基于局部直方图的红外目标分割算法

在远程红外探测系统中,背景为缓慢变化的天空,而目标则表现为局部奇异点。目标灰度分布范围大,局部较亮,边缘与背景对比度低。根据这一特性,提出了一种基于局部直方图的目标分割算法。文中分析了多个目标的直方图分布特性,根据其灰度分布规律和像素个数判决条件实现了目标的有效分割。该算法适用于空域背景下的飞行目标分割。经过仿真验证表明,本文所提出的算法能快速有效地分割出红外飞行目标,有很强的实用性。     

弹丸目标红外图像的阈值分割算法研究

针对红外弹丸目标图像的特点,在分析比较了几种传统的基于直方图阈值分割算法的基础上,探讨了提高该类算法实时性的途径。结合弹丸目标体积固定的特点,提出了一种基于p率直方图的快速算法。在分割效果上提高了对弹丸目标提取的准确性,在运行时间上与传统直方图阈值分割算法相比平均降低了30%以上。在Matlab环境下进行了仿真,验证了算法的有效性和实时性。     

地面红外目标图像识别方法研究

红外成像自动目标识别是精确制导武器的重要研究内容.针对地面复杂背景条件下,目标难以检测识别的问题,在分析地面目标红外图像场景的基础上,首先利用形态学技术对图像进行去噪和抑制背景,采用Otsu法对图像进行阈值分割并用形态学技术消除虚警目标点,用扩展像素标记法对图像进行区域标记,然后提取目标形状、矩和统计分布三类特征作为识别特征,并采用模糊综合评判方法识别目标.对实地拍摄的100幅坦克目标红外图像进行了识别实验,结果表明,该方法在坦克的典型作战环境下具有较强的抗噪性能和抑制背景结构干扰的能力,能有效识别出目标,并且易于用并行处理和硬件实现.     

一种快速红外图像分割方法

为准确地实现目标识别,提出了将二维最大熵图像分割方法应用于红外图像实行分割．利用图像的二维直方图,二维最大熵分割方法不仅考虑了象素的灰度信息,而且还充／矿利用了象素的空间领域信息,能取得较为理想的分割结果．然而该方法所需的巨大运算量限制了其实际应用．运用PSO算法代替穷尽搜索获得阈值向量,求解速度可提高300～400倍,提高了分割效率．通过对实际的红外图像分割表明,这种方法简单、有效．     

基于改进的脉冲耦合神经网络的红外目标分割方法

针对红外目标的特点,提出了一种基于直方图的改进脉冲耦合神经网络（PCNN）图像分割方法,本算法摒弃了原有脉冲耦合神经网络模型中的时间指数下降机制,利用灰度直方图的知识直接获得PCNN的分割门限,同时保留了弥补空间罅隙和灰度微小变化的优点,实验表明本算法分割得到的目标区域更加完整,并提高了运算速度。     

基于红外目标分割的图像融合方法研究

针对红外图像中目标图像灰度分布集中,微光图像灰度分布相对均匀的特点,提出了一种先提取红外图像中的热目标,然后以微光图像为背景进行图像融合的方法.实验结果表明,该方法在保留微光图像高空间分辨率和丰富纹理细节信息的同时,又突出了红外图像中的热目标.     

一种改进的基于递归门限分析的红外舰船目标图像分割方法

红外舰船目标的图像分割一直是国内外极为关注的热点问题.针对传统Otsu分割方法在目标的相对面积较小时背景信息容易误分的问题,在对舰船目标背景红外成像特性分析的基础上,改进了基于递归门限分析的Otsu法,并对传统Otsu法、基于递归门限分析的Otsu法和改进的方法做了对比实验,实验结果表明,改进后的方法能快速有效的完成对红外舰船目标的分割.     

红外图像中的小目标的处理方法

本文寻求一种合适的算法以完成对红外图像中运动小目标的提取、识别以及跟踪工作。该算法可以满足运算量小、实时性强和硬件实现容易的要求。经过归纳总结,有以下几种方法可供进一步研究、选择。     

低信噪比红外小目标图像的分割方法

针对复杂背景条件下的红外图像分割问题,将遗传算法与人类视觉感知原理相结合, 探讨了一种新的多阈值图像分割方法即基于遗传算法的图像阈值分割方法,该算法引入了一个自动判别且时空可变的目标背景条件和调整最佳分割区域的步骤,提高了分割算法的质量及鲁棒性,克服了传统阈值方法在图像分割中的局限性。通过计算机仿真实验,验证了该方法的有效性。     

基于遗传算法和模糊熵的前视红外图像分割

提出了一种基于遗传算法的模糊红外图像分割方法．该方法将图像分为目标和背景，并分别建立相应的模糊隶属函数来描述图像各个灰度级属于目标和背景的模糊特性，进而给出图像模糊熵的描述．采用遗传算法对图像模糊熵的各个参数进行优化组合，根据最大模糊熵准则确定区分目标和背景的最佳门限．实验结果表明该方法效果良好，大大提高了计算速度。     

红外图像序列目标识别与跟踪中的几个问题

讨论了研究ATD和ATR/I系统时的几个问题,通过分析比较,得出了用合成图像补充实际图像的不足是检验ATD和ATR/I系统性能的关键的结论.     

一种红外弱小目标图像增强的新算法

针对红外弱小目标图像的特点,本文提出了一种新的增强算法。该算法首先通过设置平台阈值对背景的增强进行抑制,然后将直方图在灰度密度和灰度间距两个方向进行均衡处理。该算法简洁,实时性强,图像增强效果好。     

一种红外目标自动识别算法

针对红外图像的特点,提出了一种红外目标自动识别方法,推导了不变矩的计算公式,以试验数据为依据分析了噪声的影响.试验结果表明,对于仅含有一个飞机目标的红外图像,本文提出的方法的识别准确率可达到80%以上.     

对红外序列图像中小目标分割的研究

针对在云天背景下运动红外小目标的分割,对目标在图像序列表现出来的特性进行了分析.根据目标不仅在单帧图像中有自己的灰度分布特性,而且它们的灰度在相邻图像中也具有连续性,提出了一种新的分割方法.该方法把单帧图像的处理结果与相邻多帧图像滤波结果相结合,大大提高了目标的分割的精度.实验证明,该分割方法十分有效.     

红外成像导引头及其发展趋势

文章在对红外成像导引头技术国内外研究现状进行分析的基础上,对其关键技术进行了分析和讨论,最后结合美国导弹防御系统中的EKV技术对红外成像导引头技术未来的发展趋势进行了论述,指出了我国红外成像探测技术和红外成像信息处理技术未来的发展方向.     

一种低分辨雷达自动目标识别系统

低分辨雷达自动目标识别一直是雷达目标识别研究领域的难点。与高分辨雷达目标识别不同，低分辨雷达分类识别主要指对机群目标的大小、架次以及调制方式等进行粗略分类。给出了一个基于飞机目标回波波形对机群目标进行分类识别的低分辨雷达目标识别系统例子。     

自动寻的系统红外成像目标识别算法研究

分析了自动寻的系统对目标识别算法的要求,比较了现有主要的成像目标识别算法的性能,针对某自动寻的系统提出了一种容易实现、实时保障要求低的识别算法,试验结果表明该方法实时性好、噪声适应能力强,能够满足自动寻的系统的使用要求.