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复杂背景下低信噪比弱小目标的检测是当今目标捡测的一个热点课题。为了检测到弱小目标,首先对图像进行复杂背景抑制,以达到抑制背景、提高信噪比的目的,然后比较三种方法的背景抑制能力,最后对抑制效果好的图像进行图像分割来进行弱小目标检测。 相似文献
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针对复杂背景下的点源弱目标检测问题,根据Wiener-Hopf方程在自适应滤波算法中的应用原理,提出了一种新的利用时间/空间/谱段的多维信息融合自适应滤波算法(ASTS filter).该方法的研究主要有3个步骤:首先研究时域、空域突出和多谱段融合的性质,然后构造出针对运动弱点目标的滤波模板,最后将自适应RLS滤波器应用于有缓动背景下的多谱红外图像检测中.由于普通的RLS滤波器应用于图像处理采用的是像素点信息作为输入参数,其造成矩阵运算计算量过大、处理时间长等缺点,而将点目标进行空间、时间、谱段特征提取后的信息作为输入参数,不仅避免了大型矩阵的运算,还可获得更高的信杂比增益.通过大量实验数据,证明本算法具有优良的滤波性能,同时突破了点目标运动的轨迹限制.与其它算法的效果和计算量进行比较,证明文中算法更为快捷、有效和灵活. 相似文献
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针对空间图像弱小目标检测和质心高精度定位问题,提出一种能最大限度保持目标边缘的背景杂波抑制算法。首先用最小二乘拟合估计背景均值和方差,再通过四邻域滤波区分背景和目标,最后通过阈值分割将目标边缘中过小像素滤除,在保留完整目标边缘的同时最大限度抑制了噪声,由于邻域面积较小且运算量相对较小,该算法具有很好的实时性和工程实用性。 相似文献
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提出一种有效的背景杂波预测形态神经网络模型,用于检测图像数据中的弱小目标.目标被假设为只有很小的空域扩展度,而且淹没于强背景杂波干扰中.通过形态神经网络,杂波背景被准确地估计并从输入数据中去除,只剩下残留噪声和目标信号.采用扩展输入层数据的办法修正了传统的形态开、闭运算三层前馈BP网络模型.为了跟踪包含不同子结构的复杂背景,原始图像被划分为多个子块,并在相应的子块中选择训练样本对结构元进行优化.对真实图像数据的计算机仿真表明该算法在性能上优于其他传统算法. 相似文献
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用于小目标检测的TDNLMS自适应预测器结构优化 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论用于小目标检测的TDNLMS(Two-Dimensional Normalized Least Mean Square)自适应预测器VLSI实现中的结构优化问题.通过分析小目标图像的特点,使预测器直接处理隔行扫描图像,从而取消了帧存环节,大大减少了片内存储器数量.另外,在基本保持检测性能的基础上,通过对算法进行优化,提高了预测器的工作速度.达到实时图像处理.实验证明本方案不仅提高了预测器的数据通过率.而且简化了硬件电路,降低了设计难度.是一种为合理的方案. 相似文献
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针对复杂背景下红外弱小目标的检测问题,提出一种基于小波包变换的红外弱小目标检测算法。该算法首先采用小波包变换对含有弱小目标的红外图像进行多尺度分解,得到不同尺度下的高低频节点系数;其次根据不同节点系数重构时对目标能量贡献的不同,选取高频频带中能量分布居中的频带节点系数对图像进行重构完成背景抑制;最后对重构后的目标图像采用自适应阈值分割方法进行目标分割,得到目标检测结果。实验采用多组红外序列图像进行验证,仿真结果表明:该算法可以很好地抑制背景和云层边缘,精确地检测出目标信号,同时提高了目标的信杂比和对比度等参数。 相似文献
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一种用于小目标检测的可配置二维自适应预测器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了用于图像中小目标检测的自适应预测器的支撑区域与其检测性能之间的关系 ,认为支撑区域应按照被处理图像统计特性进行设置 ,以正确区分图像中的目标与背景成分 .在此基础上 ,提出了一种基于 TDNL MS(Two Di-m ensional Normalized L east Mean Square)算法的支撑区域可配置的自适应预测器结构 ,通过设置适当的支撑区域 ,该预测器不仅可用于处理具有不同统计特性的图像 ,而且可以在一定程度上保持对成像面积逐渐变化的小目标的检测能力 .本文提出的预测器结构 ,只需要在每个抽头内部增加简单的控制逻辑 ,就可以实现支撑区域的任意配置 ,是一种较为理想的设计方案 相似文献
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双通道自适应Lattice滤波器及其在故障检测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
推导出一种双通道自适应Lattice滤波器算法,并将它用于动态系统的故障检测。这种故障检测方案不需要建立准确的数学模型,只要根据系统的输入输出数据,利用Lattice滤波器算法生成故障残差序列,再对故障残差序列进行统计检验,可实现动态系统的故障检测。该方法用于一个仿真的直流伺服系统的故障检测,实验效果是满意的。 相似文献
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复杂背景下低信噪比弱小目标的检测仍然是当今的一个难题,尤其是在复杂背景的抑制方面,针对红外小目标的特点,以及红外小目标实时性检测的要求,提出了一种检测低信噪比的复杂背景情况下的红外图像点目标的新的算法.首先,用一个线检测器,对红外图像进行处理,经过其处理后的图像,不仅可以大幅度抑制背景,而且还能增强目标,极大程度的提高了图像的信噪比;其次,对处理后的图像用二维的Otsu自动阈值分割法进行分割,检测出点目标.通过对红外图像的实验,证明该算法的有效性. 相似文献