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采用高阶谱分析的红外弱小目标检测 总被引:1,自引:1,他引:0
在分析了以前的关于红外图像弱小目标检测的一些算法的特点和不足之后,针对单帧图像首次提出了一种新的检测算法-基于高阶谱分析的弱小目标检测:将图像中的背景灰度数据看作为噪声信号,弱小目标的灰度数据看作是淹没在噪声信号中的谐波信号,对图像行和列象素的灰度数据进行功率谱和高阶累计量分析,抑制噪声,检测谐波,检测的分辨力取决于同时参与谱分析的行或列的个数,算法的优点在于采用同一理论检测,简便易行,有较高的准确度,并且所需的数据仅限于单帧图像.最后给出了一个应用此算法实际的检测例子. 相似文献
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本文提出了一种新的红外图像弱小目标检测方法,即利用SA4向量小波的优良性质,采用恰当的预滤波器对图像进行预处理;而后利用Fisher算法对经SA4向量小波变换得到的高频图像进行分割,最终将目标从背景中分离出来;大量实验表明该算法是有效的。 相似文献
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红外弱小目标的分割与检测是地空导弹和航空导弹的关键技术。本文研究基于小波变换和目标运动特性的红外弱小目标的检测。在目标运动特性方面,主要采用了“与”管道进行目标的检测。大量试验表明,该算法具有很好的检测鲁棒性,且能够实时检测出红外图像中的弱小目标。 相似文献
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针对小波变换不能涉及过多尺度的问题,分析了边缘类型对小波多尺度边缘提取的影响.结合红外目标图像对比度低,噪声大,灰度缓慢变化的特点提出基于Canny算子的梯度相位法.梯度相位法认为边缘不只是在灰度发生突变的地方存在,如果某个区域,灰度沿某个方向缓慢变化,这个区域也存在边缘,只不过可以认为边缘比较粗.经试验此方法对红外图像的小波多尺度边缘提取的质量有明显提高. 相似文献
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红外图像中小目标检测的新算法 总被引:6,自引:1,他引:6
分析了红外图像中小目标、噪声以及背景的特点。针对高通滤波后小目标经常被强噪声淹没的情况,基于Donoho提出的小波变换的软阈值去噪方法,提出了一种峰值检测算法。实验结果证明方法可以有效地抑制高通滤波后的强噪声,并能检测出小目标。 相似文献
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利用小波变换与Gabor滤波检测红外小目标 总被引:3,自引:2,他引:3
将小波变换应用于红外图像,提出了一种新的弱小目标检测方法。该算法首先对图像进行小波变换。为了获取图像的多方向性分解,使用Gabor滤波器与高频信号做卷积运算得到24个方向的高频信息。计算各点的局部能量以及方向离散值,将以上特征融合,得到图像的多特征统计值。其次采用Renyi信息熵分割完成目标检测。最后,由于卷积运算,将会造成弱小目标点的扩大。因此,利用检测结果中小目标具有较大面积的特点,有效地排除了虚警。实验结果表明,该算法参数较少,能较精确地检测出红外弱小目标。 相似文献
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针对云背景下红外小目标检测对背景起伏依赖性强的问题,提出采用分形方法实现不同起伏背景的小目标检测。首先利用分数布朗随机场模型对实际云背景图像建模得到分形曲线,然后通过分析小目标存在对云背景分形特性的影响,总结出云背景区域含小目标时其分形曲线面积增大的规律,据此提出了基于分形曲线面积差量的小目标检测方法。实验结果表明:在虚警率为10-3时,分形方法对弱起伏和中等起伏云背景下红外小目标检测概率达到1.0,对强起伏云背景下红外小目标检测概率达到0.6,较现有其他一些方法具有更好的检测效果和背景适应能力。 相似文献