混沌PSO最小一乘空时预测的红外小目标检测

针对红外图像中背景与小目标的特点,提出一种基于混沌粒子群优化(PSO)最小一乘空时背景预测的红外小目标检测方法.首先建立最小一乘准则空时背景预测模型,根据最小一乘估计的性质,提出应用混沌PSO算法解决最小一乘估计中极值的选取问题,并用该模型预测红外图像中的背景,从原始图像中减去预测图像得到残差图像;然后提出了基于混沌P...     

红外弱小目标检测中的相邻背景预测算法研究

红外弱小目标检测的关键问题是背景预测,背景预测的好坏直接关系到红外目标的提取。考虑背景预测过程中,待预测像素仅仅和相邻像素相关,提出了一种相邻背景预测的算法,并针对背景起伏和平缓情况进行详细的分析。实验结果表明无论是在背景起伏较小的图像,还是在背景起伏较大的图像,该算法都具有良好的目标检测性能。     

基于时域背景预测检测红外图像序列中的小目标

研究存在背景噪声和干扰的情况下红外图像序列中弱小运动目标的检测问题。从背景出发,充分利用在图像序列中占绝大部分的背景像素来构造弱小目标的检测,并提出在时域上利用背景预测技术实现检测。通过编程在含有随机目标的实际红外序列图像中的应用,证明了算法的有效性和优越性。     

红外运动小目标检测的小面拟合算法

针对红外图像序列中运动小目标,提出一种基于预测的小面拟合目标检测算法。首先根据图像序列中目标运动的连续性及方向性,采用二阶自回归模型预测目标的搜索窗口。然后根据天空背景红外图像中小目标灰度高于背景的特征,利用小面拟合模型对搜索窗口的局部区域作灰度曲面拟合,提取搜索窗口内灰度极值点作为目标,提出了相应的目标检测算子。对红外图像序列的实验表明,该算法可有效检测天空背景下红外运动小目标,算法的实时性和抗干扰能力优于传统的目标检测方法。     

基于高斯背景模型的红外人体运动目标检测技术

针对红外监控中人体运动目标的空洞和拖尾问题,提出了一种基于高斯模型的运动目标检测方法。首先,介绍了红外图像的预处理;其次通过与其他经典的人体运动目标检测算法比较与综合,引入高斯模型,建立背景图像的自适应模型。该种模型主要使用了拟合修正的方法处理了红外监控背景图像中的差分信息,过滤图像中的噪声等相关外部环境干扰因素,从而更新红外图像中的背景信息,提高了红外监控系统图像中人体运动目标的检测清晰度,并进一步提高了红外监控图像的精度。同时,还对该方法进行了必要的仿真实验。仿真结果表明,提出的方法可以准确地检测红外监控图像中的人体运动目标,较好地避免了人体运动速度过快或过慢所产生的拖尾或空洞现象。     

基于目标提取的红外与可见光图像融合算法

分析红外图像与可见光图像融合时,目标信息丢失或减弱的潜在原因,提出一种红外与可见光图像融合算法。该算法根据红外图像与可见光图像的特点,利用灰色关联理论检测并提取红外图像目标,采用替代法对获得的目标信息与可见光图像的背景和细节信息进行融合。实验结果表明,该算法得到的融合图像具有与红外图像相同的目标,且具备可见光图像的细节信息。     

基于小波滤波背景预测的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标检测是红外图像研究领域的热点与难点。有效地从背景中检测出弱小目标对于后续的跟踪、识别工作具有十分重要的意义。针对现有检测方法的不足,提出了一种基于小波滤波背景预测的红外弱小目标检测方法。该方法利用小波滤波去噪的优良特性将目标作为噪声滤除,然后构建近似的前景分布图与背景分布图,最后基于连通体筛选与对比度门限完成弱小目标的提取。采用实测光电图像对该方法进行了验证,结果表明,提出的方法能够有效抑制噪声,完成背景预测以及红外弱小目标的检测。     

基于改进的2维EMD的红外小目标检测

针对红外图像中的小目标检测,提出了一种利用经验模态分解(EMD)提取海空背景下红外弱小目标的新方法。该方法基于Delaunay三角剖分和分段三次样条插值,将1维EMD方法推广到2维,并将其应用于红外图像中的小目标的检测。仿真实验结果表明,该新方法能快速和准确地检测出海空背景下的红外弱小目标,具有一定的理论和应用价值。     

