基于多线性Fukunaga-Koontz变换的海天背景中红外小目标检测

红外小目标检测在红外监测和跟踪系统中起着关键作用,海天背景中的红外小目标检测是其中需要解决的技术难题之一.基于传统子空间算法的检测方法必须将图像转换成矢量,而图像矢量化将破坏目标的原始结构和相关性,会导致大量信息的丢失,检测效果较差.多线性子空间算法将图像作为矩阵来处理,保留了图像的原始结构和信息.首先提出了一种多线性Fukunaga-Koontz变换算法,然后基于多线性Fukunaga-Koontz变换实现了海天背景中红外小目标的检测.为了提高检测性能,对图像进行了预处理和后处理操作.实验结果证明,基于多线性Fukunaga-Koontz变换的检测方法是有效的,且更具优势.     

基于多结构元素灰度形态学的红外背景估计算法

背景估计技术是红外弱小目标检测中的关键技术.传统的形态学算法采用单一结构元素对红外图像进行处理,当背景存在强起伏时,残差图像存在大量的背景泄漏,导致大量虚假目标点的出现.该文在分析红外图像统计特征的基础上,提出了一种基于多结构元素灰度形态学的红外背景估计算法.采用实际红外图像进行了仿真实验,并与传统形态学算法的性能进行比较,结果表明该算法能够尽量保留图像细节,减小图像细节对背景估计的影响,大幅提升了图像的信噪比,提高目标单帧检测概率.算法易于实时并行处理,便于硬件实现.     

基于区域生长的目标检测方法

针对前视红外图像对比度低、背景干扰严重、不利于目标检测等问题,提出了一种基于区域生长的目标检测方法。首先,在形态学滤波机理的基础上,利用图像的整体纹理分布特点进行逐行扫描,选取有效的极大值点、极小值点,自适应确定结构元素的大小进行图像滤波。其次,在自动种子区域提取的基础上,通过生长条件的判决准则动态调整生长阈值,确定待检测目标。实验结果表明：该方法与NCC方法和OTSU方法相比,检测准确率提高了10%,精确度较高。     

一种基于量子遗传算法的红外图像分割方法

针对经典的二维O tsu和最大熵算法的不足,提出了一种基于量子遗传算法的海上红外图像目标分割方法.该方法同时考虑了图像像素点的灰度分布信息和像素间的空间相互信息,将基于fisher准则的类内类间距离判据作为分类依据,利用量子遗传算法进行寻优以获取最佳阈值,实现了海上红外目标图像的分割过程.选取3幅海上红外目标图像进行了仿真实验.实验结果表明,提出的方法在分割效果和计算速度上都优于传统的O tsu和最大熵法.     

一种基于局部特性的红外弱小目标检测方法

针对红外图像弱小目标检测程序复杂和虚警率高的问题,提出了一种基于局部特性检测红外弱小目标的方法.该方法主要根据待检测像素点局部灰度比、局部灰度差、局部能量比以及局部能量差值的大小进行目标检测,避免了传统方法需对红外图像进行背景预测、图像增强等处理,有效地改善了低信噪比下红外图像小目标的检测性能.通过仿真实验对该方法与2种传统方法进行了测试和对比,证明了该方法的有效性和优越性.     

遗传算法优化的数学形态学遥感影像滤波算法

针对传统数学形态学滤波方法对图像处理效果严重依赖于结构元素的形状和大小以及结构元素的选取完全依靠设计者经验的问题,应用遗传算法对形态学滤波器设计中的结构元素进行优化,获得基于优化结构元素的形态滤波器。结果表明,基于优化结构元素的滤波算法效果要明显优于未经优化的结构元素,算法在噪声抑制和细节保持上均有较好的性能,峰值信噪比有了更大的提高,更适合进行高空间分辨率遥感影像噪声去除。     

基于视觉注意机制的复杂背景下红外小目标检测

针对视觉注意机制Itti模型对复杂背景下红外小目标检测易受到图像背景杂波影响,检测结果不理想的情况,对传统算法加以改进,在Itti模型中引入背景预测算子。对图像背景进行预测,与原图像进行差减,以达到突出目标区域的目的,消除背景区域对目标显著性的影响。再提取滤除背景后的图像视觉差异,找出图像的显著性区域,实现对红外小目标的检测。将改进后的模型应用于复杂背景下红外小目标检测中,实验结果表明,相对于传统的Itti模型的检测算法,新提出的算法具有更高的检测率。     

旋转复杂背景中红外运动小目标实时检测

针对旋转复杂背景中红外运动小目标检测误检率高、实时性差等问题,提出了目标检测新算法。首先对图像进行中值滤波预处理,计算图像光流场,提取特征点,估算背景光流;然后设置阈值,判断提取备选目标特征点集合;最后通过特征点光流矢量角度、目标灰度值区间、目标特征点区域边缘检测的方法,排除备选目标特征点集合中的背景特征点,实时准确检测旋转复杂背景中红外运动小目标。实验结果表明,该算法能够准确地检测出红外多个运动小目标,检测率93.8%,平均虚警率0.126次/帧,平均每帧耗时15.53 ms,每帧图像处理的最大时间为20.45 ms,能够满足运动目标检测对实时性的要求。     

支持向量机的红外目标自动检测与识别

针对红外图像提出一种基于支持向量机的目标检测和识别算法，首先运用数学形态学方法对背景进行滤波，突出候选目标；选取适当的阈值和边缘检测算子对候选目标进行图像二值分割和边缘提取；最后以候选目标的边界不变矩作为特征，用支持向量机方法进行目标的识别，确定目标的位置．实验表明，该方法能够有效地实现对红外目标的检测和识别，并具有较高的抗噪声和抗复杂背景的能力。     

二维最大类间方差和遗传算法在红外图像分割中的应用

为了改善红外图像的分割效果,将二维最大类间方差算法应用于红外图像分割,通过二维最大类间方差算法选取阈值将红外图像分为目标和背景,并结合遗传算法,利用遗传算法搜索最优解的能力,加快二维最大类间方差算法寻找阈值的速度,提高分割效率.     

