基于局部对比度的自适应Top-Hat红外小目标检测

Top-Hat的检测性能受限于固定单一的结构元素,导致对复杂背景的抑制能力差。针对该方法的不足,提出两种具有递进关系的改进Top-Hat算法。首先依据小目标与其邻域灰度值差异,改进了Top-Hat变换,提出了一种具有双结构元素的Top-Hat算法,分别为膨胀和腐蚀操作设计了各自的结构元素,并且调整了开运算的运算顺序,以提高对红外小目标的检测性能。在此基础上,又提出一种基于局部对比度的自适应双结构Top-Hat红外小目标检测方法,通过计算局部对比度得到显著图,获得先验信息,自适应地改变双结构元素的大小,利用目标区域及其邻域的灰度值差异来抑制背景和增强目标。与同类方法和非同类方法进行对比实验研究,结果表明,所提基于局部对比度的自适应Top-Hat方法在5种评价指标中均表现突出。     

基于深度学习的红外小目标检测算法综述北大核心CSCD

红外检测技术具有受环境负面影响小、抗外界干扰能力强等优势,在众多领域皆有极为重要的应用价值。然而,由于红外小目标存在缺少明显的可用信息、边界模糊等问题,对其检测的难度较大,因而成为目标检测领域的研究热点与难点。本文通过分析困扰红外小目标检测研究发展的难题所在,首先就目前针对其检测的传统算法原理进行简要说明。其次,详细阐述了基于深度学习的多类型红外小目标检测算法,并对相关算法的分类、评估指标、相关数据集等多方面内容进行了介绍,随之以实例说明对当前算法改进的有效方式。最后,归纳总结现有检测算法的优缺点,探讨了红外小目标检测研究领域的未来发展趋势,即向高精度、高实时性、强鲁棒性、低复杂度的算法方面深入研究。     

基于YOLO-MIR算法的多尺度红外目标检测网络

针对红外图像相对于可见光检测精度低,鲁棒性差的问题,提出了一种基于YOLO的多尺度红外图目标检测网络YOLO-MIR（YOLO for Multi-scale IR image）。首先,为了提高网络对红外图像的适应能力,改进了特征提取以及融合模块,使其保留更多的红外图像细节。其次,为增强对多尺度目标的检测能力,增大了融合网络的尺度,加强红外图像特征的进一步融合。最后,为增加网络的鲁棒性,设计了针对红外图像的数据增广算法。设置消融实验评估不同方法对网络性能的影响,结果表明在红外数据集下网络性能得到明显提升。与主流算法YOLOv7相比在参数量不变的条件下平均检测精度提升了3%,提高了网络对红外图像的适应能力,实现了对各尺度目标的精确检测。     

基于粗糙集理论的红外小目标检测

红外图像处理中的点目标检测技术是近年来信息处理研究的热点和难点之一,而粗集是一种用于处理含糊和不确定性问题的新的数学工具。本文提出了基于粗集理论的红外小目标检测算法,该检测算法可按红外图像模型的频域属性、灰度值属性和相关性属性,把目标从背景中分离出来。实践结果表明,该算法能够对小目标进行可靠的检测。     

基于IHBF的增强局部对比度红外小目标检测方法

针对非均匀背景下红外小目标检测率低的问题,本文引入人眼视觉系统对比度机制,提出一种基于改进高提升滤波（improved high boost filter,IHBF）的增强局部对比度红外小目标检测方法。首先,根据小目标的频域特性,通过IHBF运算提升高频信号同时,剔除含有背景的低频信号;然后,提出增强局部对比度方法构建比差联合形式的算子,进一步增强目标与背景间的对比度,获得最优显著图;最后,采用自适应阈值分割技术获取真实目标。仿真结果表明:相对于现有的局部对比度算法,所提方法在检测率、虚警率等方面更具优势,是非均匀背景下检测红外小目标的一种有效方法。     

红外序列图像中运动小目标的检测

文中介绍了红外图像背景以及运动小目标的特性,将检测算法分为两大类,概述了红外图像中运动小目标检测的一般方法和流程,并具体介绍了几种典型的检测算法,分析了它们各自的特点。     

基于视觉对比度机制的红外小目标检测

复杂背景条件下的红外小目标检测是红外预警、红外搜索与跟踪等系统的关键技术和研究热点之一。针对红外序列图像中弱小目标检测问题,提出了一种基于视觉对比度机制的红外小目标检测方法。该方法首先运用加权高斯差分方法计算出目标显著性图,接着采用模糊控制方式优化参数获取显著性区域,最后通过显著区域与周围区域对比度分析获取真实目标。从实验结果以及和其他方法对比可以看出,所提出方法具有较高的检测率和较低的虚警率,是一种有效的小目标检测方法。     

基于中心点的实时红外目标检测方法

针对仅配备CPU的红外成像系统,本文提出了一种基于中心点的实时目标检测方法。遵循轻量化的设计原则,首先引入了低计算成本的特征提取网络,并在此基础上设计了相应的特征融合模块以充分利用不同阶段提取的空间和上下文信息。同时为了进一步提高网络的表征能力,提出了一个背景抑制模块以完成对前景区域的特征增强,并最终通过轻量检测网络实现对目标中心点及其相应属性的预测。在红外空中目标数据集上的实验表明,本文所提方法能够在CPU上以21.69 ms每帧的速度达到90.24%的检测精度。与经典的Tiny-YOLOv3相比,在计算量和参数量仅为前者21%和11%的前提下,检测精度提高了10.94%,并且检测速度提高了10.02 ms,证明了方法在实时红外系统中的巨大应用潜力。     

