基于Wiener滤波的小目标检测方法

红外云背景中小目标检测是红外成像技术的一种典型应用。为了检测红外云背景中的弱小目标，分析了背景特性，建立了红外场景模型，提出了一种基于Wiener滤波的自适应背景抑制方法。经过去除虚假目标和目标分割，再利用目标运动的连续性和规则性进行目标检测和跟踪。对包含了仿真目标的红外云背景图像序列进行了实验，结果表明，该方法能够有效地从信噪比为2．0的背景中检测到小目标。     

长期视频监控系统的多分布模型背景差方法

提出在长期视频监控系统中采用背景差进行运动目标提取时算法所要满足的基本要求，并提出了一种能够满足这些要求的背景差方法。该方法用色度、亮度窨的多个分布模型来建立背景模型，描述彩色视频图像的背景像素点及其统计特性，在对背景模型更新的时将均值、方差的更新速率和多个模型的更替速率分开。对像素值属于多个分布模型的情况，用最小相似距离确定更新的模型。该方法利用提取的前景像素点信息反馈以检测光强的突变，利用亮度信息消除运动目标的阴影。实验证明该方法很好的满足了长期视监控系统的要求。     

视频序列中的背景建模及更新研究

背景建模是视频监控系统中的关键性技术,是实现运动目标检测及跟踪的基础。由于实际应用环境的不同和背景的多样性,难以建立良好的背景样本。本文提出了一种改进的二值化掩膜提取背景的建模方法,既能快速建立背景模型,又能对背景进行实时更新。实验结果表明,上述方法在视频监控系统的运动目标检测中取得了良好的效果。     

一种改进的自适应背景建模视频分割方法

针对传统的自适应背景建模难以解决背景复杂以及外界光照变化等因素影响视频分割质量的问题,提出了一种改进的自适应背景建模视频分割方法。该方法首先对彩色图像建立高斯背景模型,然后对背景模型进行更新,最后通过对高斯分布准则进行改进使前景目标分割性能得到提高。仿真实验表明,该方法能够准确建立背景模型,准确分割前景目标,较传统算法具有更强的鲁棒性。     

基于SAR参数化稀疏成像模型的延展目标多径抑制方法

合成孔径雷达（SAR）与传统光学传感器不同，其利用主动发射电磁波和接收电磁波技术来获取目标区域的二维图像。在实际场景（特别是城区场景）成像中，存在大量直线型延展目标，如建筑物的边缘、桥梁等，且SAR的回波信号中不仅含有电磁波经过目标返回的直接回波，还包括电磁波经过目标与环境背景（地面、水面等）多次反射的干扰回波（即“多径效应”），造成SAR成像中存在多径“鬼影”。现阶段多径抑制方法大多基于点目标模型，难以解决实际场景中由直线型延展目标与环境背景产生的多径鬼影问题。因此，本文提出了基于SAR参数化稀疏成像模型的延展目标多径抑制方法，在稀疏目标与环境背景产生多径效应的情况下，能够实现对直线型延展目标的高质量成像。首先，基于不同回波路径下目标的散射模型，建立了延展目标多径观测模型，有效描述了不同回波路径下点目标与线目标散射特性；然后，采用交替方向乘子法（ADMM）对上述延展目标多径观测模型中不同回波路径下目标的散射系数向量进行了精确估计；最后，基于上述估计结果，提出不同回波路径下的图像重构方法，将各条回波路径的能量都集中到真实目标区域，实现了直线型延展目标的高质量成像。高精度电磁计算数据验证...     

一种用于视频目标检测的时空背景建模方法

针对传统时域统计背景模型只关注于单个像素的统计特征而忽略背景像素之间的相互关联,同时不能很好地适应目标进入场景并静止的情形,在高斯背景模型基础上,融合背景的空间统计特征,建立一个时空联合的背景模型。结合背景的空间区域特征和像素的亮度变化更新背景,使得背景更新过程中保持背景的空间特征。实验结果表明,利用该方法建立的背景模型进行目标检测,能有效检测移入静止的目标,克服了传统检测方法检测目标中的空洞,检测到的目标完整性有较大提高,有利于后续的进一步处理。      

基于模式侧抑制复杂背景下的小目标检测

在复杂背景的图像序列中检测小目标一直是研究重点。提出了一种基于模式侧抑制的复杂背景下小目标检测的方法。将复杂背景下的小目标检测问题看作是在大量相似模式中寻找某个特殊模式的模式识别问题。通过建立基于模式的侧抑制网络模型，在模式空间中对模式进行侧抑制处理，达到突出特殊模式抑制相似模式的目的。同时指出，用该方法对图像进行多级处理可进一步改善处理效果。进行了该方法与去局部均值滤波、基于形态学Top-Hat算子滤波、多级滤波和基于侧抑制理论滤波四种传统方法的比较实验，并将信杂比（SCR）及信杂比增益作为评价算法性能的指标。实验结果表明，提出的方法在提高图像信杂比方面要优于其他几种方法，能有效抑制背景杂波，提高对目标的单帧检测能力。     

