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《红外与毫米波学报》2020,(4)
为了有效地检测复杂背景下的红外弱小目标,提出了一种基于横纵多尺度灰度差(HV-MSGD)的方法来增强弱目标,并通过距离和像素差异来实现对背景强边的抑制。目标区域与周围区域之间存在不连续性,为了加强它们的差异,HV-MSGD与双边滤波(BF)相结合,可以在抑制背景的同时提高目标强度。进一步通过自适应局部阈值分割和全局阈值分割来提取候选目标。为了进一步验证对单帧检测的影响,将上述单帧检测算法与改进的无迹卡尔曼粒子滤波器(U PF)相结合,实现轨迹检测。实验结果表明,该方法在弱信噪比(SNR)下优于其他方法,在抑制背景的同时可以增强目标,增强效果是其他方法的6-30倍。在实验中,输入信噪比分别为2.78,1.77,1.79,1.13和1.16。图像处理后,背景抑制因子(BSFs)分别为13.48,21.33,11.73,20.63和121.92,信噪比增益(GSNRs)分别为40.09,71.37,27.53,12.65和131。该方法的检测概率(Pd)也优于其他算法。当误报率(FARs)为5×10~(-4),1×10~(-3),1×10~(-4),1×10~(-5)和7×10~(-6),计算五组真是序列图像的Pd为94.4%,92.2%,91.3%,95.6%和96.7%。 相似文献
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在天基平台下实现对空中飞机目标的探测,存在距离远、目标信号弱、背景杂波复杂和探测器噪声等的影响,因此,要获取目标的最强信号,确定在探测过程中的谱段至关重要。为此系统性地建立了飞机羽流的梯形羽流和锥形羽流仿真模型,并提出了利用信噪比(SNR)和信杂比(SCR)联合的SNCR方法对空中目标的探测谱段进行确定。实验结果表明:针对空中目标,不同目标SNCR值不同,但峰值区域不变,由此方法可以确定探测谱段,并最终确定探测的谱段分别为:中波波段为 ,波段间隔在0.3 以上;长波波段为 ,波段间隔在0.35 以上。 相似文献
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为了提高复杂背景下红外图像中弱小目标的检测概率同时降低虚警率,本文提出一种基于二阶梯度的红外弱小目标检测算法。首先基于小面模型采用二维离散正交多项式对原始图像局部灰度分布进行拟合,然后设计二阶方向导数滤波器对图像进行滤波并分解为不同的方向通道,再根据极值定理对不同的方向通道求取极值图像,随后对极值图像进行形态学滤波以增强目标能量并进一步抑制背景杂波,之后对极值图像进行归一化处理并统计其直方图,利用直方图灰度分布选取合适的分割阈值,进行阈值分割后得到二值图像并最终确定目标位置。实验结果表明,该方法在信噪比极低的复杂背景下可准确地对弱小目标进行检测。 相似文献
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基于自适应门限滤波的红外弱小运动目标检测方法 总被引:3,自引:1,他引:2
在分析红外场景模型的基础上,针对空中红外图像中弱小运动目标的特征,提出一种用自适应门限滤波对背景进行抑制、利用自适应阈值分割对目标进行分割的帧内处理方法;在帧间采用八邻域判决法对弱小目标进行检测;实践证明,该技术能有效提高图像的信噪比,从而达到有效分割和快速检测小目标的目的。 相似文献
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针对目前单帧图像阈值分割中分割易受突变影响、目
标背景分割不明显以及分割效果较差等问题,提出了一种基于红外图像帧关
联的自动阈值分割方法。该方法利用自动阈值分割法简单分割单帧图像,然
后根据图像帧关联信息对图像进行分组处理,再对每帧图像进行权重分配,最
终确定每帧图像的分割阈值,以提高分割的抗干扰性,改善分割效果。通过理
论分析和实验仿真验证了该算法的有效性和可行性,并将其与其他算法进行了
对比实验。实验结果表明,本文提出的分割算法的抗干扰性较强,能够将目标
图像从背景中清晰地分割出来,具有更好的分割效果和更强的应用性。 相似文献
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地面复杂背景下自适应聚类分割方法 总被引:8,自引:2,他引:6
语文中研究了一些自动门限法的特点,分析其对复杂背景下低反差的小目标图像分割失败的原因,提出了一种新的选取局部门限的方法。该方法先对整幅图像用聚类准则分割,然后计算分割得到的区域的信息量,看是否满足定义的门限,对不满足的区域继续分割,直到所有的被分割区域都满足条件或是分割结果不再变化。实验结果表明,该方法具有从低反差图像中抽取小目标的优良性能。 相似文献
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针对布谷鸟搜索算法在应用其进行图像分割时计算量大、易陷入局部极小值解、收敛速度慢的问题。文中采用一种基于改进布谷鸟搜索算法的多阈值图像分割算法。该算法以Ostu算法设计自适应度函数,将布谷鸟搜索算法和K均值算法融合,增加种群的多样性,且能自适应地确定阈值个数及其范围,并找到待分割图像的最优阈值。实验结果表明,与K均值算法和布谷鸟搜索算法相比,该算法找到的阈值质量更佳,图像分割结果更好。 相似文献
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基于背景差分的多车道车流量检测系统 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了背景差分算法,并设计了一种对多车道路段的车流量检测系统。首先通过背景差分的方法,实现了运动前景和背景的分割;进一步使用虚拟检测线实现了多车道车流量的检测。系统平台用Visual C++结合OpenCV进行编程实现。对实际道路环境下的大量的图像序列进行了测试,取得了较好的效果。 相似文献
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基于OpenCV的图像阈值分割研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
图像的阈值化在图像分割中有着至关重要的作用。在OpenCV算法环境下,运用固定阈值化和自适应阈值化算法,分别对同一幅图调用OpenCV中相应的函数进行处理;同时针对图像中的噪声,结合高斯模糊算法对图像噪声的滤除作用,将高斯模糊和阈值化算法结合起来,分析研究图像分割算法。结果表明自适应阈值化算法可以更有效地进行图像分割。 相似文献