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针对天空背景红外图像中弱小目标检测的难题,分析了红外目标检测的模型,提出了基于稀疏环决策的目标检测算法。利用数学形态学滤波目标增强方法对图像进行背景抑制,而后采用恒虚警检测方法对滤波后图像进行自适应分割,从而获得候选目标点,然后计算各个候选目标点的局部自相似性描述子,对自相似性描述子归一化、分块之后得到稀疏环表示,利用相应的判断准则可以判别目标点与虚警点。实验结果表明,该算法应用于复杂云层背景弱小红外目标图像能够得到较理想的结果,与移动管道滤波方法相比,能有效区别目标点与固定云层杂波干扰,并且虚警率低,易于实现。 相似文献
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针对遥感图像飞机目标检测因目标尺度不一存在漏警、虚警等问题,该文基于遥感图像中飞机目标形状特征和灰度变化特点提出了一种多尺度圆周频率滤波(MSCFF)与卷积神经网络(CNN)相结合的MSCFF+CNN飞机目标自动检测算法。该算法首先采用多尺度圆周频率滤波器滤除遥感图像复杂背景,实现不同尺度飞机目标候选区域提取;然后,通过构建卷积神经网络(CNN)模型实现候选区域有效分类,最终精确确定飞机目标位置。最后,基于获取的真实遥感图像进行目标检测算法实验验证,经统计该算法的飞机目标检测率为94.38%,虚警率为3.76%,实验结果充分验证了该文算法的有效性,该算法可为机场监管、军事侦察等应用提供重要的技术支持。 相似文献
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针对遥感图像飞机目标检测因目标尺度不一存在漏警、虚警等问题,该文基于遥感图像中飞机目标形状特征和灰度变化特点提出了一种多尺度圆周频率滤波(MSCFF)与卷积神经网络(CNN)相结合的MSCFF+CNN飞机目标自动检测算法.该算法首先采用多尺度圆周频率滤波器滤除遥感图像复杂背景,实现不同尺度飞机目标候选区域提取;然后,通过构建卷积神经网络(CNN)模型实现候选区域有效分类,最终精确确定飞机目标位置.最后,基于获取的真实遥感图像进行目标检测算法实验验证,经统计该算法的飞机目标检测率为94.38%,虚警率为3.76%,实验结果充分验证了该文算法的有效性,该算法可为机场监管、军事侦察等应用提供重要的技术支持. 相似文献
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杂波背景中的弱小目标检测是红外图像处理中的一个重要问题。普通的二维滤波背景预测方法可以用来检测图像中的小目标,但是也存在对复杂场景的适应性差,杂波边缘虚警高的问题。通过分析二维最小均方滤波背景预测算法的方向特性,在对图像四邻域滤波残差进行像素级加权融合后,得到了一种基于多方向融合自适应滤波背景预测的弱小目标检测方法。对构造图像和实际红外云杂波场景中的小目标检测仿真表明,该方法对不同背景适应性较强,在保持目标检测概率的同时显著抑制了杂波边缘虚警,有效提高了杂波背景中小目标的检测性能。 相似文献
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《电子与信息学报》2015,37(8):1862-1867
面向静止轨道光学遥感卫星,该文提出一种海上运动舰船目标快速检测方法。该方法首先利用多结构多尺度形态学滤波对海洋背景遥感图像进行背景抑制;然后采用自适应阈值分割和自组织聚类获得候选目标;再根据目标运动特征,利用静止轨道卫星凝视序列图像对候选目标进行多目标移动式邻域判决,剔除虚假目标;最后关联舰船目标以及融合卫星平台数据,可快速计算舰船状态等深层次动态信息。实验结果与分析表明,所提方法能有效检测海洋背景遥感图像中的多个运动舰船目标,准确获取各个舰船位置、航速、航向、运动轨迹等信息,具有算法简单,目标检测率高、虚警率低,稳定性好等优点。该方法为我国静止轨道光学遥感卫星在轨数据处理与应用提供了技术支撑。 相似文献