红外微弱目标的超强增强方法研究与仿真

红外目标图像增强在军事上有着重要的应用.红外微弱目标图像在远距离采集时,会形成微弱目标,导致背景红外图像存在大量的杂波,传统红外微弱目标增强方法在背景图像呈连续分布的前提下,采用图像融合技术实现增强处理,一旦背景红外图像出现非连续波动,容易产生重叠现象,造成图像模糊,不能有效的增强红外微弱目标.提出了一种依据宏观模糊集合的红外微弱目标自适应超强增强方法,给出了红外图像的宏观模糊集与模糊特征平面,对红外图像宏观模糊空间进行调整,完成红外图像模糊空间内对比度的增强操作,采用巴特沃斯低通滤波器对红外图像中的噪声进行滤波处理,利用反正切函数作为映射,将空间域的灰度红外图像变换为对应的广义隶属函数,实现外红微弱目标的自适应增强.实验结果表明,所提方法不仅能有效地增强红外微弱目标,还能自适应地增强红外图像局部区域不同层次的边缘和细节,使得图像更加清晰.     

红外人体图像模糊Renyi熵快速分割

针对红外人体图像目标与背景对比度低、边缘模糊、细节分辨能力差等特点,以及通常情况下的实时性处理要求,提出了一种新的有效分割方法。基于Renyi熵原理,构造了一种广义模糊熵——模糊Renyi熵;为了较快地获得分割阈值,基于混沌理论设计了一种混沌模拟退火算法,用于最佳分割阈值的搜索;把提出的模糊熵与混沌模拟退火算法相结合用于红外人体图像分割,并与几种著名的图像阈值分割方法进行了比较。实验结果表明,用该方法对红外人体图像进行分割,能得到较满意的分割结果,与其他方法相比,鲁棒性较好;对具有256级灰度的图像进行分割,其CPU耗时约为0.8 s,满足了红外人体图像分割的精确、实时性要求。     

基于温度场一致性的红外目标移植方法

针对红外背景与目标建模难度较大等问题,提出了基于温度场一致性将真实红外目标图像移植到红外背景图像的方法。首先,根据目标图像与背景图像灰度反演目标与目标周围背景以及需植入目标的新背景的辐亮度,并根据辐亮度计算目标与背景的黑体等效温度。利用温度关系,计算出目标在新背景下的温度,进而求出目标在新背景下的像素灰度值。考虑到目标边缘与周围环境的相互辐射影响,通过卷积过程融合目标边缘与背景像素点。采用高斯核矩阵来模糊目标与背景边缘像素。相关实验结果证明,该方法可有效移植目标,移植后的图像清晰度较高,纹理信息保留程度较好,而且是基于温度场的融合方法,比较真实可靠。该研究有望从一个新的角度完成目标移植。     

一种改进的舰船红外图像分割算法

图像分割在图像分析和识别中具有重要的意义,针对最大类间方差法—Otsu法在复杂背景或目标灰度与其周围背景灰度相差不大情况下,目标相对面积较小时易出现目标与背景误分割的问题,提出了一种改进的Otsu法。该算法先对预处理后的红外舰船图像归一化投影,然后,按一定阈值对图像进行裁剪,最后,利用Otsu法进行分割。实验结果表明:与Otsu法、递归Otsu法相比,该算法能够更好地分割出目标。     

红外背景抑制与小目标检测算法

目的 针对Robinson guard滤波器的局限性和红外图像背景抑制问题,提出一种新的红外背景抑制滤波算法。方法 首先通过形态学Tophat算子对图像背景进行抑制,然后对背景抑制后的图像采用改进的Robinson guard滤波器进一步凸显目标,并通过阈值化分割出感兴趣区域,在此基础上,利用Unger平滑去除小的噪声点,最后用局部信杂比（SCR）和移动式管道滤波剔除伪目标,实现运动小目标的准确定位。结果 采用3组不同的红外背景图像序列进行实验,所提算法对不同背景均有很好的抑制效果,与传统Robinson guard滤波方法相比,本文算法不仅能更有效地保留目标的特征信息,而且对3组图像序列的小目标的检测率分别提高了1.1%、2%、11%,虚警率分别降低了14%、12%、16%。结论 本文算法能有效地检测出小目标,具备较高的准确性,对于低信噪比的图像具有良好的适应性。同时,本文算法具有较高的实时处理能力,有利于实现实时性技术应用。     

