一种新的红外小目标检测算法及其应用

针对红外探测系统中单帧红外图像中的小目标检测问题,在分析红外场景模型的基础上,提出了一种基于自适应噪声平滑和Robinson Guard背景杂波抑制的空间滤波算法.该方法对于起伏背景下红外小目标的检测和识别有良好的性能,且具有目标信息损失小的优点.利用ADSP-TS201S高性能数字信号处理器实现了该算法,并成功应用到全向红外搜索跟踪系统中.实验结果表明,在低信噪比情况下,所提出的单帧红外小目标检测算法有很好的检测性能.     

基于多向差异度的红外弱小目标检测算法

在分析红外图像中弱小目标的特征后,针对目前经典的红外弱小目标检测算法性能不足的问题,提出了一种基于多向差异度的红外弱小目标检测算法。该算法利用待检测像素点在各方向上的差异度来判决其是否为目标,无需背景预测、图像增强等处理,因此其构造简单,计算量小,易于实现,并能有效改善复杂背景环境下红外弱小目标的检测性能。通过大量的仿真实验证明了该算法的有效性和优越性。     

红外小目标时域检测算法研究

为了解决红外小目标检测问题,提出了时域红外小目标检测方法.在图像序列中背景像素、目标像素以及杂波像素的时域差分模型基础上提出了红外小目标时域检测算法,算法共分为两步:相关检测和广义似然比检测.经过相关检测后,图像序列中的噪声几乎完全被门限所抑制,只有极少数噪声像素、全部目标像素和一小部分杂波像素可以通过相关检测门限.为了进一步从通过相关检测门限的像素中检测出目标,又提出了一种新的广义似然比检测方法.这种经过改进的广义似然比检测能够进一步抑制噪声和杂波,提高检测的性能.分析表明,时域目标检测算法能够以很高的检测概率和很低的虚警概率完成目标的检测,实验方法也证实红外小目标时域检测算法具有很好的性能.     

红外小目标的模板提取及检测技术研究

提出了一种基于特定目标形状模板的红外小目标检测算法。该方法首先通过低通滤波、背景差分法以及高通滤波得到小目标模板。然后,利用目标模板与红外序列的卷积运算,获取一个较为精确的背景图形。最后,通过利用背景差分法,得到最终的红外小目标图像。计算机仿真结果表明,该方法能够较好的检测出小目标,算法步骤简单且易于实现,在改善图像质量、提高图像信杂比增益等方面具有良好的性能。     

红外小目标的分类背景预测与图像分块技术

基于复杂天空背景下红外小目标的特性分析,提出了一种利用分类背景预测与图像分块技术进行红外小目标检测的有效算法。该算法以背景预测理论为基础,通过边缘检测技术、最大均值和局部最相似分类背景预测技术获得较为准确的图像背景,进而采用统计分割算法从残差图像中提取出较为精确的目标位置。其中,通过图像分块处理,提高了算法计算效率。最后,选取了三组具有代表性的红外序列对算法的性能进行了检验。实验结果表明,所提出预测算法在检测准确性、鲁棒性以及计算效率上都具有明显的优越性。     

基于多特征整合的双色红外小扩展目标精确分割算法

针对复杂背景下红外图像小扩展目标分割的问题,提出了一种基于多特征整合的双色红外小扩展目标精确分割算法.该算法在提取目标在红外双波段图像中的多种图像特征的基础上,采用D-S证据理论中的正交和复合规则对来自两个不同红外波段的目标检测证据进行综合处理,充分利用了目标在中波和长波红外图像的信息互补性和冗余性,在较大程度上提高了杂波背景下红外图像小扩展目标定位与分割的稳健性和精确性.实验结果显示了该算法的有效性.     

