基于背景自适应预测的红外弱小运动目标检测

介绍了一种检测背景杂波中弱小红外目标的新方法．该方法根据背景红外辐射空间分布上的相关性,采用ＬＭＳ自适应空间预测滤波技术对背景空间红外辐射分布进行预测,并根据预测误差检测红外运动目标．本文还介绍了改进预测效果的方法,并以实际录取图像的处理结果,说明了上述方法的有效性     

自适应背景预测技术在红外弱小目标检测中的应用

文章总结了自适应背景预测技术在红外弱小目标检测领域的典型应用,分析了线性和非线性自适应算法的优缺点。对传统的LMS自适应背景预测算法进行了改进。改进的算法利用连续帧中目标的运动特性,通过迭代得到滤波器最佳权值向量。试验结果说明,改进后的算法有效抑制了由云层边缘产生的虚警,提高了处理非平稳、非线性杂波背景和低信噪比图像的能力．     

基于自适应背景预测的红外弱小目标检测算法

文章在已有的背景预测的算法基础上,提出了一种自适应的背景预测算法。实验结果 表明,该算法不但能够准确的检测出弱小目标的位置,还具有更快的速度,对于实时性检测,有很好的效果。     

一种基于自适应背景预测的红外弱小目标检测方法

针对目前典型的基于背景预测的红外弱小目标检测方法中无法较好消除噪声的问题,提出了一种基于自适应背景预测的红外弱小目标检测方法。该方法不同于传统方法,在对红外图像进行背景预测时,不仅考虑邻域内像素点的灰度值,同时还通过自适应处理的方法将待预测像素点灰度值也考虑其中,能有效改善低信噪比下红外图像弱小目标的检测性能。通过大量的仿真数据对本文和传统方法进行了对比和分析,证明了该方法的有效性和优越性。     

基于SSD框架的红外弱小目标检测技术研究

针对红外序列图像中点状机动目标的检测问题,利用卷积特征对图像具有更细致的描述能力、可以有效地感知弱小目标与干扰的差异的特点,提出了一种基于SSD框架的红外弱小目标检测方法。本文设计了针对弱小目标的SSD检测框架,且克服了传统方法缺少大量实验数据的困难,利用真实红外图像数据库进行了仿真验证,实验结果表明,该方法对多种不同场景中的信噪比较低的目标具有良好的检测效果和虚警抑制能力。     

云杂波背景弱小目标自适应时-空域滤波检测研究

针对复杂云背景成像弱小目标实时检测的需要,提出一种检测能力强、易实现的自适应时-空级联滤波目标检测算法,其中时域滤波采用改进的可递归实现的方差滤波器预检测出包含目标和少量杂波点在内的可疑目标点集,而后通过一种自适应像素空域边缘强度滤波器剔除剩余杂波点。算法两级滤波器的参数均实时更新,因此算法对场景变化适应能力强。对五组实际红外图像序列目标检测的实验结果表明,算法能稳定检测出多类天空背景中的目标。     

空时自适应杂波分类抑制与弱小运动目标检测

提出了一种新的方法应用于一类重要的高维信号检测问题:在强杂波干扰下检测数字图像序列中位置和速度未知的弱小运动目标.通过对输入序列时域灰度矩进行学习,将像素分成两类———静杂波和动杂波.分别对其采用非参数时域滤波和LS自适应滤波进行去除,从而将原始数据转化为准SPGWN模型.杂波抑制后,根据单帧多像素目标模型假设,采用在空、时域联合集成信号能量的检测算法,能有效地改善信噪比并且有利于实时实现.理论分析和对真实数据的大量仿真试验验证了本方法的有效性.     

基于海杂波混沌特性的目标检测

首先介绍海杂波的混沌特性。然后采用IPIX雷达海面回波中的水平极化雷达数据对BP神经网络进行训练 ,结果表明所设计的BP神经网络能够很好的模拟海杂波 ,单步预测误差较小。最后以误差能量作为判别标准设计了一种基于海杂波混沌特性的海面目标检测算法     

一种基于背景预测的红外弱小目标检测方法

介绍了一种新的基于背景预测的空中红外弱小目标检测方法,以提高对复杂背景预测的准确性,减小云层边缘预测不准确形成的虚警.该方法对云层边缘处的点根据其不同尺度邻域上的亮暗点分布特点进行预测;对非边缘点采用基本背景预测法进行预测,最后经过背景对消,将弱小目标检测出来.实验结果表明,与已报导的其它方法比较,该方法能够更有效地抑制云层边缘引起的虚警.     

