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针对复杂背景下多光谱红外舰船目标图像融合问题,根据不同谱段中目标与背景,杂波光谱特性的差异性,结合杂波产生随机性特点和不同谱段信息的相关性,提出了一种红外多谱段图像多级融合算法。首先根据不同谱段信息相互间关系进行融合分级,然后对同一级中图像分别进行NSCT分解,再采用基于局部能量比和基于局部能量加权的方法进行低频系数融合,采用基于尺度方差选大法进行高频系数融合,最后通过NSCT重构得到融合图像。实验结果表明,本文提出的多级融合算法有效保留目标细节信息,增加信息量,利于目标检测。 相似文献
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无人机进行红外舰船目标侦察时,检测算法对检测正确率的影响很大。为增强无人机红外光电载荷对舰船目标的检测能力,提出采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)进行候选区训练的检测算法,以提高目标检测的正确率。通过预先对候选区的特征进行训练,得到候选区的分类数据。在检测阶段,加载训练时得到的候选区分类数据,分类筛选出更可能包含目标的候选区,从而提高目标检测的正确率。验证实验中,选用368张无人机拍摄的长波红外图像作为训练数据集图像,另外选择139张图像作为测试图像。分别采用带候选区训练的方法和无候选区训练的方法做目标检测实验。检测结果表明,采用带候选区训练的检测方法比采用无候选区训练方法时平均检测正确率高14.6%。 相似文献
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首先基于红外物理基本理论建立目标光谱模型, 并利用图像时域及空域相关性建立多光谱背静抑制算法移除缓慢变化背景.通过实验统计方法将残差图像样本点特征概率分布近似为正态分布.基于此假设, 提出了一种新的基于目标辐射强度和光谱特征的联合检测方法.最后, 通过图像仿真和ROC曲线分析算法性能, 试验结果表明, 此方法能够在低信噪比情况下成功检测弱小点目标. 相似文献
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针对双/多波段红外目标检测问题,提出了一种基于自适应加权投票融合准则的红外目标融合检测方法。该方法首先对双/多波段红外传感器进行图像配准,然后对单传感器红外图像进行处理,得到单传感器目标检测结果,最后使用提出的自适应加权投票融合准则,对单传感器目标检测结果进行融合,得到最终判决。实验结果显示,该算法能在较大程度上降低目标检测过程中的不确定性,从而提高了系统的检测性能,同单波段检测结果和其他的融合结果相比,该方法能有效地降低漏警概率和虚警概率;并且该方法易于实现,并在实际工程中得到了应用。 相似文献
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针对多光谱红外图像序列中未知光谱辐射强度、位置和速度的弱小运动目标检测问题,建立了与之相应的基本框架模型.对于这种含参信号的复合假设检验问题,采用广义似然比检验(GLRT)得到了该问题的检测算子,同时利用速度滤波器组在实际应用中实现了该检测算子.从理论角度估计了该算法的虚警概率和检测概率,并通过计算机仿真验证了上述分析... 相似文献
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海天和海岛背景下的海面多舰船红外目标检测一直是图像处理方面的难题。多舰船目标监视采用较广的视场和较大的景深,囊括了更多的目标信息和海天背景成像像素,使多舰船目标显著性的提取难度增大。同时,景深的增大使舰船目标成像更多地表现为小目标,轮廓特征不再明显,这对舰船目标的显著性检测造成了极大的困难。将图像等级多样性和超级像素理论用于海面多舰船目标显著性检测,提出了海面多舰船目标显著性检测方法。 相似文献
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复杂背景下的红外图像通常存在信噪比低、邻近像素灰度变化不明显以及易被杂波信号和噪声干扰的特点,导致红外小目标检测困难。为解决上述问题,提出一种基于特征显著性融合的红外小目标检测算法。首先,在空间域中利用目标与其局部背景灰度差异来计算得到灰度显著图,在频域中结合谱残差计算得到背景抑制后的频域显著图;其次,将灰度显著图和频域显著图归一化后通过哈达玛乘积相互融合;最后,通过自适应阈值分割并使用Unger滤波器剔除较小的噪声点,从而提取出目标区域。实验结果表明,所提算法对图像的信噪比有了数十倍的提升,对背景抑制效果显著,并有着检测率高和虚警率低的优点,是一种有效的小目标检测算法。 相似文献
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He Deng Jianguo Liu Hong Li 《Journal of Infrared, Millimeter and Terahertz Waves》2009,30(11):1205-1215
Under the complicated background of infrared image, the small target detection is a vital challenging task in modern military.
In order to solve this problem, a novel method based on the empirical mode decomposition (EMD) is proposed in the paper, to
detect small targets under complicated sea-sky background. The detection process contains two steps: the first step is to
suppress the sea-sky background of the infrared image based on EMD; the second step is to segment the target from the background
suppressed image through a threshold. The application of infrared images has shown that the performance of the algorithm can
detect infrared small target under sea-sky background exactly. Compared with wavelet transformation, the testing results based
on EMD method achieve tantamount results wavelet transformation, and even better in some respects. The simulations show that
EMD method presented in this paper appears instructive for both theoretical and practical points of view. 相似文献
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红外图像中快速运动目标的检测与跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献