基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测

针对复杂的天空背景,提出了一种基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测算法.首先通过频域残差法对原始图像进行初步处理,缩小红外弱小目标的待识别目标区域;接着利用DoG算子得到预处理后图像的尺度空间并实行特征点检测,获得最佳尺度图像,再对特征图像进行加权融合;最后通过信息熵分割来实现红外弱小目标的检测.仿真结果表明,本文方法跟文献中所提的优秀算法相比,能有效地检测出红外弱小目标,提升了目标图像的信杂比.同时,能很好地适应不同复杂场景,为红外弱小目标的跟踪应用奠定了基础.     

面向天基红外预警的高动态弱小目标LSTM检测方法研究EI北大核心CSCD

在天基红外预警任务中,高动态弱小目标具有成像尺寸小、运动规律未知的特点。现有红外弱小目标探测任务主要关注匀速直线运动目标检测问题,对高动态目标的有效检测算法尚需进一步开发。针对天基红外预警任务中高动态非线性运动目标检测问题,提出了一种基于LSTM的红外弱小目标检测算法。首先设计了提取可疑目标位置信息的预处理方法,解决了LSTM网络结构与序列图像不匹配的问题;然后,针对传统算法难以检测非线性运动轨迹的问题,利用LSTM提取目标运动特征,实现序列图像中高动态目标的检测。通过与序列假设检验等算法的对比,在自研的红外序列图像数据集上验证了所提出的算法能够实现不低于0.9347的精确率与不低于0.8633的召回率。     

基于粒子滤波的复杂背景红外弱小目标跟踪

针对红外弱小目标跟踪过程中背景复杂、目标过小导致检测困难以及跟踪不连续的问题,提出一种基于粒子滤波的鲁棒红外弱小目标跟踪方法。首先,考虑弱小目标位置、灰度以及目标量化直方图等特征,建立目标状态以及量测模型。根据量测各分量相互独立的特性,将量测相应分量的多特征似然函数集成于粒子滤波的框架中对低信噪比下的弱小目标状态进行自适应更新,改善由漏检引起的跟踪不连续问题。最后,采用平滑算法提升目标在运动学特征上的精度。仿真实验表明,所提算法能有效跟踪复杂背景下的红外弱小目标。     

一种背景特征空间相关的跟踪算法研究

针对天空背景红外图像弱小、目标可利用信息特征少,采用通常的几何、纹理等目标特征的时域相关性跟踪算法难以实现连续平稳跟踪的情况,提出了一种基于后处理的弱小目标检测跟踪算法,即利用背景特征的空间相关性实现弱小目标检测,结合前后图像帧中目标灰度特征和运动特征的时域相关性实现了弱小目标的连续跟踪。实验结果证明,该算法对天空背景红外图像弱小目标跟踪稳定可靠,实时性好。     

采用尺度空间理论的红外弱小目标检测方法

为了检测红外场景中尺寸大小变化的弱小目标,针对传统滤波方法中固定大小滤波核对此类特性目标检测表现出的不足,提出一种基于尺度空间理论的红外弱小目标检测方法。首先对弱小目标特性进行分析,提出采用点扩散函数形式的目标模型来描述弱小目标;采用固定自适应邻域的方法对原始红外图像进行预处理,抑制背景杂波,增强目标能量;依据尺度规范化后的拉普拉斯尺度空间对图像不同元素滤波响应的不同,获取图像中的可疑目标,利用可疑目标点与其周围像素的梯度关系得到可疑目标点的中心坐标,并据此得到其在图中的尺寸大小;对每个可疑目标划分一个自适应大小窗口,获取分割阈值,分割出真实目标。实验结果表明,该方法能较好地检测出弱小目标,且具有较低的虚警率。     

基于梯度统计特性的自动红外舰船目标检测

红外舰船目标检测是舰船目标识别与跟踪的重要基础。针对典型复杂海天场景下的红外舰船目标检测,本文提出了一种基于多尺度局部边缘梯度统计特性的目标检测算法。算法改进了传统的基于ROI的红外舰船目标检测方法I并0用多尺度局部边缘梯度的统计特性,自适应的检测出完整的舰船目标。实验结果表明,该算法能够有效准确地检测出多种复杂海天场景下的红外舰船目标,且算法简单易于实现。     

