一种空背景下红外弱小目标检测算法

为了检测空背景下的红外弱小目标,提出了一种预测式管道滤波新算法。首先进行单帧检测以获取候选目标,并以该候选目标位置为中心建立预测管道;根据前三帧管道中心位置预测下一帧管道中心位置,从而实现管道随着目标的移动,而且为下一帧的预处理提供先验知识;使用管道滤波算法进行目标检测。由于进入管道预测阶段后,单帧检测只需在预测的管道中心周围进行,由此显著提高了该算法的检测速度和抗干扰能力。仿真实验证明,该算法具有很好的检测性能。     

一种新的红外弱小运动目标检测算法

为检测强杂波背景中的红外弱小运动目标,提出一种基于Power-Law检测器的目标检测新方法．利用图像中弱小目标经过时像素点灰度值有起伏变化这一特点,将其看作是一种弱瞬态信号,利用Power-Law检测器对瞬态信号良好的检测性能,实现对弱小运动目标的检测．仿真结果表明该算法能够可靠地检测出信杂比(SCR)大于1的弱小运动目标．     

基于Kalman滤波的红外弱小目标检测前跟踪算法

红外弱小目标检测跟踪问题具有重要的军事意义和广阔的应用前景,检测前跟踪算法是解决这一问题的有效途径。提出了一种基于Kalman滤波的检测前跟踪算法：首先对红外图像进行形态学top-hat算子滤波预处理;然后利用恒虚警率阈值提取单帧候选目标,并利用目标灰度模板进行灰度核密度估计,初步剔除大部分虚假目标,累积处理若干帧后,利用Kalman滤波器筛选出最优轨迹;最后依据一定的判断准则从当前帧候选目标中提取出真实目标。与一种典型的基于管道滤波的算法进行对比,仿真实验结果表明,该算法对目标运动速度和信噪比的变化有较强的适应能力,同时能用于目标遮挡或消失等情况。     

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.     

海空背景下红外弱小目标检测方法

针对在海上搜救中弱小目标难以被发现的情况,提出了一种海空背景下红外弱小目标的检测方法.该方法首先进行背景预测,然后将原图像和背景预测后的图像差分进行目标提取,使用Top-Hat变换对目标提取后的差分图像进行滤波处理以去除残余波浪噪声影响,最后使用自适应阈值检测,检测出弱小目标所在的方位.通过和传统的对单帧图像采取Top-Hat变换滤波做法的比较,可以看出来该方法可以较好的去除海浪的影响,检测出亮度较高的红外运动弱小目标,辅助海上搜救工作的完成.     

基于移动式加权管道滤波的红外弱小目标检测

针对复杂红外背景中边缘噪声的干扰导致传统检测算法在低信噪比下目标检测概率较低的情况,提出了基于移动式加权管道滤波的弱小目标检测方法．该检测方法引入了自适应学习的思想,在利用管道滤波检测目标时,根据目标位置实时地修改加权的管道中心坐标位移,有效地抑制了边缘噪声对目标检测的干扰．与传统的管道检测方法相比,本方法能更好地抑制边缘噪声的影响,从而正确检测出真实目标．基于连续采集的红外序列图像进行的实验表明,当红外图像的信噪比大于等于1.5时,该方法均能有效地检测出弱小目标的轨迹．     

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。     

一种双波段红外图像弱小目标融合检测新算法

提出了一种基于模糊推理的双波段红外图像弱小目标融合检测新算法．首先分别得到双波段红外差分图像,根据差分图像的噪声特性引入隶属度函数来衡量像素点灰度变化程度,对多帧差分图像进行融合,按照“IF…THEN…”规则分别完成单一波段融合后的图像模糊推理,提取目标运动航迹,最后通过融合双波段的航迹实现弱小目标的检测．仿真实验结果表明,该算法通过模糊推理克服了 “硬”判决带来检测概率低的缺点,利用双波段红外图像融合提高了检测性能,可以有效地检测出低信噪比红外图像序列中的弱小运动目标．     

新遗传粒子滤波的红外弱小目标跟踪与检测

针对传统粒子滤波器的粒子退化和贫乏问题,提出基于进化思想的新遗传粒子滤波算法．将算术相加,快速Metropolis-Hastings移动作为遗传算法的交叉和变异算子,与赌轮选择一起作为粒子滤波重采样的一类方法．将新遗传粒子滤波用于红外弱小目标的跟踪与检测,利用目标的幅度特性和运动特性,进行多帧图像滤波输出的似然比假设检验,来判断目标是否存在．仿真实验结果表明,基于快速Metropolis-Hastings 变异的遗传重采样方法可以快速提高粒子的多样性,避免粒子退化;所提出的检测方法在虚警率为10^-3,信噪比为2.0时,检测概率可以达到98.5％,检测性能明显优于传统重采样粒子滤波算法．     

一种新的红外弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比复杂环境下红外弱小目标检测问题,提出了一种基于拟蒙特卡罗抽样的检测前跟踪算法.采用新的基于拟蒙特卡罗抽样的高斯粒子滤波算法(QMC-GPF)估计目标运动状态和红外小目标幅度状态,同时利用该滤波算法中迭代更新的协方差矩阵的收敛特性构建判断逻辑,实现目标"软判决"检测.对仿真红外图像序列的实验表明,该算法可快速有效地跟踪和检测信噪比不小于1dB的弱小目标.     

