基于(A)Trous算法的红外序列图像中运动目标的检测与跟踪

主要研究了红外图像中运动点目标的检测及跟踪问题.在复杂背景下,根据小目标在红外影像中容易丢失的特性,利用Atrous小波变换对图像非抽取(变换后图像数据未损失)的优点对红外图像进行了背景抑制与增强.通过聚类分割算法分割出了可疑目标,并采用八邻域分析算法准确跟踪并提取出了运动小目标.试验结果表明,本文算法在对红外序列图像中的运动目标进行检测与跟踪时具有较强的实用价值.     

基于áTrous算法的红外序列图像中运动目标的检测与跟踪

主要研究了红外图像中运动点目标的检测及跟踪问题。在复杂背景下,根据小目标在红外影像中容易丢失的特性,利用trous小波变换对图像非抽取(变换后图像数据未损失)的优点对红外图像进行了背景抑制与增强。通过聚类分割算法分割出了可疑目标,并采用八邻域分析算法准确跟踪并提取出了运动小目标。试验结果表明,本文算法在对红外序列图像中的运动目标进行检测与跟踪时具有较强的实用价值。     

岛岸背景下的红外运动多目标跟踪

提出了一种基于粒子滤波和FCM的岛岸背景条件下红外运动多目标跟踪方法.通过对红外序列图像进行中值滤波、边缘提取、海天线检测和形态滤波等预处理,提取出若干个候选目标.然后利用基于粒子滤波和FCM的算法实现对候选目标的数据关联和连续跟踪.实验结果表明,该方法具有良好的可行性和效果.     

基于多模型融合的红外序列跟踪算法

作为一种新型图像获取技术,热红外技术能避免光照强度和背景颜色对目标提取的影响。当前利用热红外序列进行目标跟踪的算法大多结合可见光和热红外图像。针对这种局限性,提出了一种纯粹基于热红外序列的跟踪算法。首先,通过改进的码书算法和灰色预测模型,对序列中的背景信息和运动目标的运动方向进行建模;然后,将建模结果结合到压缩跟踪算法中,通过自适应的方法使背景信息、运动信息以及目标特征信息在跟踪过程中互相补充,消除跟踪算法对于可见光图像的依赖性,减少由于目标纹理特征不明显而对跟踪效果产生影响。实验证明,经改进的跟踪算法处理速度快,正确性得到了明显的提高,能更好地适应热红外序列的特点。     

改进高帽变换的红外目标增强和提取算法

红外图像增强及其目标提取是军事航空航天领域和国民经济发展的一项至关重要的技术。针对红外图像对比度低、特征信息不明确、杂波严重、信噪比低、视觉效果模糊的问题,对形态学中传统的高帽变换算法进行优化,提出了基于改进高帽变换的红外目标增强和提取算法。该算法通过引进判断值和加权系数,对高帽变换进行改进,对红外小目标进行增强,利用迭代算法对图像阈值进行处理,进而实现小目标的提取。实验结果表明,提出的算法可以很好地增强红外图像视觉效果,有效的提取红外小目标,方便后续的目标识别和目标跟踪等,应用前景广泛。     

基于图像局部特征的红外小目标检测与跟踪算法

基于红外序列图像中小目标的典型特征,提出了一种新的红外小目标检测与跟踪算法.利用图像小目标的微分几何特性,计算图像的最小法向曲率,并以此为阈值,获得小目标的候选对象.之后利用多幅图像之间目标的相关性,在时间尺度上基于Kalman滤波算法,实现对目标噪声的过滤并实现目标的跟踪.最后对算法的有效性进行了验证.     

红外序列图像中小目标实时检测系统设计与实现

针对天空背景下红外序列图像中小目标检测实时性以及工程化的要求,设计了一种基于FPGA+双DSP的实时检测系统,用硬件方式实现了红外图像高通滤波、自适应阈值分割、管道滤波的组合检测算法.通过对实测红外序列图像进行实验表明,该系统能实时、有效的检测25帧/s的低信噪比红外序列图像.     

基于十字链表的管道滤波算法设计与实现

根据红外弱小目标检测与跟踪需求,针对目标轨迹建立与滤波问题,给出了序列图像中小目标检测管道滤波的基本思想.利用数据结构设计技术,定义了十字链表数据结结构,在此基础上,设计并实现了一种基于十字链表的管道滤波算法,并以红外小目标图像为样本数据,对算法进行了实验验证.实验表明该算法具有速度快、内存开销小、易于实现和适应性强等特点.     

基于信息融合的多目标单站无源跟踪新技术研究

跟踪起始与数据关联是多目标无源单站跟踪的关键技术.本文提出了一种基于目标多特征信息融合的自适应跟踪起始算法,通过构造多维动态可变的跟踪门,进行自适应跟踪起始检测,然后根据序列概率比检验准则进行轨迹确认.同时提出了一种基于多目标多特征信息融合的数据关联算法,首先通过定义多个特征数据关联度,将单个有效观测的多特征信息进行融合,再对多目标进行综合数据关联.计算机仿真表明,该跟踪起始算法能够快速有效地启动航迹,数据关联算法的性能要优于传统的NN方法和扩展的NN方法.     

一种自适应红外目标尺寸变化的检测跟踪算法

在实际场景中随着红外探测距离的缩小,红外弱小目标的尺寸等会动态增长,常用的红外弱小目标检测跟踪算法便无法继续稳定检测与跟踪。为解决上述问题,本文提出了一种自适应红外目标尺寸变化的检测跟踪方法,借助低阈值信噪比实现弱小目标的初筛,并通过自适应尺寸分割避免大目标漏检误检,构建备选目标库,最后配合使用卡尔曼算法模型预测运动轨迹,完成小范围波门检测,实现目标跟踪。与传统DBT（Detection Before Track）跟踪检测算法相比,本文算法可同时兼顾弱小目标和大尺寸目标的检测跟踪,在所选目标尺寸动态增长的场景中,本文算法的检测跟踪率提升了约10%。