测目标可能存在的显著性区域,再在此区域内做识别.实验结果证明该方法快速、有效.     

海空复杂背景下红外弱点目标的检测算法

为第空复杂背景下红外弱点目标的检测,提出了基于小波变换模极大的检测算法,该算法通过计算小波变换模极大值求出图像中的所有奇异点,去除由复杂背景形成的模极大值链,消除云层、海浪及水天线等复杂背景,提高了单帧点目标检测能力,结果表明,余步坷检测信杂比为２的点目标。     

空时自适应杂波分类抑制与弱小运动目标检测

提出了一种新的方法应用于一类重要的高维信号检测问题:在强杂波干扰下检测数字图像序列中位置和速度未知的弱小运动目标.通过对输入序列时域灰度矩进行学习,将像素分成两类———静杂波和动杂波.分别对其采用非参数时域滤波和LS自适应滤波进行去除,从而将原始数据转化为准SPGWN模型.杂波抑制后,根据单帧多像素目标模型假设,采用在空、时域联合集成信号能量的检测算法,能有效地改善信噪比并且有利于实时实现.理论分析和对真实数据的大量仿真试验验证了本方法的有效性.     

基于非线性积累的高分辨极化目标检测

研究了毫米波高分辨雷达体制下的目标极化检测问题,提出了极化域非线性加权积累的思路,以提高雷达接收信号杂比,在此基础上提出了基于高分辨雷达目标一维距离像“位置“相关的目标检测方法,在毫米波段的实验结果表明,该方法是一种非常有效的扩展目标检测方法。     

基于高光谱图像主成分分量的小目标检测算法研究

提出了一种基于图像主成分分量的高光谱小目标检测算法．作为一种多元数据集合,通常高光谱数据形成的几何体是一个超平面．主成分分析能有效估计这一几何体的本征维数．显著特征值对应的主成分体现了几何体大部分信息;而不显著特征值对应的主成分则代表了正交于几何体的信息,而这些信息中则包含了重要的内容,例如目标特性。文中提出的方法就是利用这些不显著的主成分分量来进行小目标检测．该方法减少了对先验光谱信息的依赖,提高了算法的实用性．