基于帧间差分和光流法的红外图像运动检测

在红外图像运动目标检测的研究中,针对IR探测器在不同的工作状态下所获取的复杂红外图像序列,为了从中有效地检测出中的运动目标,提出了一种用帧间差分和Lucas Kanade光流法的运动检测组合算法。在分析IR探测器工作状态的基础上,建立了IR探测器与目标的相对运动关系。对IR探测器在静止和运动时分别采用帧间差分法和Lucas Kanade光流法进行运动检测。对实地拍摄的红外图像序列进行仿真分析,实验结果表明通过对IR探测器工作状态的分析,智能地转换运动检测算法,可实现对目标的准确有效地检测。     

基于TBD的粒子滤波红外点状动目标跟踪算法研究

提出了一种新的低信噪比红外序列图像运动点目标检测与跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置和运动速度,然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态,可实现信噪比为2的点目标的检测与跟踪。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果证明,该算法具有良好的实时性与很高的精确性。     

基于语义分割的红外和可见光图像融合

红外图像即使在低光照条件下,也能根据热辐射的差异将目标与背景区分开来,而可见光图像具有高空间分辨率的纹理细节,此外,红外和可见光图像都含有相应的语义信息.因此,红外与可见光图像融合,需要既保留红外图像的辐射信息,也保留可见光图像的纹理细节,同时,也要反映出二者的语义信息.而语义分割可以将图像转换为带有语义的掩膜,提取源图像的语义信息.提出了一种基于语义分割的红外和可见光图像融合方法,能够克服现有融合方法不能针对性地提取不同区域特有信息的缺点.使用生成式对抗神经网络,并针对源图像的不同区域设计了2种不同的损失函数,以提高融合图像的质量.首先通过语义分割得到含有红外图像目标区域语义信息的掩模,并利用掩模将红外和可见光图像分割为红外图像目标区域、红外图像背景区域、可见光图像目标区域和可见光图像背景区域;然后对目标区域和背景区域分别采用不同的损失函数得到目标区域和背景区域的融合图像;最后将2幅融合图像结合起来得到最终融合图像.实验表明,融合结果目标区域对比度更高,背景区域纹理细节更丰富,提出的方法取得了较好的融合效果.     

低视角红外图像行人监控的光流分析

光流法是运动目标检测的重要方法,在对运动目标参数的估计和跟踪方面有着重要的应用。红外图像的噪声相对比较大,对比度较低,光流法很少用于红外图像的目标的运动检测,特别是行人的检测。本文将光流法用于红外图像的行人监控,检测行人运动速度的大小和方向,并针对低视角情况下存在的由远近效应造成的误差,提出了一种低视角理想情况下行人光流分析的补偿方法,并对实验数据进行了测试,实验结果证明经该方法改进后的光流更符合实际情况。     

靶场红外测量图像弱信号小目标检测系统的设计与实现

分析了红外图像中小目标、噪声以及背景的特点,考虑到单帧图像处理不能兼顾对目标的可靠检测和低的虚警概率,而现有的多帧检测算法计算量大,难以实时实现,采用了将单帧和多帧检测有机结合的小目标检测技术.首先采用基于高阶统计量的目标检测算法,从单帧强噪声图像中检测出虚警率低的候选目标点;然后针对小目标运动的一致性和连续性,采用多帧高阶互相关的序列图像处理方法,得到目标运动轨迹;最后再对目标运动轨迹进行综合评判,进行航迹确认,得到真实目标的位置和轨迹.实验结果表明,该技术降低了虚警概率,提高了检测概率.     

结合直方图均衡和模糊集理论的红外图像增强EI北大核心CSCD

针对靶场光电测量设备采集到的红外图像存在对比度低和边缘模糊的问题,提出结合直方图均衡化和模糊集理论图像的增强方法。首先采用对数隶属度函数将图像转换到模糊域,再对图像进行多次非线性变换,增强边缘信息;其次提出改进的自适应平台直方图均衡化算法,提高红外图像对比度;最后将2幅图像按加权系数相乘后叠加融合出最终图像。实验结果证明,该方法克服了传统增强算法易出现的过增强和局部信息被弱化等问题,增强后的图像细节丰富,具有更好的视觉效果,能够满足靶场的实际要求,具有广泛的工程应用价值.     

