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为实现舰载红外警戒系统对海空背景下红外弱点目标的检测,本文提出一种将形态滤波与梯度检测相结合的红外图像滤波与目标检测方法,首先采用多形态算子对输入的图像进行并行滤波,大尺度形态算子抑制图像噪声,小尺度形态算子提取目标边缘细节信息,对并行处理后的图像进行基于树状小波帧变换的图像信息融合,然后依据目标的像素灰度在水平和垂直方向上的梯度变化,将弱点目标特性转化为对图像奇异性的分析,采用多向梯度算法对目标进行检测.实验表明算法有高检测概率,同时又把虚警个数降的很低,适用于舰载红外警戒系统. 相似文献
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一种由粗到精的大视场弱小目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
大视场的红外图像,由于分辨率高,对图像实现像素级处理很难满足实时性要求。针对大视场特定背景下的低空目标,提出一种由粗到精的检测方法。先将图像分块,计算分块图像熵值,组成熵值矩阵进行熵值分割,区分背景区域,得到所需求的目标可能出现的区域,完成粗检测;然后用Top-hat形态滤波法对所得区域进行精检测,得到检测目标。实测数据证明,该方法能在检测弱小目标的同时大大减少计算量,较好地满足了大视场下弱小目标的实时检测、处理需求。 相似文献
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提出一种基于改进双边滤波的运动多尺度目标检测方法,以提高对弱小目标的检测能力。首先对视频或序列红外图像进行改进双边滤波处理,提高目标的对比度,同时抑制背景的边缘噪声及随机噪声。然后对目标进行三维匹配滤波,获得若干组速度匹配叠加强度图像。最后,在这些图像中进行基于NNLoG(归一化负LoG算子)的多尺度目标检测,得到序列图像或视频段的最佳匹配速度及增强后的图像。可最终计算出目标在序列图像或视频中的运动方程。通过大量的实验及对比实验可知,改进双边滤波、三维匹配滤波及NNLoG算子综合处理效果都较好,可有效检测序列图像或视频中的目标。 相似文献
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针对复杂动态场景下的红外目标检测问题,提出了一种基于交叉熵的过渡区提取的红外运动目标检测方法。该方法首先使用帧差法和背景差分法相融合的检测方法,对红外图像进行差分处理,然后采用基于交叉熵的过渡区分割算法二值化图像,最后进行形态学滤波,从而检测出完整的红外目标。实验结果表明,该方法目标检测效果比较好,能满足红外运动目标检测的需要。 相似文献
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红外小目标检测一直是红外图像处理的难点之一,由于多种因素的影响,红外小目标容易被覆盖。分析红外图像特征,采用形态学对图像进行背景噪声抑制,在去除大部分噪声的情况下,首先利用灰度信息确定目标点的位置,然后利用区域梯度信息进而确定目标尺寸大小,对仿真图像进行处理并与K均值聚类法和形态学算法进行比较。实验结果表明:在低噪声情况下,三类算法均能有效地进行小目标检测,但在噪声复杂,信噪比较低的情况下,K均值聚类法未能检测出目标,形态学算法产生了多个虚警,而该算法依然能有效检测出小目标。 相似文献
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利用红外成像实现自动目标检测,这在现代防御技术中具有重要的地位。本论文主要针对红外预警系统的目标探测补盲阶段,深入研究了现有的比较成熟的各种运动目标分割算法,用软件仿真了各算法处理图像的效果,并总结归纳了各种算法的优缺点,提出了在差分图像的基础上,采用二维最大熵法对图像进行分割以更好地提取区域目标的观点。经实验证明,该算法效果良好。 相似文献
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以图像非局部相似性为基础,利用图像分块重组以获得低秩块图像,是将鲁棒主成分分析算法(robust principal component analysis,RPCA)应用到单帧图像红外小目标检测的基本方法。本文介绍了RPCA算法在单帧图像红外小目标检测的应用流程,分析了不同图像背景下各种分块方法的影响。为解决复杂背景下图像分块窗口和滑动步长难以选择的问题,提出了以图像分块最小局部熵的较大值为参考的选择方法。实验结果表明,通过计算图像的分块局部熵,以最小局部熵的较大值为参考,选择RPCA算法预处理方案,能使单帧红外图像小目标检测达到更好的效果,弥补了工程人员缺少RPCA算法应用经验的不足。 相似文献
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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. 相似文献
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双树复小波分析是一种有效的图像处理方法,但是将其直接应用于红外小目标检测时,由于其对图像中的高频信息特别敏感,无法在保留目标的同时有效地滤除噪声。论文充分利用双树复小波方法方向性好的优点,并针对其高频敏感问题,提出了一种基于双树复小波变换与图像熵的红外小目标检测算法,从而能够有效去除图像中的杂波,同时凸显出小目标。该算法首先对原始图像进行双树复小波分解,将其低频子带置零,并利用高频子带进行双树复小波重构;接着,对重构后的图像进行二次双树复小波分解,并采用改进的Top-Hat算子对分解后的低频子带进行滤波,同时保留分解后±15°方向的子带,并通过高通滤波对其进行处理;之后,将滤波后的低频子带图像与原低频子带图像进行差分,得到低频差分图像;最后,利用低频差分图像与滤波后的高频子带图像进行红外图像重构,并通过局部图像熵进行加权,从而提取出红外小目标。实验结果表明,与对比算法相比,本文算法在BSF与SCRG方面表现优越,可以有效抑制背景中的杂波并提高小目标的信杂比。 相似文献
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浅地层探地雷达自动目标检测与定位研究 总被引:4,自引:0,他引:4
该文提出了一种基于图像熵变化及窗口能量检测的探地雷达自动目标检测与定位方法,该方法首先通过探地雷达未经合成孔径处理的图像与经合成孔径处理后的图像之间的熵变化来检测目标,再通过在合成孔径图像中进行窗口能量检测来判断目标所在的位置。通过对实测数据的处理,结果表明该方法取得了较好的效果。 相似文献