基于改进加权局部对比度的红外小目标检测

在复杂背景的红外图像中弱小目标通常淹没在高亮边缘与强杂波处,提出一种基于改进加权局部对比度的红外小目标检测方法。利用小目标的局部特性建立一种加权函数将目标与其背景邻域的差异点乘凸显目标,进而与相接背景邻域作比值运算达到抑制复杂背景的效果;通过目标的各向同性和背景的各向异性,采用六方向梯度决策法创建背景抑制模型进一步抑制高亮边缘,实现降低虚警率,提高检测率的目的;最后,通过卷积计算将两者结合,采用自适应阈值分割检测真实目标。实验结果表明,该算法在复杂背景及强杂波干扰下有较强的鲁棒性。     

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K—L变换的红外图像弱小目标检测与分析

针对红外图像中的目标对比度低、尺寸小及背景复杂等特点,利用正交变换去相关特性,提出了一种改进的K－L变换和广义K－L变换的红外弱小目标检测与描述方法,从而实现低信噪比条件下红外弱小目标的检测。     

基于改进LCM的红外小目标检测算法

如何在复杂背景和低信杂比条件下准确检测到小目标对于精确制导武器的发展和红外预警等具有重要意义。为了在复杂背景条件下提高图像信杂比并有效地检测出小目标,提出一种基于中心域与邻域灰度对比度的红外小目标检测方法。通过计算输入图像的对比度图和显著度图,提高了目标对比度同时抑制背景杂波;在此基础上自适应设定阈值分离出小目标。实验结果表明:与传统LCM（Local Contrast Measure）方法相比,所提出的方法能够取得更高的检测率和较低的虚警率,尤其是对于复杂背景下的弱小目标检测,相对于对比算法,优势更明显。     

基于加权块对比度的红外小目标检测方法

针对不同背景条件下，红外弱小目标检测信杂比低、虚警率高的特点，重点利用小目标能量接近高斯分布特性，提出一种利用改进的图像局部熵加权多尺度的基于图像块对比度的红外小目标检测方法。首先，计算红外图像中心块和邻域块的均值；然后，计算出中心块和邻域块的均值差异达到凸显小目标、抑制背景噪声的效果，同时计算各个像素点的改进局部图像熵以凸显小目标、抑制形状与小目标大小近似的伪目标以及大面积的干扰物体的角点；之后，利用改进的图像熵加权中心块和邻域块的均值差异值，得到高信杂比、低虚警率的显著度图像；最后，利用自适应阈值分割算法获取目标的位置。实验结果表明，与同类基于human visual system(HVS)检测方法相比，所提方法适用场景更广，特别是在复杂背景下，能达到更低的虚警率、更高的信杂比。     

基于改进的奇异值分解和形态滤波的弱小目标背景抑制

红外弱小目标的复杂背景抑制一直是弱小目标检测与跟踪的一个难点。提出一种改进的奇异值分解和形态滤波Tophat变换相结合的红外弱小目标背景抑制算法。首先通过奇异值分解得到原红外图像的奇异值矩阵和左右奇异矩阵,然后通过对奇异值进行对数非线性变换,利用优化后的奇异值矩阵进行重构得到增强对比度的红外图像,最后利用形态滤波中的Tophat变换进行滤波达到背景抑制的目的。实验结果表明,该算法能够很好地实现红外弱小目标图像的背景抑制,并能使目标信号得到保存和增强。     

基于自适应Gabor滤波的红外弱小目标检测

针对复杂背景下的红外弱小目标检测,本文提出了一种改进的Gabor滤波的红外弱小目标检测方法.该方法在背景预测算法的基础上,通过构造Gabor核函数来自适应确定背景预测系数.该方法利用了更多的图像局部特性信息,使用对比度尺度模型和强度尺度传播模型分别确定Gabor核函数的两个轴,解决了Gabor滤波算子不能自适应调整滤波系数的问题.通过与传统的小目标检测方法的比较实验结果表明,本文方法能有效保留图像的边缘信息,能有效地突出目标,抑制背景杂波,提高了对红外弱小目标的检测能力,效果明显优于传统方法.     

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。     

一种天地复杂背景下的红外弱小目标检测方法

针对天地复杂背景下红外弱小目标的检测,提出了一种融合top-hat变换、边缘检测的新方法.首先将改进的top-hat变换应用于红外弱小目标图像,将图像中与目标特性相似的像素进行增强,并去除云层背景对目标的干扰,得到若干疑似目标的增强结果,并结合阈值分割方法对增强结果进行筛选,剔除大部分不符合弱小红外目标特性的背景干扰点.然后采用基于Canny算子的边缘提取方法对原始图像中的天地线进行检测,并以天地分割线作为先验知识,去除形态学滤波后所增强的地物背景中的疑似目标,得到最终的真实目标的检测结果.通过实验得出,本文所提出的方法对于天地背景下的弱小红外目标具有良好的检测效果.     