Detecting and tracking dim small targets in infrared image sequences under complex backgrounds

This paper presents a unified framework for automatically detecting and tracking dim small targets in infrared (IR) image sequence under complex backgrounds. Firstly, the variance weighted information entropy (variance WIE) followed by a region growing technique is introduced to segment the candidate targets in a single-frame IR image after background suppression. Then the pipeline filter is used to verify the real targets. The position and the size of the detected target are then obtained to initialize the tracking algorithm. Secondly, we adopt an improved local binary pattern (LBP) scheme to represent the target texture feature and propose a joint gray-texture histogram method for a more distinctive and effective target representation. Finally, target tracking is accomplished by using the mean shift algorithm. Experimental results indicate that the proposed method can effectively detect the dim small targets under complex backgrounds and has better tracking performance compared with the gray histogram based tracking methods such as the mean shift and the particle filtering.     

联合形态滤波和MRF模型的红外小目标检测

针对复杂背景下红外弱小目标检测难题,提出一种基于自适应形态滤波和Markov随机场(MRF)模型的小目标检测算法。设计基于图像局部熵优化的自适应形态滤波器,采用该滤波器进行背景杂波抑制和目标增强,利用MRF理论描述图像像素间关系,构造新的势函数和能量函数,建立目标检测识别模型,通过模型计算自动识别出红外图像中的小目标。理论分析和实验结果表明,该算法可在复杂背景下自适应地抑制背景杂波,成功检测出红外小目标。     

一种非线性变换的双直方图红外图像增强方法

红外图像具有噪声大、对比度低等特点,红外图像增强是红外探测、识别和跟踪应用中的核心问题之一。在红外图像增强技术中,直方图均衡方法简单、有效,但存在细节信息损失较大的缺陷。提出一种对红外图像采用非线性变换分段直方图的增强方法,该方法对红外图像进行非线性变换,提高较暗区域的像素亮度,根据前背景区域特征将直方图分成两段,进行双直方图均衡化处理,对前景和背景分别进行图像的增强。经过实验验证,该算法能有效提高图像亮度,扩大目标区的灰度范围,增强前景图像的细节部分。     

Facet方向导数特征与稀疏表示相结合的红外弱小目标检测算法

目的 红外弱小目标检测是红外图像处理领域中难度大且实际意义相当重要的一项研究热点问题,其在侦察预警系统、飞行器跟踪系统与导弹制导系统中都扮演了十分重要的角色。自然背景下的红外图像一般具有较低信噪比,其中背景占据着绝大部分面积,而目标尺寸很小且不具有明显形状和纹理信息,这为红外图像中弱小目标的检测增加了难度。本文提出一种将Facet方向导数特征与稀疏表示相结合的红外弱小目标检测算法。方法 首先利用Facet模型提取原红外图像在0°、90°、45°和-45° 4个方向上的一阶导数特征,然后通过稀疏表示方法,在方向导数信息基础上对图像进行分块逐一处理,利用求解出的稀疏系数和导数图像块的重建残差构建检测数值图,最后分割出小目标所在具体位置。结果 通过对4组不同红外图像序列进行实验验证,绘制了检测率与虚警率ROC曲线图。从结果可以看出,本文算法相较于对比算法在小目标检测中具有较高检测率。结论 本文算法将Facet方向导数特征与稀疏表示相结合,在红外弱小目标检测上具有较高检测精度和较强抗噪声干扰能力,相比于传统检测算法具有一定优势,同时可根据不同检测背景训练出相应背景字典,从而得到较好检测效果,在实际工程应用中具有良好针对性。     

基于特征融合的粒子滤波在红外小目标跟踪中的应用

针对红外图像序列中的小目标跟踪问题,在分析红外小目标特点的基础上,提出了一种基于特征融合的粒子滤波目标跟踪算法。该方法利用粒子滤波支持目标特征融合的优点,提出将灰度特征和分形特征相融合,并将融合后的信息用于粒子权值的计算,从而大大提高了跟踪算法的稳健性。实验结果表明,和传统的粒子滤波算法相比,该算法能够更加准确、有效地跟踪红外序列中的小目标。