一种改进的红外弱小目标快速检测方法

针对复杂背景下红外弱小目标检测率低、目标跟踪困难的问题,提出一种改进的红外弱小目标快速检测方法。该方法采用改进的形态学滤波抑制背景噪声,对处理后的多帧图像进行方差估计初步突出目标像素,然后对其进行信噪比估计得到整个图像序列像素得分,图像中像素信噪比高的被标记为目标像素,再对标记过的图像进行分块分析,最终准确提取出连续图像序列中的目标像素。检测出的目标像素作为Hough变换的目标跟踪算法的输入,设置双阈值实现目标的有效跟踪。实验结果表明,在复杂背景下的红外弱小目标提取中,基于噪声方差估计的目标检测拥有较高的检测概率和较低的虚警概率,将其获得的目标像素作为Hough变换的输入,不仅可以有效跟踪目标,而且简化了算法的复杂度,实现目标的快速提取和跟踪,具有很高的应用价值。     

基于噪声方差估计的红外弱小目标检测与跟踪方法

针对红外弱小多目标图像背景杂波干扰严重、弱 小目标检测率低和目标跟踪困难的问题,提出一种 基于噪声方差估计的红外弱小目标快速检测与目标跟踪算法。首先采用改进的形态学 滤波抑制背景噪声, 对处理后的多帧图像进行方差估计初步突出目标像素;然后对其进行信噪比(SNR)估计得到整个图像序列像素得 分,图像中像素SNR高的被标记为目标像素;再对标记过的图像进行分块分析 ,准确提取出连续图 像序列中的目标像素;将检测出的目标像素作为Hough变换的目标跟踪算法的输入,设置双 阈值实现目标 的有效跟踪。实验结果表明,在复杂背景下的红外弱小目标提取中,基于噪声方差估计的目 标检测拥有较 高的检测概率和较低的虚警概率,将其获得的目标像素作为Hough变换的输入,不仅可以有 效跟踪目标, 而且简化了算法的复杂度,实现目标的快速提取和跟踪,具有很高的应用价值。     

基于梯度特征的弱小目标检测北大核心CSCD

针对传统检测方法对低对比度和低信噪比弱小目标检测难度大的问题,提出一种基于梯度特征提取的弱小目标检测方法。首先利用弱小目标的各向同性及在梯度空间中的正负分布特性,提取两个方向梯度特征;然后通过改进的局部对比度算法分别抑制两个方向梯度特征的相似性,融合两个抑制相似性的方向梯度特征,增强目标同时抑制背景;最后通过自适应阈值对结果图进行分割,得到最终检测结果。实验结果表明,该算法不仅能够有效检测极低信噪比与对比度的目标,而且对复杂边缘场景具有很好的抑制效果,在信噪比、背景抑制因子以及检测率方面优于其他算法。     

基于二维频域投影的弱小运动目标检测方法

针对光学成像弱小运动目标难以准确快速检测问题,提出了基于图像序列行列最大投影的二维频域运动小目标检测算法。首先,为了减少计算复杂度和使目标背景分离,将经过背景全局运动补偿后的视频向二维频域投影并去除频率为零的成分,从而获得含弱小运动目标和噪声的图像序列;其次,通过行列序列最大投影,得到信噪比提高的含弱小运动目标的行列图像;然后,通过主运动滤波和图像重构,检测到滤除配准误差和噪声的弱小运动目标;最后,针对强噪声干扰下的弱小运动目标检测问题进行了仿真实验,仿真结果表明,所提算法不仅可有效的检测出弱小运动目标,而且相对单一的行列分解图像在二维频域内有更高的检测信噪比。     

低信噪比下抖动的红外弱小目标的实时检测

文章根据实时测量需要,结合硬件提出了一种快速算法。在分析红外点目标、噪声及杂波模型的基础上,通过去除温度非线性及选择合适的高通模板的预处理,有效地抑制了噪声,提高了信噪比,从而达到复杂背景下红外点目标检测的目的。已成功研制了一种红外处理系统,它实时完成了弱小目标的有效检测和精确跟踪。     