基于局部对比度机制的红外弱小目标检测算法

针对复杂背景和低信杂比条件下的红外弱小目标检测难题,提出了一种基于局部对比度机制的红外弱小目标检测方法。该方法提出了一个包含中心层、中间层和最外层的3层窗口,可以使用单尺度计算完成不同尺度弱小目标的检测。首先,对中心层引入匹配滤波思想,有针对性地增强真实目标;同时,提出最接近滤波原则,对最外层进行背景估计,以缓解目标靠近边缘时的检测难题;然后,在目标增强结果与背景估计结果之间进行比差联合的对比度计算,达到同时增强目标和抑制背景的目的;最后,通过自适应阈值分割,提取真实目标。实验结果表明,相比现有算法而言,该算法可更好地增强目标、抑制复杂背景,且原理简洁易实现,可有效减少运算量。     

基于生物启发模型的红外小目标检测

红外小目标检测在军事领域的制导、预警和边防间谍无人机检测中极其重要,但由于红外小目标纹理信息不足、高背景杂波、暗淡且模糊和低目标对比度等等原因,导致其仍有改进的余地。本文提出基于生物启发模型(PLMC)的红外弱小目标检测的方案。首先基于生物启发模型增强目标且抑制背景杂波;然后使用改进阈值过滤假目标,提取真实目标。在多个复杂场景数据集上的进行实验,结果表明,与其他较新的小目标检测方法相比,本文提出的方案具有更好的检测性能与鲁棒性。     

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。     

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。     

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。     

基于时空域滤波的红外弱小目标背景抑制

在红外成像探测系统中,对红外图像背景进行有效的抑制是准确检测出弱小目标的前提条件.基于目标在空域局部灰度稳定和时域运动连续的约束,提出了一种基于时空域滤波的红外弱小目标背景抑制新方法.首先,利用引导滤波保存图像细节和时域偏微分方程提取图像中突变区域的优势,实现对图像空域与时域中平稳和强起伏不同特征复杂背景进行抑制处理;然后,将时空域背景抑制结果利用相与操作算子处理完成对高度类似弱小目标信号的剔除;最后,为恢复前期抑制结果中丢失的目标信息,利用时空域融合结果作为引导图像进行进一步优化处理,得到最终背景抑制结果.仿真实验采用两组低信杂比运动弱小目标红外图像序列进行方法验证,并将该方法与几种背景抑制方法进行了比较,实验结果表明:该方法无论从主观视觉还是客观评价指标上均优于其他几种方法.     

采用反向局部多样加权对比度检测的红外小目标检测

具有高检测率、低虚警率和高检测速度的单帧红外弱小目标检测是一项艰巨的任务,因为目标通常很小且暗淡,并且存在不同类型的干扰,例如高亮背景,复杂的背景边缘和高亮度像素级的噪声点（PNHB）。基于HVS的单帧检测算法通常可以实现比传统算法更好的性能,但是,对于基于HVS的算法,如何定义局部对比度的公式是关键问题之一,直接决定算法的性能。到目前为止,研究人员尚未就如何定义局部对比度达成共识,并且已经提出了许多局部对比度定义。现有算法如比值型和差值型的局部对比度算法,不能有效增强真实目标的同时抑制所有干扰,仅以周围区域为背景,而没有考虑周围背景本身的多样性,这些算法浪费了可用于进一步抑制复杂背景的局部多样性信息。提出了一种多尺度比差联合局部对比度检测算法（MRDLCM）。它可以结合比值型和差值型算法的优点,因此可以抑制所有类型干扰的同时增强不同大小的真实目标,且不需要任何预处理。此外,提出了基于反向局部多样性（RLD）的权重函数,该函数利用局部周围区域的局部多样性进一步抑制复杂背景。实验结果表明,所提出的MRDLCM_RLD算法相对于现有算法在检测率和误报率上具有有效性和鲁棒性。此外,该算法具有并行处理能力,对于提高检测速度非常有效。     

基于多向梯度法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信噪比(SNR)低、对 比度小造成的红外目标检测率低和实时性差的问题,提出一种基于多向梯度法的红外弱小目 标快速提取算法。目标提取前, 利用多尺度拉普拉斯-高斯(LoG)算子抑制图像背景,凸显背景边缘轮廓与弱小目标;然后 引 入多向梯度目标搜索算法,选取最佳梯度数,利用最简算法快速搜索目标。实验结果表明, 本文算法处理后的红外图像有较高的SNR与对比度,检测率 为传统红外目标提取算法的1.5倍,充分保证了检测精度,且计算耗 时短,实时性强。