基于改进光流法的旋转运动背景下对地运动目标实时检测

针对战机对地侦查视频图像中地面旋转运动背景下运动目标检测高虚警、低实时性的问题,提出了一种基于改进光流法的旋转运动背景下对地运动目标实时检测算法。首先提取图像的特征点,在特征点处计算光流运动矢量,并通过光流矢量场估算背景运动矢量。根据战机飞行高度自适应计算目标像素尺寸,网格化分块待检测图像;然后将各个特征点光流矢量与背景运动矢量相比较,获得备选目标特征点。最后统计分块备选目标特征点密度,判断目标位置区域。对2组实验视频中央360像素×432像素区域进行目标检测实验,结果表明该算法能够准确地检测出地面运动目标,虚警率低。平均每帧检测耗时分别为29.460 ms和31.505 ms,满足战机对地运动目标检测的实时性。     

基于C-V的压力模型对飞机红外图像分割

针对飞机红外图像中存在的背景噪声大、目标几何结构复杂、图像对比度低所造成参数活动轮廓模型进行图像分割的困难,本文利用获得的各区域灰度信息,进行Chen-Vese能量函数最小化,进而决定形变点压力的方向和大小,构造出压力大小和方向可变的参数活动轮廓模型,来实现飞机红外图像分割.改进模型的停止函数不再单一依赖于图像的局部梯度信息,模型对图像的复杂边界和模糊边界能实现稳定和正确的收敛.     

基于线检测器的红外弱小目标检测

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.     

基于小波和形态学的自然地面背景红外目标检测方法

本文采用小波变换和形态Top-Hat滤波相结合的方法抑制红外图像的混合噪声及大面积的背景干扰,减少图像模糊和增强目标;通过选择适当的结构元素进行系列形态组合运算,去掉虚警点而获得少量候选目标;搜索局部极大值并确定阈值,分离出真正的目标.实验结果表明,该方法能有效检测和分割出低信噪比复杂自然背景红外图像中的目标.     

微型航天探测器目标识别算法研究

微型航天目标探测器主要是对空间目标探测识别,然而在微型航天探测器在空间对目标物成像时目标物、背景和探测器之间存在相对运动,目前还没有好的运动背景中运动目标识别的算法.因此,针对微型航天探测器在星空背景下对目标物识别的要求,提出了把图像配准与双差分法相结合目标识别的算法.该算法对连续采集的三帧图像中的前两帧和后两帧分别进行配准,差分,二值化,然后将两副二值化图像逻辑乘,识别出目标.计算机仿真的结果表明该算法计算量比较小,对目标的识别效果好.因而,基于图像配准的双差分法是一个相对较好适用于微型航天探测器对空间目标探测识别的算法.     

基于形态学Top—Hat算子的小目标检测方法

针对红外序列图象中运动弱小目标的检测问题，提出了一种基于能量累积与Ｔop-Hat算子的小目标检测方法，该方法是首先设置一定大小的滑动窗口，并通过对窗口内的图象序旬进行能量累积来去除图象中的随机噪声，以提高目标的信噪比；然后对能量累积后的图象采用形态学中的Ｔop-Hat算子完成候选小目标的检测工作；最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标，同时进行了该方法与传统高通滤波检测方法，在抗噪声性能、背景抑制性能以及抑制虚警目标性能等方面差异的比较实验，实验结果表明，基于能量累积与Ｔop-Hat算子的小目标检测方法在这３个方面都优于高通滤波法，它能够快速、可靠检测出低信噪比的运动小目标。     

基于PCNN与区域特征的红外与可见光图像融合

针对红外图像与可见光图像融合中容易产生红外目标不明显、对比度不高的问题,提出了一种新的融合算法。该算法创新地将PCNN与区域特征应用到NSCT域内低频和带通子带系数的选择上。通过NSCT分解得到待融合图像的子带系数。运用PCNN对分解后的子带系数进行处理,得到子带系数的点火映射图。低频子带点火映射图采取基于区域标准差的方法选取融合系数。带通子带点火映射图采取基于区域能量的方法选取融合系数。融合图像通过NSCT逆变换可以得到。仿真实验表明与其他算法相比,该算法能够得到红外目标突出、质量更好的融合图像,图像客观评价指标提升明显。     

基于人眼视觉特性的红外图像细节增强

由于红外成像的机理和探测器的限制,使得红外图像具有对比度低以及边缘模糊的特点。导致红外图像不适合被人眼及机器观察。传统的红外图像增强方法由于没有考虑人眼的因素,导致仍然不适合被人眼观察。本文结合分层思想提出一种基于人眼视觉的红外图像细节的增强的方法。该方法首先利用双边滤波器将图像分成包含图像低频概貌信息的基础层和包含图像高频细节信息的细节层。基础层的处理是运用人眼视觉特性的方法将其映射到显示器可显示范围内。细节层的处理是应用了自适应增益的方法对细节层进行增强。最后将两层的处理结果进行合并量化到8-bit范围内。采用大量的红外图像对算法进行测试,实验结果表明本算法能够改善红外图像对比度低和边缘模糊的缺点。     

