卫星红外图像点目标检测预处理

对卫星红外图像点目标检测预处理方法做了研究,采用线性滤波器和非线性滤波器并行对图像进行预处理,仿真实验表明该方法可以在保证很高的检测率的同时大大降低虚警率,为后续处理提供有力支持。算法简单可行,利于硬件实现。     

红外图像中运动小目标的检测

通过对运动点目标的特性分析,讨论几种运动点目标的检测方法。     

红外单帧弱小目标检测算法研究综述北大核心CSCD

随着红外预警探测技术的发展以及军事化作战需求的提高,满足低虚警、高检测精度的红外弱小目标检测算法一直是国内外研究重点。本文首先从成像特点、数学模型构建以及背景杂波干扰等方面阐述了弱小目标的特征与检测难点。然后分类介绍了近些年来提出的单帧弱小目标检测算法,并对算法的优势和不足进行了分析。最后结合当前红外预警探测领域的实际应用需求,分析了红外弱小目标检测算法未来的发展趋势。     

红外序列图像中缓动点目标的投影检测算法及其改进

应用形态学滤波算法获得红外图像的背景，利用局域窗口估计的噪声均值和方差对噪声进行归一化，将归一化图像在时域上构成组合帧，然后在组合帧内对目标进行统计检测，分析得到了目标及噪声在组合帧中的统计分布。针对噪声和目标幅值的不同分布特性，进一步对投影算法进行了改进，提高了投影算法的信噪比。实际红外图像仿真表明，该算法可以成功检测信噪比为2的目标。     

舰船目标红外图像预处理

对海上舰船目标红外图像,采取了邻域平均和伪中值滤波的方法进行预处理仿真研究,从实验结果得出了海上舰船目标红外图像进行平滑处理时,选用伪中值滤波法比较有效,并对工程实现中的一些问题进行了分析研究.     

红外背景抑制与点目标分割检测算法研究

针对红外点目标检测问题,采用图像灰度同本行均值相减方法抑制温度场的非线性影响;利用Top-Hat算子形态滤波,抑制背景和增强目标;通过比较预处理后的不同背景下红外图像直方图特点,确定分割阈值;最后进行目标二值化分割,得到包含较少虚警点的点目标分割图像.实验证明,该方法较好地解决了不同红外背景下低信噪比红外点目标的分割检测问题.     

海面红外小目标检测算法研究

针对海面红外图像中出现的海面杂波和孤立噪声点的问题,采用了一种将空间域的滤波结果在时间域进行二次滤波的方法,实时地检测海面图像中的小目标.在空间域上,根据海面杂波具有一定方向性的特点,设计了4种方向的结构元素分别进行形态学运算来抑制海面杂波,再使用均值融合准则进行融合.在时间域上,利用目标在帧间的运动具有连续性而噪声点不具有该性质的特点,采用均值加权滤波的方法来滤除孤立噪声点,最后使用自适应门限分割检测出小目标.实验结果表明,本文算法在复杂海面环境下,能有效地抑制海面杂波和孤立噪声点的影响,减小虚警率,是一种有效的海面小目标检测方法.     

复杂背景下红外运动点目标检测算法研究

讨论了复杂背景下低信噪比运动点目标的检测和跟踪问题，提出了基于卡尔曼滤波理论的背景预测，数学形态学膨胀累加，图像流航迹关联和二级并行假设检验的点目标检测方法。实验结果表明该算法能够较大程度提高红外图像的信噪比，有效地检测和跟踪点目标，并且能够解决目标丢失以及跟踪过程中出现目标的问题。     

红外图像中小目标检测的新算法

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。     

一种新的红外弱小目标检测与跟踪算法

针对低信噪比下红外序列图像中弱小目标的检测与跟踪问题,提出了一种新的基于双边滤波的方法.首先将传统的二维双边滤波扩展为空-时三维双边滤波,由于同时利用了红外序列的空域信息和时域信息,该三维双边滤波能在抑制噪声的同时增强目标和背景之间的对比度.用其实现红外图像的预处理,再用门限分割检测出红外序列中的弱小目标.同时,用序贯蒙特卡洛方法对检测到的弱小目标进行跟踪.实验中,用实际红外序列图像对算法进行了验证,结果表明,在低信噪比下,所提算法能对红外弱小目标进行实时检测和跟踪.     

远距离红外图像目标分析及背景抑制算法

远距离红外图像的目标检测属于弱小目标检测问题,其图像信杂比低,背景结构边缘的抑制残差是单帧图像目标检测时引入的虚假目标的主要因素.分析了远距离红外图像的目标模型,接着根据目标模型选择合适的预测背景模版,并提出了基于该模版去最近邻算法,最后给出该背景抑制算法的仿真结果.该算法与典型的去均值算法、去中值算法相比抑制背景结构边缘更彻底和抑制后图像具有更高信噪比的优点,能为后续的闯值分割和多帧轨迹关联提供良好条件.     

