红外序列图像小目标自动检测与跟踪

提出了一种基于灰度形态重构开的红外图像序列小目标自动检测与跟踪的算法.使用形态重构开等形态学算子处理原图像,有效地消除背景,同时结合了红外小目标帧内亮度及空间信息,帧间运动信息,提取运动小目标.实验结果证明算法可以有效地自动检测与跟踪点目标.     

红外图像序列小目标检测预处理技术

文中就如何复杂背景条件下低信噪比的小目标检测概率问题展开了讨论，提出了用空间高通滤的方法改善图像质量，达以抑制背景噪声，增强小目标的目的，并交坑通滤波和中值滤波做了一个简单的比较，随后采用分层投票表决法对目标进行检测，取得了良好效果。     

红外序列图像运动小目标检测算法

利用红外序列图像小目标运动的连续性进行背景恢复,滤除背景以提高信噪比,在门限检测后对图像进行边缘滤波以进一步提高检测概率,最后再一次运用目标的运动特性确认目标,减小虚警率,从而有效地检测出目标.实验结果证明,这种算法检测率高,而且计算简单,易于硬件实现.     

基于红外序列图像的特定目标智能检测

红外成像探测技术是目前以及未来军事作战需要倚仗的重要技术。以卫星红外序列遥感图像为处理对象,采用人工智能相关技术对图像数据进行目标检测。针对序列图像检测到的特定目标进行关联分析,并通过目标灰度提取以及运动变化信息来生成特定目标的轨迹报告。实验结果表明,多目标检测的平均正确率为90%,部分场景可以达到95%,误检率为7%;多目标跟踪的平均正确率为91%,误检率为6%,为及时发现和预警特定目标提供了信息支撑。     

红外图像序列运动小目标检测的预处理算法研究

讨论了复杂背景下低信噪比的运动小目标的检测,提出了用空间高通滤波方法改善图像质量,达到抑制背景噪声,增强小目标的效果,随后用似然比检测理论进行目标的初步分离,然后采用领域判决法实现运动目标的进一步分离,用图像流分法进行目标的最终检测。实验结果表明：该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠地检测。     

基于时域的红外图像序列中快速运动小目标检测算法

提出了一种新的红外图像序列中快速运动小目标时域模型.为差分图像序列中的背景像素、目标像素、杂波像素建立了模型,将目标检测问题转化为噪声中已知信号的检测问题,并应用相关检测技术进行目标检测.理论分析表明,在SNR和SCR均大于6的情况下,算法具有很好的性能,实验结果也证实了算法的有效性.     

基于HMM的红外点目标序列图像扰动补偿方法

利用红外图像扰动信号短时平稳的特性,在统计的基础上提出采用隐马尔科夫模型统计信号模型来描述扰动,得到一种基于学习的扰动模型,并利用学习得到的模型参数计算后续帧中的扰动情况,进行预测补偿,以保证目标运动的连续性,克服扰动对跟踪的影响,实验取得了较好效果。     

一种红外小目标的图像检测方法

针对复杂背景条件下的红外图像目标检测问题,将空域滤波和时域滤波相结合,提出了基于数学形态学的目标检测算法.该算法先对原始图像序列作能量膨胀累积以增强目标信息和提高信噪比,然后采用基于数学形态学的Top-Hat变换空域滤波处理技术消除在目标尺度范围外的背景、干扰和噪声,达到探测目标的目的.仿真结果验证了该算法是一种实时、有效,且易于实现的目标探测方法.     

基于形态重构与跟踪的红外小目标检测算法

 结合形态学预处理与基于核密度估计的跟踪,提出了一种新的前视红外小目标检测算法:改进形态重构开Top-Hat算子,解决了原算子对前视红外图像预处理时高亮度背景有残留的问题;先融合初始多帧图像,采用阈值法检测出候选目标,提高检测率,再对候选目标进行跟踪,利用目标运动的连续性,检测出真实目标;引入伪透视运动模型对传感器全局运动进行补偿,避免了由图像抖动导致的真实目标跟踪失败,误当作伪目标去除.仿真实验效果较好.     

基于图像滤波与Hough变换的红外弱小目标检测

针对红外传感器成像信噪比低且易受噪声、背景杂波干扰的问题,本文提出了一种基于最大中值滤波与Hough变换的红外弱小目标检测方法.该方法首先对序列图像中的每一帧进行最大中值滤波,滤波输出与原始图像相减用以预测目标可能出现的区域.对于目标可能出现的区域使用均值滤波,反之则使用最小值滤波来抑制背景结构.然后将滤波后的序列图像直接叠加得到合成图像,采用有灰度权重的Hough变换实现弱小目标的轨迹检测.实验结果表明该方法可以实现对信噪比接近1的弱小目标的检测.同时,背景的运动对该方法的检测效果没有显著影响.     

