面向鲁棒视觉监控的热红外与可见光视频融合运动目标检测

在非受控环境中,由于背景的动态变化或光照、阴影的影响,执行高效、实时的运动目标检测具有很大的挑战性,联合长波红外(LWIR 8¹4?m)和可见光相机构成一个多模视觉系统可以显著提高运动目标检测的鲁棒性和完整性。提出了一种先检测后融合的运动目标检测算法,首先对可见光视频采用混合高斯建模方法检测运动目标,对热红外视频设计了基于背景差分和时间差分相结合的加权算法提取运动区域,然后对可见光与热红外视频中运动目标进行特征级融合。实验结果表明:该方法利用热红外与可见光图像的直观互补特征,在满足实时性要求的同时,可实现运动目标的精确、完整、鲁棒性检测。     

强杂波中双波段目标检测新算法

对海空背景下的电视和3～5μm红外目标提出了一种采用多向梯度表决融合的检测方法：依据背景图像中点目标的奇异特性，得到图像的多向剃度检测结果，并进行表决融合。通过实测的电视和红外图像仿真，结果表明，采用“and”判决规则的多向梯度表决融合的检测算法消除了云层、海浪、海天线等背景干扰，在实现高检测概率的同时，可以达到较低的虚警概率。该算法特别适用于低帧率的红外警戒系统，可检测信杂比为1的点目标。     

基于帧差法和自适应阈值区域生长的红外运动目标检测

针对具有背景干扰、信噪比低的红外图像,提出了一种基于帧差法和自适应区域生长的红外运动目标检测方法.首先对红外图像进行了高帽变换,以抑制大面积背景的干扰,相邻帧图像间做帧差,初步提取目标区域;其次分析了红外目标的特性,针对其特性提出了一种基于灰度等级的自适应阈值分割方法;最后以帧差法检测的目标质心为种子点,以自适应阈值为分割准则,在预处理后的图像中进行区域生长,最终实现了红外运动目标的检测.结果表明,所提算法可抑制大面积背景的干扰,实现单个和多个红外运动目标的完整提取和检测.     

基于帧差检测技术与区域特征的红外与可见光图像融合算法

为了提高红外图像的融合质量并降低复杂度,提出一种基于帧差检测技术与区域特征的红外与可见光图像融合算法。首先,设计帧差法对红外图像中的目标完成检测,从而进行目标分簇与图像分割;并借助帧之间的信息完成目标的准确定位;再根据目标区域的特征设计不同的融合规则,充分利用可见光和红外图像的有效信息进行互补,完成图像融合,并对融合算法的复杂度进行理论分析。同时,在可见光和红外图像中目标不可动可观察及目标可运动可观察两种条件下进行融合实验,实验结果表明,与当前图像融合技术相比,所提技术具有更高的融合质量,其融合图像能够准确反映目标和背景。     

基于光流估计的红外弱小运动目标检测

提出了一种对复杂云层背景下红外图像序列中弱小运动目标分割和检测的方法.首先,利用Hom-Schunck算法计算序列图像的光流场,然后利用阙值分割和数学形态学滤波的方法进行目标检测,滤除噪声后提取出背景中的运动目标.实验结果表明,该算法对实时检测在复杂背景的红外图像中运动的弱小目标具有很好的效果.     

基于目标增强的红外与可见光图像融合技术研究

针对红外和可见光图像融合算法中存在背景模糊和目标不清晰等问题,提出一种基于目标增强的红外与可见光图像融合算法。首先,利用均值滤波的方法获得透射率的粗估计,通过图像统计信息实现粗透射率的细化,依据大气散射模型实现红外图像的目标增强;然后,对目标增强的红外图像和可见光图像采用改进的Prewitt算子进行边缘检测,并将检测结果二值化,对边缘部分采用基于二值信息的融合规则,对非边缘部分采用比值加权分析的融合规则。实验结果表明,采用基于目标增强的图像融合算法不仅能凸显红外图像的目标信息,还能尽可能多的保留可见光图像丰富的细节信息,具有更好的视觉效果和更高的客观质量评价指标。     

基于áTrous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trous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。     

一种基于白化滤波器的红外小目标检测方法

提出了一种新的红外图像场景模型,新模型认为红外图像中只包括2种类型的点:目标和起伏噪声。提出了基于这种模型的白化滤波器,给出了对红外图像背景进行白化的算法步骤,并采用基于单个像素局部邻域估计该点功率谱的方法实现了白化滤波器。实验结果表明,这种方法能够很好地白化起伏背景,为进一步的红外目标检测打下了基础。     

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.     