一种对空红外弱小目标检测跟踪方法研究

为了在对空中小目标打击过程中实现对目标的准确检测与跟踪,针对空中红外弱小目标信噪比低、像素点少等特点,本文基于红外视频图像,采用高斯滤波以及Top-Hat算子对图像进行预处理;利用边缘检测算法对图像中的目标进行检测与定位;根据检测得到的目标初始位置,通过核化相关滤波跟踪算法对目标持续跟踪;最后对跟踪效果做了定量评估。实验结果显示,跟踪最大视场角度误差不超过0.0062°,运行速度平均每帧可达25.3帧/s,该方法能够有效地对空中红外弱小目标进行自动检测跟踪。     

复杂地物背景下红外弱小目标跟踪算法

复杂地物背景下红外弱小目标的跟踪在红外监视系统中有重要的应用价值。提出了一种人眼视觉系统原理和多目标跟踪技术的弱小目标跟踪算法,实现了对复杂地物背景下红外弱小目标的跟踪。算法首先在图像中提取候选目标和各目标对应的目标区域,估计相邻帧图像之间的运动参数,对所有跟踪目标进行轨迹预测;然后融合多信息对当前帧目标与目标链中目标进行关联,根据关联结果对目标链进行更新;最后输出跟踪目标的位置坐标,实现对红外弱小目标的跟踪。用实测的图像序列对算法进行了测试,试验结果表明本文算法对树林、农田、建筑等复杂地物背景中弱小目标有较好的跟踪效果,可以用于红外监视系统中对复杂地物背景下低对比度弱小目标自动跟踪。     

动态规划算法进行弱目标检测的机理研究

低信杂噪比环境中对弱小目标的检测,已经在信号处理、红外图像序列检测等领域中引起人们的广泛关注。动态规划实际上是一个多阶段决策的优化问题,它是检测前跟踪(TBD)处理过程中提出的一种有效检测弱小运动目标的方法。该文分析了动态规划算法进行弱小目标检测的机理,在此基础上对两类动态规划算法进行了革新,并给出了一个统一的递推关系式。仿真结果表明此算法对弱小目标具有较强的检测能力,比一般的弱目标的检测方法SNR性能上约提高3～5dB。     

基于时序注意力机制的红外弱小目标智能检测识别算法框架

针对资源受限、高动态复杂场景下的红外弱小目标检测识别问题,基于时序注意力机制提出了一种轻量化的智能检测识别通用算法框架,使其具备自动提取和学习目标时序变化信息的能力。所提出的算法框架主要在基于卷积神经网络模型的单帧检测识别算法基础上,结合了基于循环神经网络相关模型构造的时序注意力模块,从而使对应算法模型具有自动关联多帧之间目标特征信息变化的功能。在相关红外弱小目标图像数据集上,通过对算法框架与其他方法进行对比,结果表明所提出算法框架显著提升了对红外弱小目标的检测识别准确率。     

基于二维模态分解与斑块对比度相结合的红外小目标检测算法

红外小目标检测在红外目标搜索跟踪等应用中发挥着重要作用。文中提出一种二维经验模态分解与多尺度斑块对比度算法相结合的红外小目标检测算法。首先,利用二维经验模态分解将红外图像分解成不同尺度的模态分量,再将低频模态分量去掉进行图像重构,实现对背景杂波的抑制。然后,将重构图像做为多尺度斑块对比度算法的输入,生成目标结果图。最后,对目标结果图进行自适应阈值分割,检测出真实的红外小目标。实验仿真结果表明,该算法与现有算法相比,在不同背景下能够有效抑制背景对目标的干扰,具有较高的检测率,验证了该算法的有效性和鲁棒性。     

基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法

红外小目标检测因其探测距离远、抗干扰能力强等特点,在空中目标探测与跟踪系统中得到了广泛的应用.针对目前红外小目标检测算法在复杂背景下检测准确率低、虚警率高等缺点.提出了一种基于多尺度特征融合的端到端红外小目标检测模型(multi-scale feature fusion single shot multibox det...     

