基于子波相关算法的红外图像点目标检测( 英文)

红外图像中点目标的检测技术是近年来信息处理研究的热点和难点之一。目标在图像中的表现为点状 ,且信噪比低 ,目标被噪声 (杂波 )淹没。现结合前人的一些检测算法 ,按照背景信号和噪声在相邻的子带间所表现出的不同相关性这一特点来进行背景信号、噪声的分析 ,提出了基于子波相关算法的点目标的检测方法 ,并对其进行了仿真和软件编程。结果表明这种算法具有很好的检测能力     

基于子波相关算法的红外图像点目标检测

红外图像中点目标的检测技术是近年来信息处理研究的热点和难点之一^[1]。目标在图像中表现为点状,且信噪比低,目标被噪声（杂波）淹没。文中结合前人的一些检测算法,按照背景信号和噪声在相邻的子带间所表现出的不同相关性这一特点来进行背景信号、噪声的分析。提出了基于子波相关算法的点目标的检测方法,并对其进行了仿真和软件编程。结果表明这种算法具有很好的检测能力。     

采用高阶谱分析的红外弱小目标检测

在分析了以前的关于红外图像弱小目标检测的一些算法的特点和不足之后,针对单帧图像首次提出了一种新的检测算法-基于高阶谱分析的弱小目标检测:将图像中的背景灰度数据看作为噪声信号,弱小目标的灰度数据看作是淹没在噪声信号中的谐波信号,对图像行和列象素的灰度数据进行功率谱和高阶累计量分析,抑制噪声,检测谐波,检测的分辨力取决于同时参与谱分析的行或列的个数,算法的优点在于采用同一理论检测,简便易行,有较高的准确度,并且所需的数据仅限于单帧图像.最后给出了一个应用此算法实际的检测例子.     

基于双核判决的红外小目标检测方法

复杂背景下红外小目标检测与跟踪是红外目标探测系统的核心技术之一.为了准确检测与跟踪空中多个小目标,针对复杂背景下单帧检测虚警率偏高,导致帧间检测计算量大的问题,提出了一种基于双核判决的小目标检测算法.首先根据目标、背景及噪声的不同灰度特性,利用Robinson滤波器结构,设定背景区域和小目标区域,更为真实的表现背景与小目标的区域分布;然后计算外核目标与背景在四个方向上的对比度及内核目标区域内的相似度,若双核度量同时达到设定阈值条件,则判定为真实目标点,这样消除背景边缘及噪声的影响,减少目标检测虚警.实测数据表明,与传统的高通滤波法、Top-hat算法相比,该算法能在单帧检测上更有效检测出小目标,抑制背景边缘和噪声点,提高抗噪能力,降低虚警率,增强帧间目标的检测识别率,能大大减少序列图像间目标检测与跟踪的计算量.     

基于图像分割和配准的红外焦平面阵列非均匀校正算法

在目标成像跟踪和制导领域,存在大量由缓慢移动背景和相对背景运动的点目标构成的红外图像序列,传统的基于场景的红外焦平面非均匀校正算法在解决此类图像中存在困难.提出了基于图像分割和配准的红外焦平面非均匀校正算法(简称S-R算法),通过将图像背景和运动点目标分离,利用图像配准的方法完成图像背景的非均匀校正和点目标位置处错误固定噪声参数的补偿,最终完成整个焦平面探测单元固定噪声参数的估计,从而有效解决了这类红外图像序列的非均匀校正问题.S-R算法具有噪声参数估计精度高、收敛速度快和计算复杂度低等优点.文中最后用仿真数据对上述结论进行验证.     

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.     

基于辐射累积和空间反演的空中弱目标检测算法

背景辐射噪声是弱信号检测面临的难点问题。提出了一种显著提升信噪比实现匀速运动弱目标的有效检测算法。建立目标坐标空间和速度空间,以不同速度矢量控制图像叠加,形成提升了信噪比的新的图像序列并构成图像空间;利用恒虚警判决法在图像空间中检测候选目标点;根据候选目标点所对应的坐标向量和速度向量分别映射到坐标空间和速度空间,由两个空间中出现的峰值判定目标点。实际红外成像系统实拍实验表明,算法能将信噪比提升至接近原图的N倍,目标检测概率和虚警概率都明显优于所对比的弱目标检测算法。     

基于二维信息熵的红外小目标检测算法研究

由于多种因素的影响,红外小目标容易淹没在背景中,日趋复杂的背景以及隐身技术的应用,给红外小目标的检测带来极大的困难.分析天空背景下的红外图像特征,针对红外目标、天空背景和噪声各自不同的特点,结合二维信息熵,基于聚类思想构造属性集,依据属性集进行目标检测,然后根据噪声和目标点的特征,对检测结果中的孤立噪声点进行剔除,最终检测出小目标.仿真实验结果表明:该算法较二维最大熵算法,能够有效地提取出目标,与二维灰度级-邻域灰度级绝对差直方图法相比,计算简单方便,缩短运行时间.     

基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测

本文提出了一种基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测方法.首先利用Butterworth滤波器对原始红外图像进行高通滤波,得到包含少许噪声点和目标点的处理图像;然后,通过基于灰度形态学的多帧累加的方式进一步提高图像的信噪比;最后利用SUSAN检测算子对多帧累加过的红外图像进行分割并将真实目标检测出来.为了提高小目标检测的实时性,给出了基于FPGA DSP的硬件实现结构.实验表明,该方法能够较好地消除背景和抑制噪声,从而准确有效地检测红外运动弱小目标.     

