基于循环平移Contourlet变换的红外小目标检测方法

分析了在有噪声和背景干扰情况下检测红外小目标的方法,提出了一种将循环平移Contourlet变换去噪 方法和自适应阈值分割方法相结合的红外小目标检测算法。该方法首先对原始图像进行循环平移阈值去噪,再用原始图像减去 去噪图像,对得到的残差图像进行自适应阈值分割,分离出少量的候选目标点,最后利用目标运动的连续性和一致性检测出 目标。分别用Contourlet变换法、小波变换法和本文提出的检测法对小目标进行了检测。仿真结果表明,本文提出的检测方法 能较精确地检测出序列图像中的红外小目标,检测效果优于Contourlet变换法和小波变换法。     

基于非下采样Contourlet变换的红外小目标检测方法

对存在背景干扰和噪声情况下的红外小目标检测方法进行了分析,提出了一种时空结合的红外小目标检测算法.首先根据背景图像变化较慢的特点,运用相邻帧相减以减少背景和噪声的干扰,接着对残差图像进行非下采样Contourlet变换,利用非下采样Contourle分解后子图像的特性抑制剩余的背景并消除噪声,提高了目标信噪比,最后通过...     

基于Contourlet变换和Facet模型的红外小目标检测方法

针对存在复杂背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于循环平移Contourlet变换和Facet模型多向梯度特性的检测方法。首先通过循环平移Contourlet变换,利用硬阈值对图像进行去噪,提高图像的信噪比和平滑性;然后设计了一种基于Facet模型多向梯度特性的中值滤波器,对去噪后的图像进行滤波,有效地抑制复杂背景和噪声;其次采用两级最大类间方差算法对滤波后的图像进行分割;最后根据相邻帧候选目标的位置和速度关系进一步检测弱小目标。实验证明,这种算法抗噪性强,对包含强纹理结构的复杂背景具有良好的抑制作用,能够有效地检测出弱小目标。     

基于Contourlet变换和模糊理论的红外图像增强算法

红外图像具有噪声大、对比度低等特点,针对该特点,提出了一种基于Contourlet变换与模糊理论的红外图像增强算法。首先对图像进行Contourlet变换,得到多尺度多方向的低通子带和带通子带。对低通子带,进行基于子带系数最大最小值的线性变换,提高图像的整体对比度;对于带通子带,先估计噪声阈值,对子带系数进行抑制噪声处理,然后通过模糊增强算法,对高频系数进行非线性增强,增强目标边缘纹理的特征,抑制背景信号。最后经过Contourlet逆变换得到对比度增强,噪声被抑制的图像。经过算法仿真,与几种现有的图像增强算法相比,该算法更能有效地抑制噪声,增强图像的对比度,突出图像的边缘与细节纹理信息。     

基于Contourlet变换的红外图像序列小目标检测技术

Contourlet变换具有多尺度,多方向性的特征,是小波的一种扩展.本文提出了一种基于Contourlet变换的红外小目标检测算法.首先对图像进行Contourlet分解;然后利用能量法提取其局部纹理特征,并计算各点的特征向量与中心向量问的距离,得到一个相关的多尺度距离像;最后根据该距离像进行直方图统计,从而实现目标的检测.文中给出了实验结果,并与基于小波变换的红外小目标检测算法进行了比较,结果表明,本方法能较精确地检测出红外小目标,优于基于小波变换的方法.     

一种改进的NAS-RIF红外图像盲复原算法

针对军事目标红外图像信噪比低、NAS-RIF算法复原模糊图像时敏感于噪声的缺陷,提出一种基于Contourlet多尺度变换去噪和图像细节规整化的改进NAS-RIF盲复原算法。首先,通过Contourlet变换对图像进行去噪预处理;然后,利用最优阈值分割技术提取目标的可靠支持域,并引入规整化方法,在代价函数中添加目标边缘保持约束项,保存图像细节特征;最后,利用共轭梯度(CG)算法优化代价函数,以保持算法的收敛速度。两组实验的结果表明,针对信噪比较低的气动红外退化图像,与原始NAS-RIF方法相比,本文提出的改进算法具有更好的复原效果,算法的收敛速度基本保持不变。     