基于红外背景复杂程度描述的小目标检测算法

提出了关于红外“背景复杂程度”的基本概念,发现并论述了一种有效的红外背景复杂程度定量描述方法。此外,提出了一种基于红外背景复杂程度描述的自适应Butterworth高通滤波方法,实现了具备一定普适性的红外图像预处理。在小目标检测问题的研究中,构造并实现了一种更具实用性的先检测后跟踪小目标检测算法,此算法在一个完整的框架下实现了红外图像预处理过程和小目标检测过程的自适应统一。     

双邻域差值放大的高动态红外弱小目标检测方法（特邀）

针对现有红外弱小目标检测方法背景抑制不充分、计算复杂度高,导致红外侦察预警系统虚警率高、响应速度慢的问题,提出一种基于双邻域差值放大的高动态红外弱小目标检测方法。首先,分析真实红外图像中目标与邻域的均值特性;然后,计算出目标区域与内外双层邻域的差异,从而提升亮、暗弱小目标的局部对比度并抑制复杂背景和噪声;最后,利用自适应阈值分割算法获取目标的位置。针对信杂比增益和背景抑制因子难以客观评价红外图像序列的目标增强和背景抑制性能的问题,提出一种目标轨迹显著图评价方法,有效评价红外图像序列目标检测性能。实验结果表明:与同类检测方法相比,该方法的信杂比增益与背景抑制因子分别提高了12%与10%,运行时间约缩短了34 ms,是一种有效可行的高动态红外弱小目标检测方法。     

自适应红外目标跟踪算法

针对传统的红外目标跟踪算法对被跟踪目标出现形变、部分或全部遮挡后目标易发生丢失的问题, 提出一种新的红外目标跟踪算法。该算法采用双边滤波处理方式并结合中值光流法, 建立一种自适应红外目标模型, 以达到准确、稳定跟踪目标的目的。实验结果表明, 该算法能够有效跟踪变形或遮挡目标, 且实时性强, 准确率高, 鲁棒性好。     

自适应红外目标跟踪算法

针对传统的红外目标跟踪算法对被跟踪目标出现形变、部分或全部遮挡后目标易发生丢失的问题,提出一种新的红外目标跟踪算法。该算法采用双边滤波处理方式并结合中值光流法,建立一种自适应红外目标模型,以达到准确、稳定跟踪目标的目的。实验结果表明,该算法能够有效跟踪变形或遮挡目标,且实时性强,准确率高,鲁棒性好。     

一种雷达信号处理的检测算法

由于在雷达弱小目标的检测和跟踪过程中,目标是典型的弱小目标且回波较弱,常规的检测算法难以奏效。针对此特点提出采用雷达弱小目标先跟踪后检测的方案,通过对雷达弱小目标长时间积累检测问题进行界定,并根据信号的特殊性对雷达弱小目标进行检测。首先通过进行目标预测,并在此基础上对检测出的目标进行目标跟踪。利用目标的运动沿各种可能轨迹积累能量的特征,对各个能量积累值进行检测判断,从而检测出真实目标并提取出目标的运动轨迹。文中首先对动态规划应用于弱小目标检测的算法进行了详细的描述,同时,对动态规划应用于弱小目标方法的性能也做了进一步分析,并对检测概率和虚警概率关系进行了较详细的推导。最后,通过仿真实验和性能分析得出了门限与虚警概率的关系。     

基于改进加权局部对比度的红外小目标检测

在复杂背景的红外图像中弱小目标通常淹没在高亮边缘与强杂波处,提出一种基于改进加权局部对比度的红外小目标检测方法。利用小目标的局部特性建立一种加权函数将目标与其背景邻域的差异点乘凸显目标,进而与相接背景邻域作比值运算达到抑制复杂背景的效果;通过目标的各向同性和背景的各向异性,采用六方向梯度决策法创建背景抑制模型进一步抑制高亮边缘,实现降低虚警率,提高检测率的目的;最后,通过卷积计算将两者结合,采用自适应阈值分割检测真实目标。实验结果表明,该算法在复杂背景及强杂波干扰下有较强的鲁棒性。     

基于非下采样Contourlet变换的红外小目标检测方法

对存在背景干扰和噪声情况下的红外小目标检测方法进行了分析,提出了一种时空结合的红外小目标检测算法.首先根据背景图像变化较慢的特点,运用相邻帧相减以减少背景和噪声的干扰,接着对残差图像进行非下采样Contourlet变换,利用非下采样Contourle分解后子图像的特性抑制剩余的背景并消除噪声,提高了目标信噪比,最后通过...