基于局部对比度测量的红外弱小目标恒虚警检测

鲁棒有效的弱小目标检测算法是光电跟踪系统成功的关键.本文针对空中远距离红外弱小目标检测的实际问题,在人类视觉对比机制基础上提出了一种检测率高、误报率低、处理时间短的红外小目标检测方法.首先,利用基于恒虚警率的Top-hat滤波和自适应阈值操作对原始图像进行预处理,得到疑似目标区域,该步骤可大大减少计算时间,同时保持恒定的虚警概率和可预测的检测概率;然后,定义了一种新颖有效的局部对比度测量算子,并引入图像局部的自相似性计算局部显著图,该过程不仅可以增强图像目标的视觉显著性,同时还可以抑制噪声,提高区域目标的信噪比;最后,在显著图基础上,利用简单的阈值操作就可以获得真实目标.定性定量实验结果表明,本文提出的方法与4种现有检测算法相比,具有更高的检测率、更低的虚警率和更少的检测时间,是复杂背景下红外弱小目标检测的有效方法.     

基于多方向梯度和形态学算法的红外弱小目标检测

受多种因素的影响,通常获得的红外图像信噪比低、对比度差,为目标的提取带来一定的困难。在分析弱小目标方向梯度的基础上,结合形态学算法,提出一种新的红外弱小目标检测算法。首先在待检测点四邻域方向上选取4个参考点,根据该方向待检测点与参考点之间的多级梯度特征,确定出潜在目标;然后利用结构元可调节的特性,选择合适的结构元素,通过形态学处理,剔除噪声点并最终确定出目标。实验表明,该算法计算简单,无需预测背景,可在低信噪比图像中有效检测弱小目标。     

基于时空域融合滤波的红外运动小目标检测算法

针对红外警戒与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题．提出了一种基于时空域融合滤波的小目标检测算法。算法在空域上利用形态学Tophat滤波抑制背景增强目标．在时域上通过改进的帧间差分方法增强运动目标,时空域处理结果融合分割后,根据目标运动的连续性和规则性．利用相邻帧中可能目标点之间的位置关系判别目标。算法全面考虑到了运动小目标在时域与空域方面的特性,时空域融合增强后可大大提高目标信噪比。通过实际录取的云层背景飞机目标红外数据检测表明,时空域融合滤波方法能更有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,减小虚警率．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。     

红外弱小目标背景抑制中的二维空域廓线法

为了实现天基红外遥感图像中的弱小目标检测,抑制复杂的结构背景,提出了二维空域廓线法.算法以一维时域廓线目标检测理论为基础,将其扩展到二维空域,应用于单帧目标检测.采用二维空域廓线可以获得背景估计,用原始图像减去背景图像可获得包含目标的前景图像.将本文算法与现有的单帧目标检测算法相比,可获得更大的ROC曲线面积,表明提出算法优于同类算法.     

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。     

背景自适应的多特征融合的弱小目标检测

针对红外复杂背景下的弱小目标检测难题,提出一种基于背景自适应的多特征融合的复杂背景下弱小目标的检测算法。首先,通过对红外图像进行空域滤波去除孤立噪声点,并利用恒虚警率分割消除大面积平稳背景,获得疑似目标集。然后融合红外图像的背景信息、弱小运动目标的灰度特征、目标与周围像素的方向梯度特征等多个典型特征,消除疑似目标集中的大部分假目标,最后运用运动特征获取真实目标的轨迹,最终实现复杂背景下的红外弱小目标的检测。实验表明:该算法能实现复杂背景下低信噪比的红外弱小目标快速检测,具有检测概率高,算法速度快,鲁棒性好的特点。     

基于形态滤波的红外小目标检测方法

针对空背景下红外小目标图像信噪比低,背景和杂波干扰严重的特点,提出了一种基于数学形态学的红外小目标检测算法。算法首先利用灰度形态学Top2Hat变换,完成复杂空背景下的背景抑制和候选目标提取,然后通过开运算处理进一步去除虚假目标和噪声干扰,完成目标分割;最后结合管道滤波的方法,可快速检测出红外图像序列中的小目标信号。实验表明,该算法能够有效的提高图像信噪比,快速有效地检测出目标信号。     