烟幕环境地面红外运动目标快速检测方法

传统目标检测方法不能很好地满足红外跟瞄系统运动时的地面运动目标快速精确检测需要,另外由于红外烟幕干扰,图像的质量降低,也会影响目标检测的精度。为此,提出了一种烟幕环境下红外运动目标的快速检测方法。该方法首先快速提取两帧红外图像的FAST特征点,提出了改进的二进制BRIEF特征描述符进行背景匹配,然后采用随机一致性算法估计全局运动参数进行运动补偿,最后采用帧间差分法进行目标检测。实验表明,该算法能够有效地降低烟幕干扰对运动补偿的影响,快速精确地检测出运动目标的位置,对烟幕干扰及运动背景具有很好的鲁棒性。     

空中红外运动点目标检测算法

针对空中红外点目标的特性,提出了一种检测算法。首先,对图像进行高通滤波预处理,增强目标与背景的对比度。增强后的相邻帧图像做差分运算以进行目标的粗检测,提取出候选目标区域;其次,对原图像或预处理后的图像在候选区域内进行自适应分割,检测出点目标;最后,根据目标像素在序列图像中运动的连续性排除噪声干扰,从而准确地检测出真实目标。通过对红外图像序列进行实验,证实了算法的有效性。     

云杂波背景图像序列中小目标检测算法研究

云杂波背景图像序列中运动小目标的实时检测算法,是红外精确制导系统中的关键算法之一。首先对云杂波背景图像像素进行分类分析,研究了两种最大顺序滤波器和利用序列图像中像素时域剖面检测小目标的自适应方差滤波器算法,继而提出了一种适合云杂波背景的小目标检测算法。使用此算法对两组真实图像序列中运动小目标进行检测,根据对检测结果的分析,指出此算法可有效地完成检测任务,并且具有运算简单、存储量小、可并行实现、实时性好等特点。最后提出了后续工作的方向。     

基于高阶统计判据的红外弱小运动目标检测

针对红外预警与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题,在分析红外灰度图像的非平稳高斯特性的基础上,提出了一种基于高阶统计判据的检测算法。先用一个空域的白化去均值滤波器进行空间背景抑制,为下一步时域高阶统计判据建立一个不相关的高斯背景,根据三阶以上的高阶累积量对于高斯随机过程“盲”的原理,用高阶累积量作二元统计判据检测红外图像背景中的运动弱小目标。算法全面考虑了红外灰度图像和目标在时域与空域方面的特性,大大增强了目标信噪比。通过实际获取的大地背景目标红外数据检测表明,此算法能有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,虚警率少,抗噪声干扰能力强。算法易于硬件实现,能够有效地应用于红外搜索与跟踪系统的实时目标检测中。     

基于运动特征的远距离红外目标检测方法

在红外热图像序列中检测远距离运动目标具有重要的军事和民用价值。由于远距离目标成像后所占的像素较少,同时受成像环境和成像条件的影响可能会存在较强的背景噪声,目标与背景的差异不明显,检测比较困难。本文针对热红外图像序列,提出了一种远距离目标的检测方法。该方法首先利用top-hat算子选择备选目标,然后利用备选目标在不同帧中的相关程度分析目标的运动特征,选择有确定运动特征的目标作为检测结果。该方法不需要进行背景估计,可以有效地避免强背景噪声的影响;通过调整运动模型,可以应用于不同运动特征的目标检测问题。实验结果证明了本文方法的有效性和鲁棒性。     

序列图像运动点目标快速检测与跟踪方法

为解决低信噪比运动点目标在实时检测中的系统抖动和信噪比低等问题，根据运动点目标的特点，提出了基于数学形态学滤波、目标光强度连续性和假设检验的点目标检测方法。基于数学形态学的高通滤波器能较强地抑制背景噪声并增强目标；利用光强度时空连续性识别目标；假设检验对解决目标丢失和新目标出现都具有较好的效果。用TMS320C6201高速信号处理器的处理结果表明：算法对信噪比约为2的点目标检测性能较为满意。     

Clutter Suppression Method Based on Spatiotemporal Anisotropic Diffusion for Moving Point Target Detection in IR Image Sequence

This paper deals with the problem of moving point target detection against cluttered background in infrared image sequence. In this area, clutter suppression is a critical issue because of high false alarm rate caused by complicated clutter. Here the three-dimensional spatiotemporal anisotropic diffusion model, in which inter-frame diffusion takes place as well as intra-frame diffusion, is investigated and a moving point target detection method based on this model is presented with the hope of improvement of clutter suppression performance. The method is evaluated and the optimum values of its parameter on different conditions are found by comparative experiments. The image sequences used in the experiments are generated by using available real-world infrared images and simulated moving point targets. Experimental results show that the method performs well under cluttered situations and enhances the detectability of moving point targets.     

运动目标检测与识别方法研究

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.     

一种基于数学形态学的红外弱小目标检测方法

提出了一种红外图像序列中运动弱小目标检测的新方法。该方法在时间剖面上采用数学形态学滤波和中值滤波来抑制杂波背景干扰,并对去除背景后的图像进行分割,然后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性来检测出真正的目标。利用实测数据进行了仿真,实验结果表明了该方法的有效性。     

一种基于数学形态学的红外弱小目标检测方法

提出了一种红外图像序列中运动弱小目标检测的新方法。该方法在时间剖面上采用数学形态学滤波和中值滤波来抑制杂波背景干扰,并对去除背景后的图像进行分割,然后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性来检测出真正的目标。利用实测数据进行了仿真,实验结果表明了该方法的有效性。     

序列图像中运动点目标轨迹检测算法研究

序列图像中弱运动点目标的实时检测算法,是精确制导系统中的关键算法之一.本文在对现有检测算法分析的基础上,详细阐述和研究了利用LS线性预测器的点-轨迹预测与匹配的目标轨迹检测算法,并通过仿真实验进行验证,最后指出此算法较以前的算法可更有效的从图像序列中检测出弱运动点目标的轨迹.