基于靶场红外图像的弱小目标检测技术研究

分析红外测量图像中背景和弱小信号目标特性,研究用于靶场红外图像中弱小目标检测技术,采用合适的图像预处理算法,通过Kalman预测算法以及目标匹配进行预测和跟踪,并利用靶场真实红外测量图像序列进行了图像信噪比、检测概率、虚警率测试。通过结果分析,该方法对红外弱小目标具有高的目标检测概率。     

一种基于局部特性的红外弱小目标检测方法

针对红外图像弱小目标检测程序复杂和虚警率高的问题,提出了一种基于局部特性检测红外弱小目标的方法.该方法主要根据待检测像素点局部灰度比、局部灰度差、局部能量比以及局部能量差值的大小进行目标检测,避免了传统方法需对红外图像进行背景预测、图像增强等处理,有效地改善了低信噪比下红外图像小目标的检测性能.通过仿真实验对该方法与2种传统方法进行了测试和对比,证明了该方法的有效性和优越性.     

海空背景下红外弱小目标检测方法

针对在海上搜救中弱小目标难以被发现的情况,提出了一种海空背景下红外弱小目标的检测方法.该方法首先进行背景预测,然后将原图像和背景预测后的图像差分进行目标提取,使用Top-Hat变换对目标提取后的差分图像进行滤波处理以去除残余波浪噪声影响,最后使用自适应阈值检测,检测出弱小目标所在的方位.通过和传统的对单帧图像采取Top-Hat变换滤波做法的比较,可以看出来该方法可以较好的去除海浪的影响,检测出亮度较高的红外运动弱小目标,辅助海上搜救工作的完成.     

旋转复杂背景中红外运动小目标实时检测

针对旋转复杂背景中红外运动小目标检测误检率高、实时性差等问题,提出了目标检测新算法。首先对图像进行中值滤波预处理,计算图像光流场,提取特征点,估算背景光流;然后设置阈值,判断提取备选目标特征点集合;最后通过特征点光流矢量角度、目标灰度值区间、目标特征点区域边缘检测的方法,排除备选目标特征点集合中的背景特征点,实时准确检测旋转复杂背景中红外运动小目标。实验结果表明,该算法能够准确地检测出红外多个运动小目标,检测率93.8%,平均虚警率0.126次/帧,平均每帧耗时15.53 ms,每帧图像处理的最大时间为20.45 ms,能够满足运动目标检测对实时性的要求。     

基于移动式加权管道滤波的红外弱小目标检测

针对复杂红外背景中边缘噪声的干扰导致传统检测算法在低信噪比下目标检测概率较低的情况,提出了基于移动式加权管道滤波的弱小目标检测方法．该检测方法引入了自适应学习的思想,在利用管道滤波检测目标时,根据目标位置实时地修改加权的管道中心坐标位移,有效地抑制了边缘噪声对目标检测的干扰．与传统的管道检测方法相比,本方法能更好地抑制边缘噪声的影响,从而正确检测出真实目标．基于连续采集的红外序列图像进行的实验表明,当红外图像的信噪比大于等于1.5时,该方法均能有效地检测出弱小目标的轨迹．     

利用窄波段像素色比的红外弱小目标检测方法

针对单帧红外弱小目标检测中背景抑制残差图中的目标检测问题,提出一种基于窄波段像素色比的残差图融合方法．首先在传统背景抑制获得残差图的基础上,通过计算窄波段图像的像素色比,选取适当的恒定分割率实现目标和杂波的分离,依照特定的融合准则获得信噪比较高的融合残差图;然后应用基于目标体积检测的方法对融合图像中目标能量进行集中,以获取信噪比更高的结果图．该方法的优点在于,弥补了背景抑制后的图像直接阈值分割时受杂波影响大的缺陷,能够有效降低虚警率．     

基于提升格式小波变换和Snake模型的红外目标边缘增强与分割算法

针对红外图像对比度差、信噪比低的特点,将提升格式小波变换和Snake模型相结合,提出了一种红外图像边缘增强与分割算法。该算法先采用提升格式小波变换对原图像进行增强,以提升图像中目标与背景的对比度;而后再利用Snake模型对目标的边缘进行提取,最终实现目标的边缘分割。实验结果验证了这种算法可有效地对红外图像的对比度进行提升,从而提取出更为精确的目标边缘。     

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。     

基于多结构元素灰度形态学的红外背景估计算法

背景估计技术是红外弱小目标检测中的关键技术.传统的形态学算法采用单一结构元素对红外图像进行处理,当背景存在强起伏时,残差图像存在大量的背景泄漏,导致大量虚假目标点的出现.该文在分析红外图像统计特征的基础上,提出了一种基于多结构元素灰度形态学的红外背景估计算法.采用实际红外图像进行了仿真实验,并与传统形态学算法的性能进行比较,结果表明该算法能够尽量保留图像细节,减小图像细节对背景估计的影响,大幅提升了图像的信噪比,提高目标单帧检测概率.算法易于实时并行处理,便于硬件实现.     

