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针对红外图像中的目标对比度低、尺寸小及背景复杂等特点,本文利用像素之间的相关性,提出了一种基于多重相关峰值检测红外弱小目标的检测方法,从而实现低信噪比条件下红外弱小目标的快速检测.实验表明该方法是一种抗噪性能强,自适应性能好的弱目标检测方法. 相似文献
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针对复杂背景下的红外弱小目标检测,本文提出了一种改进的Gabor滤波的红外弱小目标检测方法.该方法在背景预测算法的基础上,通过构造Gabor核函数来自适应确定背景预测系数.该方法利用了更多的图像局部特性信息,使用对比度尺度模型和强度尺度传播模型分别确定Gabor核函数的两个轴,解决了Gabor滤波算子不能自适应调整滤波系数的问题.通过与传统的小目标检测方法的比较实验结果表明,本文方法能有效保留图像的边缘信息,能有效地突出目标,抑制背景杂波,提高了对红外弱小目标的检测能力,效果明显优于传统方法. 相似文献
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介绍了一种新的基于背景预测的空中红外弱小目标检测方法,以提高对复杂背景预测的准确性,减小云层边缘预测不准确形成的虚警.该方法对云层边缘处的点根据其不同尺度邻域上的亮暗点分布特点进行预测;对非边缘点采用基本背景预测法进行预测,最后经过背景对消,将弱小目标检测出来.实验结果表明,与已报导的其它方法比较,该方法能够更有效地抑制云层边缘引起的虚警. 相似文献
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针对复杂背景下红外弱小目标难以准确快速检测的问题,提出了一种红外弱小目标轻量化实时检测网络模型YOLO-IDSTD。首先,为提高检测速度,重新设计了特征提取部分的网络结构,并在输入层后使用Focus模块以减少推理时间;其次,为增强检测能力,特征融合部分采用路径聚合网络,添加了改进的感受野增强模块;最后,目标检测部分增加至四尺度检测。在红外弱小目标数据集上进行的对比实验表明,相较于经典轻量化模型YOLOv3-tiny,文中提出的模型召回率提升了7.57%,平均检测精度提高了1.92%,CPU推理速度提升了36.1%,可较好地兼顾精度和速度,计算量与参数量明显减少,模型尺寸压缩至7.27 MB,减少了对硬件平台运算能力的依赖,实现了红外弱小目标准确又快速的检测。 相似文献
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为了提高海上红外弱小目标检测的检测精度和实时性,提出了一种基于加权场景先验的红外弱小目标检测方法.该方法首先利用目标的稀疏特性以及海面场景的非局部自相关特性,将目标和背景的分离问题转化为恢复低秩和稀疏矩阵的鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)问题.之后,将海面背景的先验特征信息通过加权核范数的方式加入模型,加快算法中目标和背景图像块矩阵的分解速度.最后,通过引入交替方向乘子法(ADMM)算法进一步加速求解的迭代速度.实验结果表明:该算法能有效地提高目标检测准确率,算法实时性较原算法提高了120%. 相似文献
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Infrared dim and small target detection is a key technology for space-based infrared search and tracking systems. Traditional detection methods have a high false alarm rate and fail to handle complex background and high-noise scenarios. Also, the methods cannot effectively detect targets on a small scale. In this paper, a U-Transformer method is proposed, and a transformer is introduced into the infrared dim and small target detection. First, a U-shaped network is constructed. In the encoder part, the self-attention mechanism is used for infrared dim and small target feature extraction, which helps to solve the problems of losing dim and small target features of deep networks. Meanwhile, by using the encoding and decoding structure, infrared dim and small target features are filtered from the complex background while the shallow features and semantic information of the target are retained. Experiments show that anchor-free and transformer have great potential for infrared dim and small target detection. On the datasets with a complex background, our method outperforms the state-of-the-art detectors and meets the real-time requirement. The code is publicly available at https://github.com/Linaom1214/U-Transformer. 相似文献
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基于超完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用超完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示.针对红外小目标检测问题,提出了一种基于图像稀疏表示的检测方法,该方法采用二维高斯模型生成样本图像,继而构造超完备目标字典,然后依次提取测试图像的图像子块并计算其在超完备字典中的表示系数,背... 相似文献
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基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂的天空背景,提出了一种基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测算法.首先通过频域残差法对原始图像进行初步处理,缩小红外弱小目标的待识别目标区域;接着利用DoG算子得到预处理后图像的尺度空间并实行特征点检测,获得最佳尺度图像,再对特征图像进行加权融合;最后通过信息熵分割来实现红外弱小目标的检测.仿真结果表明,本文方法跟文献中所提的优秀算法相比,能有效地检测出红外弱小目标,提升了目标图像的信杂比.同时,能很好地适应不同复杂场景,为红外弱小目标的跟踪应用奠定了基础. 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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为解决复杂背景下红外弱小目标检测精度低的问题,本文提出一种基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法,算法主要模拟了人眼对目标对比度敏感这一机制。首先利用8向梯度方程提取红外图像的梯度显著图并二值化处理;根据小目标的尺寸大小特征对梯度显著图进行优化处理,剔除孤立的噪声点和尺寸较大的背景梯度显著区域;利用视觉对比机制对优化后的显著图进行局部对比度计算,通过阈值处理剔除虚警目标,完成红外弱小目标检测。仿真实验表明,该算法在低信噪比情况下对红外弱小目标的检测率较高,且虚警率低,单帧检测时间较小。 相似文献
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在复杂的背景下检测红外点目标是一项很难的挑战。复杂的背景通常包含结构化边缘、非结构化杂波和噪声,它们具有完全不同的属性。使用某个属性将小目标与这些干扰分开是非常困难的。为了解决这个问题,本文提出了一种基于局部协方差矩阵判别模型的方法来检测目标。在检测目标的过程中,讨论了图像在四个方向上的变化。此外,在红外小目标检测过程中,本文还采用了一种新的基于图像均值和方差的阈值公式。实验结果表明,该方法具有较好的性能。 相似文献
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基于生成MRF和局部统计特性的红外弱小目标检测算法 总被引:3,自引:0,他引:3
红外复杂背景中的弱小目标检测问题可看作是马尔可夫随机场理论框架下红外图像中背景与目标的二元分类标记问题.基于马尔可夫随机场后验概率模型, 提出利用先验的目标信杂比信息和图像局部统计特性构建观测图像后验概率模型的方法, 并采用经典ICM (Iterated conditional mode)方法对图像最优标记结果进行估计.仿真试验结果表明, 算法在保证目标标记结果准确率的同时, 有效降低了背景的误标记概率; 且由于采用局部统计特性进行建模, 算法有效降低了模型参数与标记结果间的关联性, 提高了最优标记估计的收敛速度. 相似文献