基于形态滤波的红外小目标检测方法

针对空背景下红外小目标图像信噪比低,背景和杂波干扰严重的特点,提出了一种基于数学形态学的红外小目标检测算法。算法首先利用灰度形态学Top2Hat变换,完成复杂空背景下的背景抑制和候选目标提取,然后通过开运算处理进一步去除虚假目标和噪声干扰,完成目标分割;最后结合管道滤波的方法,可快速检测出红外图像序列中的小目标信号。实验表明,该算法能够有效的提高图像信噪比,快速有效地检测出目标信号。     

基于冗余小波变换的高频地波雷达目标检测算法

为了从高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar, HFSWR)信号生成的复杂距离多普勒(Range Doppler, RD)图像中准确提取运动点目标, 提出了一种基于冗余小波变换(Redundant Discrete Wavelet Transformation, RDWT)的RD图像点目标检测算法.该算法根据点目标与海杂波、电离层杂波等特征的差异, 首先在距离方向进行自适应RDWT以去除海杂波和地杂波, 并在多普勒方向进行自适应RDWT以去除电离层杂波; 然后利用图像形态学运算对背景噪声进行了抑制; 最后进行阈值自适应分割以得到点目标.实验结果表明:该算法能有效抑制RD图像中的海杂波、电离层杂波和背景噪声, 能从复杂的RD图像中实现点目标的有效检测, 其检测性能优于改进的恒虚警率(Constant False Alarm Rate, CFAR)算法.     

天基微弱运动点目标检测研究综述

近几十年来,针对复杂背景下红外图像序列的天基微弱 运动点目标探测问题备受关注。该问题对于空间监视系 统、预警系统以及导弹跟踪系统等而言十分重要。受各方面的影 响,天基微弱点目标检测、跟踪和识别研究仍然面临着很多挑 战。仪器抖动和平台运动均会造成目标定位偏差。受制于观测距 离和天基成像环境,目标往往会淹没在背景杂波或噪声之中。因此,如 何在低信杂噪比的情况下快速、准确地探测和识别运动点目 标,并满足检测率和虚警率指标,是相关领域亟待解决的问题。 对近年来国内外相关领域的研究进行了分类和总结,以期在此基 础上寻求新的探索和发现。     

低信噪比下两种点目标检测算法的研究

红外图像中点目标检测技术是近年来信息处理研究的热点和难点之一。当红外图像传感器和目标之间距离很远时,目标在焦平面上成像面积很小,一般不超过探测器像元的大小,因此目标在图像中表现为点目标,且信噪比极低,目标被噪声（杂波）所淹没,给目标的检测带来了极大的困难。这一领域,前人已经进行了大量的研究工作,并提出了一些检测算法。文中也研究设计了两种红外图像点目标检测算法,并对其进行了计算机仿真实验和分析,结果表明这两种算法具有较好的检测能力。     

空间低温点目标红外探测系统的作用距离的计算与等效测试

应用于空间环境的低温目标红外探测系统,其作用距离是系统的重要性能指标。本文推导了以红外焦平面探测器噪声为主要因素的点目标红外探测系统的作用距离估算方程,结合实例求解了典型红外探测系统的探测系统的作用距离。针对空间低温点目标,基于信噪比判断准则,采用能量等效和尺度缩比等效的方法在实验室内验证了红外探测系统的作用距离,测试结果符合理论估算。试验表明,该方法可在实验室内用于评估低温点目标红外探测系统的作用距离。     

基于运动特征的远距离红外目标检测方法

在红外热图像序列中检测远距离运动目标具有重要的军事和民用价值。由于远距离目标成像后所占的像素较少,同时受成像环境和成像条件的影响可能会存在较强的背景噪声,目标与背景的差异不明显,检测比较困难。本文针对热红外图像序列,提出了一种远距离目标的检测方法。该方法首先利用top-hat算子选择备选目标,然后利用备选目标在不同帧中的相关程度分析目标的运动特征,选择有确定运动特征的目标作为检测结果。该方法不需要进行背景估计,可以有效地避免强背景噪声的影响;通过调整运动模型,可以应用于不同运动特征的目标检测问题。实验结果证明了本文方法的有效性和鲁棒性。     

基于聚集疑似目标的快速TBD弱小多目标检测方法

提出了一种无需复杂图像预处理的快速的自适应弱小多目标检测方法,适用于有背景起伏的低SNR的噪声随机分布的红外图像序列.采用线性滤波算子,直方图排序分割,快速目标聚集三个核心算法,实现了高速的TBD弱小目标检测.根据直方图进行梯度滤波的结果自适应地进行门限分割,然后剔除随机的不聚集的高梯度值噪声,最后进行时间低通滤波,减少虚警率和漏检率.通过对比实验,表明本文提出的先跟踪后检测的方法,在具有良好检测效果的同时,速度优于需要复杂形态学滤波或中值滤波的方法.     

红外点目标探测系统的作用距离理论模型分析

系统性地分析了红外点目标探测系统的作用距离理论模型。通过建立大气分层模型,结合MODTRAN模型计算了中波红外光和长波红外光在典型大气条件下的透过率。两者计算结果的对比数据可为红外探测系统设计中的波段选择提供参考依据。通过对目标红外辐射强度的理论模型进行分析,计算了几种典型目标在不同波段的红外辐射强度,为系统作用距离的指标论证提供了支撑。从红外图像噪声的概率密度分布函数出发,推导出了图像信噪比与系统检测概率及虚警概率的理论公式,为检测门限设置提供了参考依据。红外点目标探测系统的作用距离理论模型分析结果对于提升红外探测系统作用距离指标论证的可信度和系统参数设计的合理性具有非常重要的理论支撑作用。