基于梯度可感知通道注意力模块的红外小目标检测前去噪网络

红外图像去噪在军事及民用领域应用广泛。现有基于深度学习的图像去噪方法主要为可见光图像设计,此类方法容易过度平滑图像细节,从而导致弱小目标丢失,为后续的检测任务带来困难。为了在去除噪声的同时保留好红外图像中的目标信息,本文提出了一种基于梯度可感知通道注意力模块的红外弱小目标检测前去噪网络。该网络首先采用编码器-解码器结构来去除图像中的加性噪声,然后通过梯度可感知通道注意力模块对图像高频区域进行自适应增强,有效保持红外弱小目标的响应强度。此外,本文提出了领域第一个包含3 981张含噪声的红外图像数据集。实验结果表明,该网络能够在有效去除加性噪声的同时避免过度平滑,很好地保留了红外图像中的目标信息,最终实现了在含噪声环境下的高鲁棒性红外弱小目标检测。     

一种单帧图像红外弱小目标检测算法及DSP实现

针对红外图像中存在的弱小目标,使用多种检测算法融合检测红外图像中的小目标,该算法对低信噪比红外图像中的目标检测准确率高,虚警率低.同时使用TI DSP芯片在硬件电路中实现算法,并在实际中应用.     

基于小波变换的自适应多模红外小目标检测

小波变换是一种有效的红外小目标检测方法。然而,在不同的子带、不同方向上,信号和噪声所呈现的特性不同,采用单一的阈值往往无法得到一个令人满意的检测结果。针对这一情况,提出了一种基于小波变换的自适应多模红外小目标检测算法。该算法可以根据不同尺度和方向上噪声的分布自动调整阈值,使得检测结果更加有效。其中分别采用了自适应Bayes Shrink阈值和广义交叉验证阈值处理每个子带的小波系数,接着再利用处理后的系数重构小波图像,最后通过一个简单的全局阈值分割得到红外小目标。实验结果表明,与对照方法相比,所提出的算法具有更好的检测性能和鲁棒性。     

基于小波变换与图像增强技术的红外小目标检测

提出了一种基于小波变换的单帧红外图像检测方法,将小目标检测问题简化为带通滤波的过程.该方法首先使用小波变换分解图像,直接舍去低频分量的背景,接着对提取出的三个高频成分分别进行小波分析,去除高频噪声,然后再对各高频分量进行重构,最后采用图像增强技术提高小目标灰度,进一步抑制干扰.计算机仿真结果表明,该方法能准确、高效地检测出小目标,并能克服一定的云层和建筑物干扰问题.     

基于图像稀疏表示的红外小目标检测算法

基于超完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用超完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示.针对红外小目标检测问题,提出了一种基于图像稀疏表示的检测方法,该方法采用二维高斯模型生成样本图像,继而构造超完备目标字典,然后依次提取测试图像的图像子块并计算其在超完备字典中的表示系数,背...     

时空联合红外小目标检测算法的设计与实现

针对小目标检测方法受信噪比影响较大的情况,本文提出了一种时空联合小目标检测方法,通过使用目标的灰度特征,梯度特征,运动特征实现对小目标的检测,并在FPGA平台上完成了硬件实现.实验结果表明,本文提出的算法检测准确性较高,实时性较好,能够实现对红外小目标的实时检测.     

红外小目标检测的滞后阈值分割法

为提高红外小目标检测的精度,针对小目标的阈值分割,提出滞后阈值分割法。通过快速非最大值抑制预提取红外小目标的中心像素,最大程度缩减前景像素数。利用邻域梯度方差判别小目标是否为杂波,自适应地调整灰度阈值,完成对小目标的低虚警分割。分析一般场景下分割所得前景、背景的组成,给出了滞后阈值分割的阈值取值方法。实验表明滞后阈值分割法将虚警概率限制在很小的范围内,并取得了优于其他分割法的检测概率。在小目标检测中,该算法具有较强的实用性。     

基于卷积神经网络的空中红外飞机检测

在传统的空中目标检测算法中,需要进行人工设计特征来满足不同天空背景下的目标检测需求,对未来防空作战体系要求的自动化和智能化提出了挑战。为此本文在防空武器成像系统应用背景下,参照PASCAL VOC2007数据集格式建立了空中红外飞机数据集,将基于卷积神经网络的Faster R-CNN算法与R-FCN算法应用到空中红外飞机检测问题中,其次在Caffe框架平台下利用Faster R-CNN+VGG16/ResNet-101模型、R-FCN+ResNet-101模型,分别对自建数据集中测试集进行了检测。实验结果表明,在应对远距离弱小目标、云层遮挡、对比度低、目标截断等较难检测情况时,Faster R-CNN和R-FCN算法均能够有效地检测出空中红外飞机。本文良好的检测效果为解决空中红外飞机检测问题提供了更加简洁的思路。