一种改进的自适应背景预测红外弱小目标检测算法

文章改进了自适应最小均方误差(LMS)算法,将基于历史检测效果的自适应最小二乘(RLS)算法应用于连续帧运动红外弱小目标检测.在已知n-1时刻滤波器抽头权系数的情况下,通过简单的更新,求出n时刻的优化滤波器抽头权系数.计算机仿真实验证明该算法能较大地提高图像信噪比,并以较低的虚警率在2～3帧内较为准确地检测出运动红外弱小目标.     

海杂波背景下基于RBF神经网络的目标检测

对海杂波背景下雷达目标检测的最新研究表明,海杂波具有混沌的许多典型特征.本文利用海杂波具有混沌行为这一先验信息,构造了一个神经网络预测器来重构海杂波的内在动力学,并引入一种基于混沌的检测方法对Swerling I型目标和雷达采集的实际海杂波数据进行检测分析,同时讨论了嵌入延迟τ对检测性能的影响.实验结果表明,这种检测方法能有效地实现海杂波背景下的目标检测,并且其检测性能随τ的增大呈下降的趋势.     

基于多普勒谱特征的海杂波背景下小目标检测

海杂波中的小目标检测是雷达信号处理中较为复杂的问题之一。该文在分析海杂波多普勒谱特性的基础上,提出了基于联合瑞利分布的海杂波多普勒谱统计模型和描述多普勒谱扩展程度的波形熵特征,并给出了海杂波背景下的小目标检测算法。基于加拿大IPIX雷达实测数据的检测结果,证实了文中算法的有效性。     

一种基于区域背景预测的红外弱小目标检测方法

提出了一种基于区域均值化背景模型的背景预测算法,用于红外弱小目标检测,算法通过\     

一种起伏背景下的红外小目标检测算法

提出了一种用一维中值滤波进行背景估计的方法.首先分析了红外小目标、噪声及其杂波特性,提出了用小窗口的二维中值滤波进行背景估计;然后进一步根据红外扫描系统的特点,把二维中值滤波简化为一维中值滤波,使去背景效果提高,并且运算量大幅下降;最后对预处理后的图像采用自适应门限进行目标分割.实验表明该算法可以达到较高的检测率,而且满足大尺寸图像实时处理的要求.     

海杂波背景下慢速小目标探测技术研究

针对海面慢速小目标探测的问题,讨论了海杂波背景下降低杂波相关性并提取目标的原理与方法,从工程角度上分析了抗强杂波的具体措施。     

基于稀疏表示的杂波建模和微弱运动目标探测

雷达回波中,微弱运动目标会被强杂波掩盖,造成目标探测困难。文中提出基于匹配追踪稀疏表示方法的雷达微弱运动目标探测算法,采用训练的过完备字典线性组合对杂波进行建模并解决稀疏表示问题,提高了杂波建模的准确性,利用杂波模型抑制杂波,可以从杂波背景中有效地探测微弱目标。仿真结果表明:文中提出的算法优于传统的目标探测方 法,可以提高杂波抑制和微弱运动目标探测性能。     

基于Hurst指数差异的海面小目标检测

针对传统舰载雷达和岸基雷达很难检测出海杂波背景下小目标的现状,提出一种基于Hurst指数差异的方法来检测海杂波背景下小目标。该算法基于小波分析法：计算各种极化方式下不同距离门的海杂波的Hurst指数,分析发现距离门含有小目标的Hurst指数明显大于距离门只含有海杂波的Hurst指数,而只含有海杂波的不同距离门间Hurst指数变化较小,因此可基于不同距离门的Hurst指数差值作为检测小目标的标准。实验证明,该算法可在没有任何先验知识条件较准确地检测出海杂波背景下的小目标。