基于视频图像中运动目标检测算法的研究

运动目标检测是从实时捕获的视频序列图像或视频文件中将与背景存在相对运动的目标找出来。帧差分法和背景差分法是运动目标检测中常用的方法,文章主要研究了背景差分法中的单高斯背景模型和高斯混合背景模型的基本原理,对这两种算法进行了详细描述,对高斯混合背景算法进行了改进,实验结果表明,改进后的算法在目标检测质量是相对于原来的背景的基础上差分法,混合高斯模型数据量很小。     

基于减背景和混合差分的运动目标检测算法

针对固定摄像机条件下的视频监控问题,提出了一种基于背景相减法和混合差分法相结合的运动目标检测算法。该方法对彩色图像建立混合高斯模型,对背景模型进行实时更新;并对帧间差分法进行了改进,提出混合差分的思想。通过背景相减法和混合差分法的结合,采用形态学滤波的方法去除噪声点,检测到确切的运动目标。实验结果证明,文中提出的算法能准确地建立背景模型,既完整地提取运动目标,又适应复杂环境的变化,提高了运动目标检测的精确度和速度。     

一种新的复杂场景中动目标图像分割的快速算法

一种利用序列图像从复杂背景中分割动目标图像的新算法：首先利用马尔科夫随机场模型和连续线过程建立精确的目标函数，采用并行计算方法计算出速度场，多面手到此为依据实现对目标图像的并行分割。     

高分辨率卫星海洋背景成像仿真方法

海洋背景的仿真是海面目标场景仿真的关键环节,是海洋目标-背景耦合作用模拟的重要基础,决定了仿真图像中目标与背景差异特征的正确性和真实性。高分辨率遥感成像下,海面细节特征突显,以往视海表为均匀辐射面的处理方法给高分辨率海洋场景仿真造成较大误差。重点研究了海面三维形态、多组分分布与海水方向反射特性的耦合作用和辐射模型,提出了海面高分辨率遥感成像仿真方法。通过频谱分析的方法构建海面三维模型,根据海面组分分布的不同及不同位置海面法向的不同,修正了低分辨率下的海洋BRDF模型,使其满足高分辨率卫星图像的仿真应用,计算出不同组分的海面的方向反射数据,并将其与海面三维模型关联,构建了亚米级海面三维辐射模型,通过光线追踪方法建立海面零视距辐射场,并经过大气影响和传感器效应,模拟不同海况条件下卫星遥感图像。结果表明:将ZY3-02卫星实测海面图像与相同成像条件下的仿真图像对比,图像均值的误差为3.7%,标准差误差为9.9%,可以较真实地模拟高分辨率卫星成像下的海洋背景。     

自适应红外隐身系统的背景投影建模

实现目标自适应红外隐身的第一步是获取遮挡背景图像,这部分图像是观察者处于某一视点观察目标时,被目标所遮挡住的背景。而当观察者在不同的视点观察目标时,被目标所遮挡住的背景是不同的,目标与遮挡背景满足透视投影的关系。为求得目标与遮挡背景的关系,首先建立了三套坐标系,即目标本体坐标系、视点坐标系以及热像仪坐标系,然后通过推导三套坐标系之间的转换关系,建立了目标表面各点与热像仪获取背景图像点之间的对应模型,从而实现了遮挡背景的获取。最后通过实验对该模型进行了验证,结果表明:该模型能够正确获取不同视点下的遮挡背景,为工程应用奠定了基础。     

Learning a Scene Background Model via Classification

Learning to efficiently construct a scene background model is crucial for tracking techniques relying on background subtraction. Our proposed method is motivated by criteria leading to what a general and reasonable background model should be, and realized by a practical classification technique. Specifically, we consider a two-level approximation scheme that elegantly combines the bottom-up and top-down information for deriving a background model in real time. The key idea of our approach is simple but effective: If a classifier can be used to determine which image blocks are part of the background, its outcomes can help to carry out appropriate blockwise updates in learning such a model. The quality of the solution is further improved by global validations of the local updates to maintain the interblock consistency. And a complete background model can then be obtained based on a measurement of model completion. To demonstrate the effectiveness of our method, various experimental results and comparisons are included.     