结合形态学和Canny算法的红外弱小目标检测

为了解决红外弱小目标精确自适应检测的问题,本文提出了一种基于Canny算法、top-hat算法和中值滤波算法结合的红外弱小目标检测方法。该方法不同于传统的Canny弱小目标检测方法,本方法先选定合适的窗口对图像进行中值滤波处理,在去除噪声的同时有效保持图像的边缘信息;再用形态学处理中的top-hat算法抑制复杂背景,去除云层;最后使用自适应Canny算法提取红外小目标的边缘信息精确定位目标的位置。实验结果证明了该方法的有效性和优越性,本文设计的组合算法能够精确定位小目标的位置,信噪比增益达到10倍以上,排除噪声以及云层的干扰作用较强,具有一定的自适应性。     

基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测

本文提出了一种基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测方法.首先利用Butterworth滤波器对原始红外图像进行高通滤波,得到包含少许噪声点和目标点的处理图像;然后,通过基于灰度形态学的多帧累加的方式进一步提高图像的信噪比;最后利用SUSAN检测算子对多帧累加过的红外图像进行分割并将真实目标检测出来.为了提高小目标检测的实时性,给出了基于FPGA DSP的硬件实现结构.实验表明,该方法能够较好地消除背景和抑制噪声,从而准确有效地检测红外运动弱小目标.     

基于RX算子的背景杂波抑制

红外图像复杂背景杂波抑制是红外监视告警系统发现远距离弱小目标的难题。文章根据红外图像中目标和背景杂波的特性,提出了一种将RX算子与非线性扩散方程相结合的弱小目标背景抑制新方法。该方法首先采用非线性扩散方程对图像进行多尺度分解,获得图像的多尺度特征,然后,根据目标和背景杂波信号系数在不同尺度之间的差异,通过应用RX算子进行处理,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的。实验结果显示,与二维最小均方误差滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比在1.6以上的目标。     

结合频域显著性分析和形态学滤波的红外小目标检测算法北大核心CSCD

针对复杂背景下的红外小目标检测问题,提出了基于频域显著性分析和形态学滤波相结合的图像处理算法。通过构建图像频域显著性分析图,并引入自适应阈值实现显著图的分割,提取感兴趣区域(ROI)以确定候选目标,达到凸显目标并抑制背景的目的。为抑制残余的杂波干扰,基于候选目标轮廓尺寸自适应并引入新的评价机制实现滤波结构元的筛选,采用新型Top-hat滤波技术消除伪目标响应。本算法充分利用红外小目标的频域显著性和空域尺寸先验信息的互补性实现检测,在设计中则平衡了计算复杂度与处理效果的矛盾关系,在有效提升检测指标的同时保证了实时计算的工程需求。实验表明本文提出的算法能显著提高目标信噪比,高效和准确地检测噪声背景下的弱小红外目标。     

基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法

为解决复杂背景下红外弱小目标检测精度低的问题,本文提出一种基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法,算法主要模拟了人眼对目标对比度敏感这一机制。首先利用8向梯度方程提取红外图像的梯度显著图并二值化处理;根据小目标的尺寸大小特征对梯度显著图进行优化处理,剔除孤立的噪声点和尺寸较大的背景梯度显著区域;利用视觉对比机制对优化后的显著图进行局部对比度计算,通过阈值处理剔除虚警目标,完成红外弱小目标检测。仿真实验表明,该算法在低信噪比情况下对红外弱小目标的检测率较高,且虚警率低,单帧检测时间较小。     

基于改进的奇异值分解的红外弱小目标检测

为了克服传统的基于奇异值分解的目标检测方法存在目标强度变弱的不足之处,采用改进的奇异值分解方法用于红外弱小目标检测。根据奇异值分解的性质,对其中目标贡献最大的中序部分奇异值进行了非线性修正的改进,并将其它奇异值设置为零后通过重构图像得到背景抑制后的目标图像。结果表明,该方法不仅能够保存和增强目标能量,提高目标信号的信杂比和对比度,而且还能得到很好的背景抑制效果。     

基于最恰对比度显著性分析的红外弱小目标检测方法

针对红外图像弱目标检测困难的现状,提出一种基于最恰对比度显著性分析的红外弱小目标检测方法,在滑动窗口中采用了非线性处理技术对图像进行处理,避免了传统的显著度分析算法处理图像时在景像边缘处产生的显著度值干扰问题,同时不影响在目标区域对目标的提取能力。进行了大量的半实物仿真实验,结果表明,虽然提出的方法在背景抑制因子中未明显提高,但在均值信噪比和信噪比增益两个指标中对目标检测性能明显增强。在图像处理后的三种方法视觉对比图中,效果最好。