二端口电网络元件体系研究

用群论研究了二端口电网络元件体系中各元件集合的群关系.结果表明,二端口电网络元件集合之间存在子群与陪集关系,并且证明了构成陪集集合的元件能生成构成子群集合的元件,从而确定了二端口有源回转器和二端口反照器是二端口电网络的基本元件.     

基于序列图像中运动小目标检测

根据序列胶片图像中运动目标帧间相关特性,提出一种弱小目标检测的方法。采用图像积累的方法,提高信噪比,去除图像背景;采用自适应门限进行阈值分割,得到二值化的图像;利用帧间目标相关的特性去掉噪声点,检测出目标点。实验结果表明,该方法能够有效地提取出低信噪比下序列图像中的微小运动目标。     

基于多结构元广义形态滤波的改进算法

为对采用相同结构元的形态闭-开和形态开-闭这两种滤波器进行改进,采用了不同结构元的广义形态闭-开和形态开-闭滤波器。在此基础上,将一种新的结构元运用到广义形态滤波中,提出了一种滤波新算法。理论分析和图像处理仿真实验表明,该类滤波新算法既能有效地滤除噪声,又可充分保留原图像的细节信息。     

用CMAC预测红外图像的目标轨迹

为了有效地提高目标的捕获概率,进行红外图像目标跟踪时,必须预测目标的质心和姿态.采用CMAC估计器可以有效地解决常用预测算法运算量与预测精度之间的矛盾.CMAC估计器先用线性模型进行训练,然后预测目标的质心和姿态.CMAC每帧用实际误差训练一次,以减少其预测误差.CMAC具有很高的预测精度,且运算量少,适应目标跟踪的实时处理.实验表明:CMAC能精确预测目标的质心和姿态,适应模型变化,具有鲁棒性.     

基于目标分析最优指标法的小城镇评价系统

目的对小城镇的总体发展水平进行综合评价,建立科技示范小城镇评价系统,促进全国小城镇健康快速发展.方法研究基于小城镇的评价指标体系,运用目标分析最优指标算法建立评价模型,利用计算机编程技术实现科技示范小城镇评价系统.结果根据小城镇的量化指标,系统可以得出科学合理的评价值.结论通过和其他评价方法的比较分析,结果具有直观、简明、定量、精确等特点,有较大的应用推广价值.     

基于视觉显著性的红外图像弱小目标检测方法

针对复杂背号下红外图像弱小目标检测难题,提出了一种基于视觉显著性的目标检测方法。首先利用基于视觉注意机制的显著性模型计算图像的显著度图,然后根据图像的显著度图确定目标的区域,最后在原图像上确定目标的精确位置,仿真实验结果表明,本文方法能够很好地检测出红外图像中的弱小目标;与常用背景抑制法相比,该方法不仅较好地突显了目标,而且极大地消除了虚警干扰。     

检测红外弱小目标的对比滤波时域廓线算法简

The detection performance of the traditional temporal profile algorithm deteriolates when the dim small target has a velocity correspmding to equivalent that of cloud edge clutters. This paper proposes a temporal profile algorithm based on comparison filtering as a responding method to the fake-alarm occurrence existing in the traditional detection algorithm. Based on the analysis of the time domain characteristics of the dim small target, cloud edge clutters as well as the stationary background, the characteristic of the temporal profile is adopted to restrain the stationary background, and then the spatial domain comparison filter is structured based on the fact that the pixels of the cloud edge clutters are continuous in spatial domain while the pixels of the dim small target are discrete, and the images after removal of the static background are filtered by the comparison filter; lastly, the connecting line of the stagnation points (CLSP) based filtering is used to realize the detection of the dim small target. Simulation data show that this algorithm can significantly eliminate the fake-alarm caused by the cloud edge clutters with an equivalent velocity of the target, thus further improving the detection probability of the dim small target.     

基于分布式遗传算法的多段翼型优化设计

为了提高采用遗传算法的气动外型优化设计的效率，文中探讨了将分布式计算引入到优化设计过程中，实现了基于分布式遗传算法的多段翼型优化设计，进行了多段翼型的缝隙、重叠量和偏转角度等量的优化设计。设计实践表明，该方法是可行的。     

基于DSP与FPGA的靶标动态检测跟踪技术

针对靶场目标测试面临的测量目标小、距离远、目标与背景对比度低等实际问题,提出了基于DSP（Digital Signal Processing）与FPGA（Field Programmable Gate Array）的数字视频图像信息进行目标动态检测跟踪的方法。该方法采用了图像分割检测方法与目标跟踪算法,精确并快速地定位靶标十字的中心,从而实现复杂环境下运动靶标检测跟踪,提高了检测效率和精度。