应用模糊增强及均值漂移实现红外目标分割

针对复杂环境下红外图像信噪比和对比度低,边缘模糊,目标分割困难的情况,提出一种基于模糊增强和均值漂移图像滤波的红外目标分割方法。首先定义新的隶属度函数,运用模糊集理论进行红外图像增强,避免了传统模糊增强算法的弊病,有效提高目标与背景的对比度;之后利用ICI（交叉置信区）规则确定均值漂移的带宽参数,提出一种新的自适应带宽均值漂移图像滤波方法,实现图像的进一步平滑和聚类;最后利用自适应阈值实现红外目标分割。实验结果表明,算法能够正确有效地分割出复杂环境下的红外目标,并且很好地保持了目标的轮廓细节。     

复杂背景下红外图像弱小点目标自动识别仿真

传统识别方法受到低信噪比、低对比度、缺乏弱小点目标的形状及纹理信息等因素影响,尤其在复杂背景下,弱小点目标自动识别准确率较低,针对此问题,提出一种基于BEMD(二维经验模态分解算法)的红外图像弱小点目标自动识别方法,根据待识别图像的频谱特性,并结合分频段处理方式。对比了不同滤波器的性能,并建立了图像滤波器组,采用滤波器组将弱小点目标图像分解到不同子频域中;对子频段图像进行罗宾逊滤波处理,提取弱小点目标。采用多层经验模态分解算法对原始弱小点目标图像输入函数分解为二维本征模态函数,通过微分计算来获取原始图像与背景区域之间的差,分割出弱小点目标区域。通过局部逆熵分割弱小点目标区域的高频信息来获取各个模态函数的弱小点目标识别结果。实验结果表明,所提方法能够高效且准确地提取出弱小点目标,更好地抑制复杂背景。     

动态背景的序列图像中运动小目标检测算法

提出了一种动态背景下红外运动小目标的检测算法。该算法在连续四帧图像配准的基础上,对配准之后的图像序列进行沿时间轴的一维小波变换,实现目标和背景的分离。然后对主要包含运动目标信息的图像按像素相乘的方法得到目标增强图像,对其分割后提取运动小目标。实验结果表明,该方法能够有效的对红外慢速和快速运动的小目标进行检测。     

基于改进的SIFT算法的红外图像配准

电路板红外图像具有分辨率低、对比度低、信噪比低、视觉效果模糊的特点,目前的图像配准算法用于电路板红外图像配准时,运算时间长且匹配准确度低.针对电路板红外图像的特点,梳理了图像配准方面的国内外研究现状,分析了SIFT算法的基本原理,对原有的SIFT算法进行了修改.对特征点的提取方式进行了改进,减少了不必要的特征点;改进了特征点的描述符,降低了特征向量的维数;在特征点匹配的时候加入了分层阈值.对改进的算法进行了一系列的测试,针对三对电路板的红外图像进行配准,实验结果表明,相比于传统的SIFT算法,改进的SIFT算法在进行电路板红外图像配准的时候,匹配的准确率和运算时间得到了很大的提升,为电路板红外图像的配准提供了新的方法.     

红外弱小目标检测算法综述

红外探测技术具有不受环境等因素干扰的优势,在红外制导、预警等军事领域的应用日益广泛。随着对红外弱小目标检测技术的研究越来越深入,相应的检测方法越来越多样。本文通过对红外弱小目标图像中目标与背景的特性以及红外弱小目标检测技术难点问题进行分析,根据当前是否利用帧间相关信息,分别从基于单帧红外图像和基于红外序列两个角度,选取了相应的红外弱小目标算法进行对比,对其中典型算法的原理、流程以及特点等进行了详细综述,并对每类检测算法的性能进行了比较。针对红外弱小目标图像信噪比低的特点,对红外弱小目标检测算法的难点问题进行分析,给出了目前各种算法的解决方法和不足,探讨红外弱小目标检测算法的发展方向,即研究计算量小、性能优、鲁棒性强、实时性好和便于硬件实现的算法。     

Pedestrian tracking for infrared image sequence based on trajectory manifold of spatio-temporal slice

The research of pedestrian tracking in infrared image sequences is a curial part of video surveillance. Considering the particular characteristics of the infrared image, such as low contrast, fuzzy edge and unknown noises interference, the study of infrared pedestrian tracking algorithm becomes a great challenge. Spatio-temporal slice method is effective due to considering both spatial and time scale. It can extract the trajectory of moving targets, reflecting the trajectory manifold variations of targets along the time, to provide ways to depict the regions of targets. However, traditional spatio-temporal based methods only consider the horizontal slice analysis and usually require a large amount of calculation time; this paper proposes a spatio-temporal tracking algorithm to infrared image sequences, using both horizontal and vertical multi-layer slices to obtain the integral trajectory manifold. The integral trajectory is analyzed to obtain the target boundary and position information, with which the target can be tracked in each frame. The experimental results show that the proposed method has a relatively high tracking accuracy with a fast computing speed. Moreover, it can perform effectively in different infrared image sequences with various motion modes by single pedestrian from OTCBVS/05 Terravic Motion IR Database.