基于FastICA的高光谱图像压缩技术

提出了一种基于快速独立分量分析(FastICA)的高光谱图像压缩算法。首先引入虚拟维数算法估计图像中的目标端元个数,进而提取出感兴趣的目标端元矢量,并初始化快速独立分量分析的混合矩阵;利用最小噪声分量变换对原始数据进行降维,从降维后的主分量中提取独立分量;对独立分量进行恒虚警率检测与形态学滤波,实现目标分割。对高光谱图像进行谱间Karhunen-Loeve变换,利用比例位移法对感兴趣目标的小波系数进行提升,最后对各主分量进行最优码率的SPIHT压缩。实验结果表明,该方法在获得较高压缩性能的同时能够有效地保留感兴趣的目标。     

基于区域显著性与稳定性的小目标检测方法

为解决彩色图像小目标检测中目标易丢失与虚警率高的问题,提出了一种基于区域显著性和稳定性标准增强的小目标检测方法（ RSSEM ）。首先,在区域稳定性特征提取阶段,针对滤波导致的边缘信息缺失问题,填充图像边界并采用多级阈值二值化图像,在聚类准则下二值图像进行区域聚类和二次后验,使本文方法对小目标有较高敏感度。其次,在区域显著性特征提取阶段,利用旋转对称高斯高通滤波对灰度图像进行滤波得到显著性特征图像。最后,融合稳定性特征与显著性特征,并对强噪声滤波后实现小目标检测。在RSS数据集上,与对照组相比,本文方法能显著降低小目标的丢失率和虚警率,比最先进的算法在精确度、召回率、F值上至少提高1%,表明RSSEM的有效性。     

基于视觉注意机制的复杂背景下红外小目标检测

针对视觉注意机制Itti模型对复杂背景下红外小目标检测易受到图像背景杂波影响,检测结果不理想的情况,对传统算法加以改进,在Itti模型中引入背景预测算子。对图像背景进行预测,与原图像进行差减,以达到突出目标区域的目的,消除背景区域对目标显著性的影响。再提取滤除背景后的图像视觉差异,找出图像的显著性区域,实现对红外小目标的检测。将改进后的模型应用于复杂背景下红外小目标检测中,实验结果表明,相对于传统的Itti模型的检测算法,新提出的算法具有更高的检测率。     

基于视觉显著性的红外图像弱小目标检测方法

针对复杂背号下红外图像弱小目标检测难题,提出了一种基于视觉显著性的目标检测方法。首先利用基于视觉注意机制的显著性模型计算图像的显著度图,然后根据图像的显著度图确定目标的区域,最后在原图像上确定目标的精确位置,仿真实验结果表明,本文方法能够很好地检测出红外图像中的弱小目标;与常用背景抑制法相比,该方法不仅较好地突显了目标,而且极大地消除了虚警干扰。     

A Mo LC+Mo M-based G~0 distribution parameter estimation method with application to synthetic aperture radar target detection

The accuracy of background clutter model is a key factor which determines the performance of a constant false alarm rate(CFAR) target detection method. G0 distribution is one of the optimal statistic models in the synthetic aperture radar(SAR) image background clutter modeling and can accurately model various complex background clutters in the SAR images. But the application of the distribution is greatly limited by its disadvantages that the parameter estimation is complex and the local detection threshold is difficult to be obtained. In order to solve the above-mentioned problems, an synthetic aperture radar CFAR target detection method using the logarithmic cumulant(Mo LC) + method of moment(Mo M)-based G0 distribution clutter model is proposed. In the method, G0 distribution is used for modeling the background clutters, a new Mo LC+Mo M-based parameter estimation method coupled with a fast iterative algorithm is used for estimating the parameters of G0 distribution and an exquisite dichotomy method is used for obtaining the local detection threshold of CFAR detection, which greatly improves the computational efficiency, detection performance and environmental adaptability of CFAR detection. Experimental results show that the proposed SAR CFAR target detection method has good target detection performance in various complex background clutter environments.     

基于FrFT变换和全变分正则化的异常检测算法

针对低秩稀疏表示的高光谱异常检测算法中背景字典易被污染、空间信息利用不足的问题,提出基于分数阶傅里叶变换（FrFT）和全变分正则化约束的高光谱图像异常检测算法. 通过聚类算法,将图像高维数据映射至多个子空间;构造FrFT-RX算子,增大背景和异常的可分性,得到较纯净的背景字典. 为了表示FrFT变换后中间域内背景与异常的空间特征,在低秩稀疏表示模型中引入全变分正则化项约束. 采用交替方向乘子法对模型进行优化求解,得到异常检测的结果. 在3个真实高光谱数据上开展目标检测实验,实验结果表明,与其他5种异常检测算法相比,本文算法具有更高的检测率和较低的虚警率.