红外图像序列中运动弱小目标检测的方法研究

研究在红外图像序列中检测运动弱小目标的方法.首先通过高通或形态学滤波进行图像预处理,进一步用似然比检测分割出候选目标,考虑到环境干扰造成的目标在某一帧暂时消失的情况,提出了利用目标运动特征通过选择合适的邻域判决条件并结合图像流分析提取运动弱小目标的一种方法.模拟实验表明该方法能够准确高效地检测出运动弱小目标.     

基于假设检验的红外弱小目标感兴趣区域提取算法

根据假设检验的基本原理,提出了一种红外弱小目标感兴趣区域检测算法.该方法首先按照最小错误概率准则抽取图像中目标的感兴趣区域,然后在这些区域里进行目标提取和分析.实验结果表明,该方法很好地克服了一些传统方法中冗余计算多和分析难度高等缺点,非常适合于红外弱小目标的高性能检测.     

基于形态学重构的内河红外船舶目标检测

针对内河船舶红外图像的成像特点,提出了基于形态学重构的内河船舶红外图像目标检测算法,该算法先对原图像进行中值滤波,然后取滤波后的图像中亮度值最大的像素作为标记图像;原图像经顶帽变换,并进行迭代阈值分割后的图像作为掩模图像来进行形态学重构,从而实现红外船舶目标检测.实验结果表明,该算法能较好地检测出内河红外船舶目标.     

一种基于分类矢量量化器的小目标红外图像压缩方法

本文提出了一种基于分类矢量量化器的小目标红外图像的压缩方法。首先利用图像子块的平均灰度与纹理能量这两个参数将图像划分为背景区域与感兴趣区域,然后分别对两类区域的子块进行码书设计,用相对较多的码字描述感兴趣区域,用相对较少的码字描述背景区域,这样既达到了较高的压缩比,同时又较好的保留了感兴趣区域的信息,并且编码计算量有大幅度的下降。文中对分类矢量量化器对于减小编码计算量的作用进行了理论分析。实验结果表明在相同码书尺寸的情况下本算法比直接矢量量化方法更好地保留了红外图像中的小目标信息,并且加快了编码速度。     

改进的红外弱小目标检测方法

为了进一步提高红外弱小目标检测的准确性和实时性,针对红外图像的特点利用修正的Top-Hat算子对目标图像进行背景抑制以提高目标检测概率。根据已有的先验知识构造属性集,把灰度直方图限定在感兴趣区域,减少背景和噪声的干扰。利用改进的OTSU算法进行图像分割以检测目标。为了提高分割算法运算速度,把快速递推算法推广应用到了本文算法中。实验选取了不同类型的红外图像,将本文算法和其他文献中算法的分割结果进行了比较。实验结果表明,本文算法具有更好的分割效果,目标分割准确,运算速度提高了60%以上。属性直方图可以针对具体问题,利用已有的先验知识灵活构造,具有较好的通用性。     

一种基于阈值分割的红外图像边缘检测方法

针对红外图像对比度和信噪比低,经典的图像边缘检测方法对实际图像难以检测的特点,提出了一种基于阈值分割的边缘检测算法。首先利用最大方差阈值法分割出红外图像的目标图像,其次用线性拉伸的方法对目标图像中存留的噪声进行去除,最后运用Sobel算子对目标图像进行边缘检测得到结果图像,并与经典的Roberts边缘检测算法、Sobel检测算法、Prewwit检测算法、Gauss-Laplacian检测算法进行比较。实验结果显示该检测方法是可行、有效的。     

红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法

红外热成像图像具有分辨率较低,细节模糊,对于快速运动目标适应性较差的特点.本文提出了一种结合目标检测算法,目标跟踪算法的红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法.该方法根据红外图像特点,使用ViBE算法检测运动目标,检测出图像中显著运动目标后,触发跟踪器,使用fDSST目标跟踪算法对显著运动目标进行跟踪.测试结果表明,该方法对于快速运动的红外图像目标能够高效检测、快速跟踪.检测与跟踪效果相对传统方法具有检测率更高、鲁棒性更好、实时性更强的优势,对于红外图像中目标检测与跟踪具有很强应用价值.