地面红外目标图像识别方法研究

红外成像自动目标识别是精确制导武器的重要研究内容.针对地面复杂背景条件下,目标难以检测识别的问题,在分析地面目标红外图像场景的基础上,首先利用形态学技术对图像进行去噪和抑制背景,采用Otsu法对图像进行阈值分割并用形态学技术消除虚警目标点,用扩展像素标记法对图像进行区域标记,然后提取目标形状、矩和统计分布三类特征作为识别特征,并采用模糊综合评判方法识别目标.对实地拍摄的100幅坦克目标红外图像进行了识别实验,结果表明,该方法在坦克的典型作战环境下具有较强的抗噪性能和抑制背景结构干扰的能力,能有效识别出目标,并且易于用并行处理和硬件实现.     

基于小波和高阶累积量的红外弱小目标检测

红外图像序列中弱小目标的检测是图像处理应用的一个重要研究领域.由于弱小目标很难从背景杂波中分离出来,所以弱小目标的检测是一个难点.介绍了一种基于小波和高阶累积量的红外弱小目标检测方法.该方法利用小波滤波器抑制大部分背景杂波,然后采用基于累积量的自适应滤波器对高频小波系数进一步处理,使得图像信噪比大大提高,同时保留了目标信息.最后应用一些序列处理方法来进一步提高检测的性能.利用实测数据所做仿真实验结果表明该方法的有效性.     

一种红外弱小目标精跟踪方法

针对红外弱小目标检测中的多帧处理技术,提出了加权的移动式管道滤波算法,解决了管道边缘噪声造成检测失败的难题。文中还将卡尔曼滤波应用于管道中心坐标的预测,实践证明,采用该方法预测精度高,可以大大地减小管道尺寸,有效地提高了管道滤波的抗噪性能、算法的实时性和精确度。     

云天背景下单帧红外图像的点目标检测

针对云天背景下红外图像中不同的背景成分所具有的不同特性以及它们之间的差异,本文从基于背景预测模型的红外点目标检测方法出发,重点分析和对比了三种背景预测模板在背景预测、背景消除和阈值分割三个检测过程中,对不同的背景成分表现出的不同处理性能.实验结果表明,三种背景预测模板对云天背景中的各种不同背景成分具有不同的处理效果,实际应用时应充分分析红外图像云天背景中的各种不同成分的比重和差异,选择合理的背景预测模板.     

基于(A)Trous算法的红外序列图像中运动目标的检测与跟踪

主要研究了红外图像中运动点目标的检测及跟踪问题.在复杂背景下,根据小目标在红外影像中容易丢失的特性,利用Atrous小波变换对图像非抽取(变换后图像数据未损失)的优点对红外图像进行了背景抑制与增强.通过聚类分割算法分割出了可疑目标,并采用八邻域分析算法准确跟踪并提取出了运动小目标.试验结果表明,本文算法在对红外序列图像中的运动目标进行检测与跟踪时具有较强的实用价值.     

复杂背景下含点目标单帧红外图像的预处理

对复杂背景下单帧红外图像的预处理做了研究,结合背景抑制及二次滤波,可以极大提高微弱点目标的信噪比,为后续处理降低数据量及运算量。通过合适的算法组合,可以有效地促进滤波质量的改善及硬件实现结构的简化。最后给出实验结果及对算法组合的评估。     

基于核空间二次相关滤波的红外目标检测

子空间二次综合判别函数(SSQSDF)是一种性能良好的二次相关滤波器,为了更好地对复杂场景中红外目标进行检测,提出了把SSQSDF扩展到高维空间用于红外目标检测的核二次相关检测算法(KSSQSDF).算法主要通过选取适当核函数得到训练样本核矩阵,然后利用核函数性质把SSQSDF转换为以核矩阵表示形式的矩阵方程,最后求解方程获得KSSQSDF算法表达式.KSSQSDF形式简单,能较强抑制目标背景噪声干扰,提高目标检测精度.在真实场景下通过实验验证了KSSQSDF与SSQSDF相比在检测性能上具有优越性.     

一种红外弱小目标检测方法

提出了一种红外弱小目标检测算法,该算法通过“区域最小化背景模型”,来减小背景起伏对背景预测的影响,从而实现对背景更准确的预测,达到提高弱小目标检测性能的目的,算法适用于强对比度云层的空背景、目标与背景对比度比较低的空背景,是背景预测算法的一个重要扩展,针对实际红外图像的试验仿真表明,提出的算法是有效的。