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。     

基于频谱残留变换的红外遥感图像舰船目标检测方法

该文提出一种基于频谱残留变换的红外遥感图像舰船目标检测方法。该方法首先根据海洋红外图像中自然背景和干扰的特性设计频谱残留变换的模型参数;然后对海洋红外图像实施频谱残留变换;最后在变换图像上进行目标检测。实验结果表明:该方法可以有效消除红外图像中的大尺度干扰和图像噪声,增强图像中舰船目标的信杂比,提高舰船检测的准确性。     

基于Contourlet变换和Susan算子的边缘检测方法

现存的基于空间域的图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘。针对这一问题,根据Contourlet变换子带的各方向子带代表的方向信息及其梯度方向,提出了一种基于Contourlet变换和Susan算子的边缘检测算法。边缘检测算法首先对源图像进行Contourlet变换,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取,最后通过一定的融合规则进行融合,得到边缘图。实验结果表明,这种边缘检测方法具有有效地抑制噪声、边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘提取算法。     

基于NSCT和改进型PCNN的红外与可见光图像融合算法

针对现有红外与可见光图像融合算法中易出现目标信息丢失或减弱的情况,提出了一种基于非下采样Contourlet变换和改进型脉冲耦合神经网络的融合算法.该算法首先对经过预处理和图像配准后的红外和可见光图像进行非下采样Contourlet变换,分别得到两幅图像的高频系数和低频系数;其次,采用改进型脉冲耦合神经网络对源图像高频系数进行融合,用区域能量最大处理低频系数;最后,对融合后的系数进行非下采样Contourlet反变换,得到融合后的图像.实验结果表明,本文算法在主观视觉上显示了更多的图像细节信息,同时客观数据指标也有不同程度的提升.     

基于小波变换的红外弱小目标检测新方法

研究了红外序列图像中弱小目标的检测。对图像序列进行小波变换,利用目标小波变换的特性,对单帧小波变换后的各高频分量进行累加,利用门限处理并通过与一个与管道得到包含候选目标点的图像,最后利用目标运动的连续性,进一步检测,得到目标点的位置。实验结果表明,该方法能有效地检测红外弱小目标。     

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。     

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.     

海天背景下红外小目标检测的背景抑制及海天线检测方法

针对复杂海天背景下红外弱小目标难以检测与识别的问题,提出了基于海天线检测实现远距离弱小目标识别的方法。该方法对采集到的红外图像进行相关处理。通过用多级小波变换方法抑制背景杂波噪声提高目标信杂比;然后使用多方向Gabor滤波融合方法增强海天线边缘,并通过霍夫变换方法实现海天线定位和检测;最后通过定位海天线确定海天线附近区域的目标搜寻范围,缩小目标点潜在区,从而提高弱小目标在海天背景下的检测和识别概率。     

基于形态滤波与梯度检测的红外弱点目标检测技术研究

为实现舰载红外警戒系统对海空背景下红外弱点目标的检测,本文提出一种将形态滤波与梯度检测相结合的红外图像滤波与目标检测方法,首先采用多形态算子对输入的图像进行并行滤波,大尺度形态算子抑制图像噪声,小尺度形态算子提取目标边缘细节信息,对并行处理后的图像进行基于树状小波帧变换的图像信息融合,然后依据目标的像素灰度在水平和垂直方向上的梯度变化,将弱点目标特性转化为对图像奇异性的分析,采用多向梯度算法对目标进行检测.实验表明算法有高检测概率,同时又把虚警个数降的很低,适用于舰载红外警戒系统.     

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。     

基于高阶累计量的红外图像弱小点目标检测

提出了一种检测大地背景下弱小点目标的新方法。利用三阶以上的高阶累计量恒等于零,即对于高斯随机过程“盲”的特性,在门限判断预处理的基础上,运用设计的3×3滑窗模板和高阶累计量方法检测红外图像背景中的运动点目标。通过对实际录取图像的仿真处理,说明了上述方法的有效性。