用于无人机探测系统的红外小目标检测算法

为了解决无人机探测系统中目标检测算法在不同场景下适用性差、虚警率高的问题,采用可应用于不同复杂背景的红外小目标检测算法,设计了一种基于现场可编程门阵列与数字信号处理器架构的无人机探测系统。首先利用双边滤波算法平滑背景,保留目标区域边缘;再使用改进的多尺度顶帽算法进行目标增强和背景抑制,来提高目标区域与周围区域的差异对比;最后使用基于最大值和平均值的自适应阈值分割方法提取目标。结果表明,实验测得系统的检测率为98.15%,整体时延为33.33 ms,与现有典型红外小目标检测算法相比,该算法的信噪比增益和背景抑制因子分别平均提高6.8倍和7.44倍,有效地抑制了背景,增强了目标。该算法能有效解决复杂背景下的红外小目标检测问题,对提高无人机探测系统在不同场景下的适用能力与检测能力是有帮助的。     

基于局部三阶差的红外小目标图像背景抑制算法

针对复杂背景下红外小目标检测中的背景抑制难题,提出一种基于局部三阶差的红外小目标图像背景抑制算法,采用局部三阶差滤波和去虚假目标来抑制背景并增强目标.仿真结果显示该算法在背景抑制、提高图像信噪比及对比度方面有着很强有效性和稳健性.     

基于二维模态分解与斑块对比度相结合的红外小目标检测算法

红外小目标检测在红外目标搜索跟踪等应用中发挥着重要作用。文中提出一种二维经验模态分解与多尺度斑块对比度算法相结合的红外小目标检测算法。首先,利用二维经验模态分解将红外图像分解成不同尺度的模态分量,再将低频模态分量去掉进行图像重构,实现对背景杂波的抑制。然后,将重构图像做为多尺度斑块对比度算法的输入,生成目标结果图。最后,对目标结果图进行自适应阈值分割,检测出真实的红外小目标。实验仿真结果表明,该算法与现有算法相比,在不同背景下能够有效抑制背景对目标的干扰,具有较高的检测率,验证了该算法的有效性和鲁棒性。     

一种基于方差标记的形态学红外小目标检测算法

形态学算法在红外小目标检测上具有良好的性能,先对该算法的处理过程进行了分析,结合实际拍摄的红外小目标图像研究发现,算法在处理过程中存在很多不必要的计算,因此从提高算法的实时性出发,提出了一种基于方差标记的形态学方法.该方法首先计算图像每个像素的局部方差,然后由方差根据阈值判断条件对图像进行标记,标记完后再通过形态学算法对标记的部分进行Top-hat运算.理论分析和仿真实验表明,该方法能够极大的提高形态学的检测效率,而且对算法的检测性能有一定的提高.     

基于局部特征的单帧红外小目标检测算法

针对单帧红外小目标具有能量值高于背景和噪声的特点,提出了一种基于局部特征的单帧红外小目标检测算法。该方法首先分析了单帧红外图像各部分的高低频关系,利用单帧红外小目标与背景在频率上的不同,采用二阶巴特沃斯低通滤波器滤除背景干扰;然后设定能量与灰度阈值进行自适应阈值分割,保留疑似目标点;最后通过改进的拉普拉斯算子突出红外小目标轮廓。经过红外图像仿真实验验证,该方法能够在复杂空域快速而准确地检测出单帧红外小目标。     

采用DBT的漂移扫描星图小目标检测方法

针对低信杂比漂移扫描星图中小目标检测易受恒星星像干扰的问题,提出一种基于单帧候选检测及多帧跟踪判决的实时处理方法。分析星图难以多帧匹配去恒星星像的原因,采用单帧处理的方式,通过构造星像端点掩膜滤除单帧检测中的虚假目标。将单帧得到的候选目标进行粒子滤波的粒子生成,运用目标运动信息构造似然函数分布图更新粒子权重,通过粒子滤波实现了漂移扫描星图中的小目标检测。实际低信杂比星图的实验结果和与相关方法的比较表明,所提方法有效提高了弱小目标的检测能力。     