基于鲁棒回归的运动背景补偿技术

为检测运动背景中的动目标，通常需要进行运动背景补偿校正。本文充分考虑运动背景下的各种因素，提出一种基于鲁棒回归的运动背景补偿技术。它首先利用光流场模型估计背景运动速度，之后利用鲁棒叠代加权最小二乘法估计图像传感器的全局运动参数，通过估计出的全局运动参数对运动背景进行补偿校正。实验结果表明本文所述方法的有效性。     

融合ViBe改进算法和图像均值的运动目标检测

针对视频前景提取(ViBe)算法在模型初始化时因前景像素干扰导致的“鬼影”问题,面对复杂背景环境的更新策略问题,提出利用图像像素均值作为参考对ViBe算法模型进行初始化优化;同时,提出随背景模型复杂度变化的自适应更新策略。利用邻域像素和连续帧背景像素的相似性进行背景模型初始化;然后通过计算样本间各像素的方差判定背景模型是否稳定,建立自适应的更新策略;最后提取运动目标。通过CDnet2014数据集验证表明：该算法有效改善了“鬼影”现象,提高了背景模型在复杂环境下的鲁棒性,各项客观评价指标也有所提升。     

烟火视频序列的混合高斯模型利弊探讨

烟火视频序列背景模型的质量直接影响到火灾监控的准确性,烟火初起阶段与发展阶段是火灾监控的关键时间环节,目前以视频序列背景模型利弊分析为主题的文章较少。本文首先针对烟火视频序列建立混合高斯模型,然后利用帧间差提取动目标区域,最后,对影响混合高斯模型质量的更新率进行实验分析。实验结果表明,在烟火初起期、发展期固定环境下,混合高斯背景更新与帧间差相结合的方法能有效地提取出动目标区域。实验也表明,更新率值过大或者过小时,直接导致动目标区域提取不准确。若更新率值过小,背景模型更新较慢,造成背景区域误判为动目标,动目标区域出现拖影问题。若更新率过大,背景模型更新较快,运动速度缓慢或暂时停滞的目标会被误检测为背景,动目标区域会出现空洞现象。     

背景在椭圆轨道红外监视平台的成像特性分析

掌握背景在椭圆轨道红外监视平台成像特性是开展红外图像数据处理的基础。首先,构建了椭圆轨道红外监视平台的几何投影模型和信号传递模型,给出了红外传感器的成像模型;其次,分析了平台姿态、背景本体相对运动、卫星轨道等因素对背景成像特性的影响,并推导给出了相关数学影响模型;最后,通过仿真试验验证了数学推导模型的正确性,并给出了背景成像特性的综合仿真结果。分析结果表明:椭圆轨道红外监视平台探测图像中,背景呈现出了新特性,对红外图像数据处理提出了新要求。     

一种改进的背景提取与目标检测方法研究

目标检测背景差分法是相对而言较为常用的方法,但是在背景差分法中,背景模型的建立成了至关重要的一个步骤,针对传统的混合高斯模型面临的计算量大、环境尤其是光照突变和对场景构成改变的问题,本文首先提出了一种简化了的混合高斯模型,可以减少运算量[1-3];其次通过区分是否发生光照突变从而选择不同的背景更新速率。简单、有效地解决了背景建模、实时更新模型参数以及光照变化和场景构成变化的问题。     

基于深度学习的复杂背景图像分类方法研究

复杂背景图像受背景干扰后不易被识别。针对这一问题,文中提出了基于前景分割机制的卷积神经网络图像分类方法。采用全卷积神经网络对图像前景区域进行自动分割,通过图像中前景区域周围的最小边界框对其进行定位。对于定位的前景区域,构建卷积神经网络对其进行处理以区分不同的类别,从而实现复杂背景图像的分类。将提出方法在公开数据集中提取的单一背景和复杂背景图像数据集上进行对比实验,并使用迁移学习与数据增强等方法优化模型。实验结果表明,所提方法使用前景区域分割相比于仅分类CNN具有更高的准确度,且复杂背景图像上的准确度提升幅度要远大于单一背景图像。该结果说明引入前景区域分割对于复杂背景图像分类模型准确度的提升具有一定帮助,能够显著前景区域特征并减少背景因素的干扰。     

复杂背景下玫瑰扫描红外探测系统作用距离评估方法

对复杂背景下传统作用距离方程无法准确评估红外探测系统作用距离的问题,提出了玫瑰扫描体制下复杂背景中不同辐射亮度区域被探测的概率计算方法,结合推导的玫瑰扫描红外探测系统作用距离模型,得出复杂背景下玫瑰扫描红外探测系统作用距离概率模型。基于红外热像仪采集的背景灰度计算玫瑰扫描红外探测系统响应脉冲幅值的计算方法,利用外场实测数据对该模型进行验证,并与实验结果进行了对比分析,结果证明改进后的概率模型能够一定程度解决复杂背景玫瑰扫描红外探测系统作用距离估算的问题,具有一定的实用价值。