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为了精准检测移动目标,提出一种大数据驱动的红外移动目标检测方法。采取空间滤波法预处理红外图像,抑制红外图像背景、增强图像内移动目标边缘,采用Seletive Search策略,通过区域划分算法划分预处理后红外图像为若干块小区域,提取若干个红外移动目标候选区域;为避免相邻红外移动目标候选区域图像间存在帧间差异及虚警,影响移动目标中心位置检测效果,提取移动目标候选区域的灰度特征,并结合运动特征建立加权融合特征,精准定位移动目标候选区域,将移动目标候选区域输入卷积神经网络,网络输出结果即为检测到红外移动目标,利用损失函数判定该目标是否为真实移动目标。实验研究表明:所提方法能够精准定位红外移动目标候选区域,检测出红外移动目标,检测性能较好,拥有较强的收敛性。 相似文献
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运动目标检测与识别方法研究 总被引:7,自引:4,他引:3
为了解决低对比度红外序列图像中运动小目标的检测问题,提出了一种基于多级滤波的检测方法.首先,对具有一定空间分布范围(≤5×5)的小目标,可根据目标/噪声/背景的灰度分布模型具体分析其频谱特性范围.由Fourier变换定义可知,噪声能量主要集中在高频段,背景能量主要集中在低频段,而目标能量则主要分布在中频段,所以可以根据目标的大小,由门函数的Fourier变换估算出各种尺寸目标所处的频段,然后选择不同级数的滤波器将不同大小的候选目标从复杂背景中分离出来.经过多级滤波处理后,再对得到的包含候选目标的图像进行图像分割等适当的后续处理,就可以检测出真正的目标. 相似文献
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基于仰角、方位测量的目标定位及跟踪滤波 总被引:2,自引:0,他引:2
在获取目标方位和仰角的情况下,讨论了两站定位的数学计算方法,并运用改善α-β滤波器进行滤波,最后得出了计算机仿真结果。 相似文献
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针对非线性系统噪声未知时粒子滤波容易发散或者精度下降的问题,提出一种粒子滤波和改进的Sage-Husa估计器相结合的混合滤波算法。首先用粒子滤波对系统状态进行初步估计,将初步估计值作为次级Sage-Husa滤波器的输入量测值,并与系统状态方程组成新的系统,进而用改进的Sage-Husa算法实时估计系统噪声的统计特性并进行滤波,得到最终的系统状态估计值;为了进一步比较算法的性能,对算法的复杂度进行了定量计算,分析表明优化的算法并未明显提高算法的计算量;最后通过目标跟踪仿真实验验证了算法的有效性。 相似文献
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针对空中红外目标检测过程中存在的检测精度不高、易受干扰等问题,本文提出了一种信息融合的目标检测算法。首先,针对单一滤波模式的不足,采用降采样方式将多种模式的滤波方法进行融合,有效提高了滤波后的图像信噪比,减少了预处理时间。然后,对质心检测选定的检测区域进行显著性检测和边缘检测,并将结果进行融合,增强了目标区域的信号强度,改善了算法的检测精度。文中从理论上介绍和分析了该算法对红外目标检测的有效性,并通过Matlab仿真实验与其他单一检测算法进行了对比。实验结果表明,信息融合的检测算法能够在多种复杂情况下有效检测出空中红外目标,证明融合检测算法的抗干扰性和适应性上更强、检测精度更高、算法的鲁棒性更好。 相似文献
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目标跟踪理论在国防、商用等领域都具有重要价值,并且是实现智能交通系统的基础。针对智能交通系统中需要对特定的运动目标进行跟踪和监测的要求,利用卡尔曼滤波算法对目标进行跟踪并对其下一时间的运动位置、运动方向、速度等信息进行预先估算以达到及时监测的目的。通过分别对机动目标和非机动目标的仿真试验,得出了卡尔曼滤波算法可以对运动的目标实现实时跟踪,且非机动目标的跟踪效果要优于机动目标的结论。 相似文献
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针对在复杂环境下基于卡尔曼滤波的雷达目标跟踪中存在的鲁棒性和自适应性较差的问题,研究了一种新的雷达目标自适应鲁棒跟踪算法;通过引入自适应渐消因子,对估计误差协方差和滤波增益矩阵进行在线自适应调整,从而使得滤波算法具备良好的鲁棒性和自适应性,提高雷达目标跟踪的精度。最后,通过仿真对所研究的方法进行了验证。 相似文献