基于多普勒频偏估计的单帧图像低速运动目标检测方法

常用的图像域运动目标检测跟踪方法对虚警率较敏感,当虚警率较高时,目标检测跟踪的实时性受限。为了降低目标初始检测的虚警率,进而提高目标检测跟踪的实时性,该文提出一种基于多普勒频偏估计的单帧图像低速运动目标检测算法,通过发射多普勒不敏感的LFM脉冲对,忽略多普勒效应对成像结果的影响,但在图像域检测的同时,利用目标回波的多普勒频偏信息进行静目标和杂波亮点的剔除,基于单帧数据,减小运动目标检测的虚警率,实现单帧图像的运动目标检测,从而为目标跟踪奠定良好基础。该算法首先进行图像域的恒虚警检测,再利用宽带时域波束形成和复相关频率测量法,对检测亮点处的波束输出信号进行多普勒测频,仅通过单帧图像就可有效剔除静目标和杂波亮点。同时为了改善宽带时域波束形成的性能,利用2阶锥规划设计滤波器的系数,用9阶FIR滤波器实现了0.01倍采样点的小数时延,提高了多普勒频偏的估计精度。最后通过计算机仿真和水池试验验证了所提算法的有效性。     

基于路侧激光雷达的多目标检测与跟踪算法

为了检测与跟踪城市交叉口复杂环境下的道路目标,提出一种基于路侧激光雷达的多目标检测与跟踪算法。首先利用背景减除法滤除背景点云,随后融合5帧点云并利用曲率体素聚类算法检测目标得到3 D包围盒信息,之后通过自适应阈值的双门控和生存周期管理策略,有效提升关联精度并减少了目标丢失和误检,最后利用交互式多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)和联合概率数据互联(JPDA)的融合算法完成道路目标的跟踪。试验结果表明,该算法在保证检测和跟踪性能基础上满足实时性要求,具有工程实用价值。     

INFRARED SMALL TARGET DETECTION ALGORITHM BASED ON SELF-ADAPTIVE BACKGROUND FORECAST

A background forecast filter is presented to detect a small target under an infrared (IR) nature scene. By calculating the correlation of image pixels, the background around the small target could be forecasted. Subtracting the forecast background from original scene, the small targets would become outstanding. Experimental results show that the algorithm proposed has better performance with respect to probability of detection and less computation complexity.     

基于非下采样Contourlet变换的红外小目标检测方法

对存在背景干扰和噪声情况下的红外小目标检测方法进行了分析,提出了一种时空结合的红外小目标检测算法.首先根据背景图像变化较慢的特点,运用相邻帧相减以减少背景和噪声的干扰,接着对残差图像进行非下采样Contourlet变换,利用非下采样Contourle分解后子图像的特性抑制剩余的背景并消除噪声,提高了目标信噪比,最后通过...     

云杂波背景下红外弱小目标的改进检测算法

根据目标和背景的时域特性,建立了不同像素类型的时域模型。提出了一种基于时域廓线的云杂波背景下红外弱小目标的一种改进算法。首先,采用基于时域方差滤波预处理方法,滤除平稳背景;然后采用基于时域廓线的目标检测方法,根据时域剖面线上的拐点值变化,转化为大小相当的正负脉冲来检测目标。理论分析和实验结果表明,文中算法对于不同云杂波背景具有广泛的适应性。     

红外图像中小目标检测的新算法

分析了红外图像中小目标、噪声以及背景的特点。针对高通滤波后小目标经常被强噪声淹没的情况，基于Donoho提出的小波变换的软阈值去噪方法，提出了一种峰值检测算法。实验结果证明方法可以有效地抑制高通滤波后的强噪声，并能检测出小目标。     

一种强背景下点目标检测算法及硬件实现

白天观测条件下高亮度的天光背景使空间目标淹没在强的背景噪声中,而且由于目标运动角速度高,背景起伏大,帧间数据相关性较小,只能采用单帧数据进行处理.为了有效的检测到空间目标,扩展目标观测时段,针对背景噪声强、数据量大的实时检测难题,提出了适合硬件实现的空间弱小目标检测算法.该算法;(1)将目标图像进行平场归一化;(2)利用形态学.Top-Hat算子对归一化后的图像进行目标增强;(3)利用均值滤波对归一化后的图像进行背景估计;(4)图像差分及采用恒虚警方法检测出目标.该算法能在单帧条件下有效地消除强背景的起伏变化及短曝光所引起的快门效应,可将空间点目标可靠地检测出来.最后,文中给出了该算法的硬件实现的并行处理结构,有效减少数据处理时间.通过实测数据的试验结果表明,该算法的检测概率高于单一滤波算法,且能够对信噪比约为2的空间点目标进行可靠的检测,具有很好的实时性能.