基于背景预测的红外弱小目标检测新算法

针对复杂背景中弱小目标检测难的问题,提出一种改进的双边滤波背景预测算法．该算法在双边滤波中引入梯度算子,自适应地对背景进行预测,将原始图像与预测图像相减可以抑制背景细节、增强目标信息,同时利用梯度的统计特性减少算法的计算量,提高了弱小目标检测性能．仿真和实验表明,与双边滤波的检测算法相比,该算法能够更加有效地从复杂背景中检测弱小目标．     

基于对比度积累的弱点目标检测

为了更好地跟踪及预测目标位置,首先针对采样序列构造两点起始航迹,然后进行一次回溯提前剪支.在轨迹互联阶段,依据目标像素具备的局部对比度极大似然特性开展边检测边跟踪.同时结合曲率约束进行目标位置的平滑.后处理时,设计的“与逻辑”滤波器用于检验三帧图像间的相关性,逆向的搜索策略可以将虚假航迹剔除80%以上.最后,通过沿着航迹进行对比度的积累,能够检测出被云层遮挡的多个点目标.实验阶段的多组图像序列验证了该算法的有效性.     

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.     

基于有限线积分变换的序列图像运动目标检测

运动目标检测主要是从序列图像中将变化区域从背景中分割出来,它影响着运动目标能否正确地分类和跟踪。因此,运动目标检测是智能视频监控技术中的关键问题之一。有限线积分变换（finitelineintegraltransform,FLIT）作为近年来一种多尺度几何分析的新方法,能有效提取图像中的线性特征。检测方法是在FLIT的基础上再结合背景差法来实现的。具体而言,先对图像序列中的每帧网像（包括参考帧）作固定模板下的FLIT,再用当前帧的FLIT减去参考帧的FLIT,然后对不同方向提取的运动目标信息进行综合,最后采用数学形态学的相关处理来消除噪声。实验结果表明,使用该方法可以承受整体的或局部的、缓慢的或突变的光线变化,能有效地检测出运动目标。     

基于迭代sigma点粒子滤波的再入目标跟踪

标准粒子滤波提议分布选择时,由于没有计入最近的观测值信息,重要性权的方差随时间递增,导致权值蜕化。针对这一问题提出了一种新的滤波算法,迭代sigma点粒子滤波算法。该算法在预测时采用sigma点粒子滤波产生拟合概率密度函数的加权粒子,并通过观测值对加权粒子进行更新;修正过程采用迭代卡尔曼滤波优化预测阶段得到的描述状态分布的均值和方差。将其运用于再入大气层目标的跟踪模型,仿真结果表明:与标准粒子滤波相比,该算法能保证滤波收敛,具有更高的估计精度和更好的鲁棒性。     

基于选择性视觉注意机制和曲线发现法的弱小目标检测

将选择性视觉注意机制和基于连接点问题模型的曲线发现法引入到深空背景弱小目标检测中。在注意机制中,充分利用目标灰度和运动连续显著性,得到注意焦点整合图;通过基于连接点问题模型的曲线发现法进行目标轨迹检测,最终完成目标检测。实验结果表明此方法有效地降低了信息处理量,具有较强的抗噪性,可用于低信噪比环境中的弱小目标检测。     

基于整数DCT的运动目标检测与跟踪

本文提出了一种静止摄像机条件下的运动目标检测与跟踪算法。它建立在一种整数DCT算法的基础上,通过低通滤波进行背景提取,并用背景减除的方法分割出前景目标,再通过模板匹配实现对运动目标的连续跟踪。在对运动目标跟踪时,该算法对背景模型进行不断的更新,可以有效的消除背景的轻度变化对目标检测的影响,再加上又同时采用了一系列滤波和模板匹配,增强了目标跟踪的稳定性和可靠性。通过对多个图像序列的实验,该算法显示出了良好的性能,对于不确定的外部因素,如光照变化、阴影等造成的干扰,均具有相当强的适应能力。     

基于道路辅助的机载SAR动目标检测和参数估计

经典的合成孔径雷达（SAR）动目标检测方法无法实现地面非匀速动目标的参数估计,为解决这一问题,本文根据动目标成像的特点,提出一种基于道路信息辅助的机载双通道SAR动目标检测方法。根据双通道SAR系统空间几何模型和回波信号模型,首先采用DPCA技术实现杂波抑制和动目标的检测,然后利用道路信息确定动目标的位置和速度,最后根据动目标方位向的散焦程度,估计动目标的距离向加速度。仿真结果验证了该方法的有效性。