低空复杂背景红外小目标检测

提出了基于复杂低空背景条件下新的图像序列跟踪方法.首先在全视场范围内采用自适应滤波法搜索目标,连续几帧检测到目标后,进入小视场范围内分割检测目标进行精确跟踪.若目标丢失,再返回全视场模式搜索目标.试验结果表明,在背景噪声较为强烈的情况下,该方法依然能有效地检测跟踪目标.由于采取了小视场跟踪的策略,减少了计算时间,实时性较好.     

基于多级滤波的复杂背景下多尺度小目标检测

针对精确制导系统中目标尺度的不确定性带来的检测问题,在分析原始多级滤波器结构与传递函数频率特性的基础上,适当改进了多级滤波的结构,导出多个滤波结果,并提出了基于融合多级输出滤波结果的多尺度小目标检测算法.实验结果表明,该算法可以在没有目标尺度先验信息的情况下自适应地检测出多个小目标.     

运动小目标实时检测系统的设计与分析

针对复杂背景条件下运动小目标的检测,采用时域递归低通滤波和多帧相关的方法设计了一种运动小目标实时检测系统。该系统适用于背景缓慢变化或背景处于相对静止的环境,能够在恒虚警概率条件下,很好地确定小目标的位置。通过自适应阈值处理可以识别出小目标的轮廓。     

复杂背景下红外小目标检测流水线快速预处理算法

提出了一种实现红外小目标检测的流水线预处理快速算法:在图像增强中,利用中值滤波和Laplace滤波抑制干扰和噪声;在阈值分割中,通过子图像动态阈值分离背景和目标.同时叙述了硬件流水线实现滤波和阈值的具体步骤和组织方式,做到了图像数据和处理结果的同步输入同步输出,最后给出实验结果.     

强噪声背景下红外弱小目标的快速检测方法

提出了一种强噪声背景下弱小目标的快速检测方法，解决了在此背景下存在厚云层和大运动杂波的问题。在分析了强噪声背景图像之后，提出了采用矩形结构元的形态滤波算子进行背景抑制，对处理后的图像进行双门滤波，实验结果令人满意，易于硬件实现。     

复杂海天背景下红外舰船目标实时检测算法

针对复杂海空背景条件下的低信噪比舰船目标检测问题,在分析海面背景舰船目标红外图像特点的基础上,提出首先进行红外图像预滤波以抑制噪声背景增强目标,然后通过检测图像水平与垂直边缘得到潜在目标区域,最后通过小范围的图像分割检测舰船目标.实际录取数据实验结果表明,算法针对各种海面场景与目标类型均能准确检测目标,实时性好.     

基于模式侧抑制复杂背景下的小目标检测

在复杂背景的图像序列中检测小目标一直是研究重点。提出了一种基于模式侧抑制的复杂背景下小目标检测的方法。将复杂背景下的小目标检测问题看作是在大量相似模式中寻找某个特殊模式的模式识别问题。通过建立基于模式的侧抑制网络模型，在模式空间中对模式进行侧抑制处理，达到突出特殊模式抑制相似模式的目的。同时指出，用该方法对图像进行多级处理可进一步改善处理效果。进行了该方法与去局部均值滤波、基于形态学Top-Hat算子滤波、多级滤波和基于侧抑制理论滤波四种传统方法的比较实验，并将信杂比（SCR）及信杂比增益作为评价算法性能的指标。实验结果表明，提出的方法在提高图像信杂比方面要优于其他几种方法，能有效抑制背景杂波，提高对目标的单帧检测能力。     

一种起伏背景下的红外小目标检测算法

提出了一种用一维中值滤波进行背景估计的方法.首先分析了红外小目标、噪声及其杂波特性,提出了用小窗口的二维中值滤波进行背景估计;然后进一步根据红外扫描系统的特点,把二维中值滤波简化为一维中值滤波,使去背景效果提高,并且运算量大幅下降;最后对预处理后的图像采用自适应门限进行目标分割.实验表明该算法可以达到较高的检测率,而且满足大尺寸图像实时处理的要求.     

复杂海面背景红外小目标自动检测方法

采用维纳自适应滤波，抑制随机噪声和高斯噪声；利用Otus阈值法分割图像，确定海天线和目标潜在区；利用Top—Hat算子进行形态滤波处理，抑制平缓变化背景并保留高亮度区的目标和强噪声；选择结构元素进行形态开运算，去掉细小的背景杂波干扰；针对远距离舰艇小目标总是出现在海天线附近以及红外目标灰度高于其邻域背景的特点，确定阈值即可分离出真正的目标。实验结果表明，该方法可以较好地抑制海浪、云层等背景的干扰，能有效检测复杂海面背景中的红外小目标。     

复杂背景下红外小目标实时识别方法研究

提出一种用于红外警戒系统复杂背景下红外小目标实时识别的方法,该方法采用FPGA实时两维数字滤波、高速DSP微处理器并行处理结构、基于运动分析的目标识别算法,不仅改善了复杂背景下微弱运动目标的捕获能力,实现了运动多目标自动识别,还具有预计目标遮掩及实现目标再捕获的能力。系统处理速度达25f/s,系统反应时间小于1s。     

基于海杂波混沌特性的微弱目标信号检测

研究了实际采集的海杂波的关联维及最大Lyapunov指数。结果表明,海杂波具有混沌特性。基于复杂非线性系统的相空间重构理论和混沌信号可短期预测的特征,提出了强海杂波中的微弱目标信号检测的神经网络方法,给出了雷达检测的模型。     

一种基于局部熵的海背景红外目标检测算法

介绍了一种新的红外目标检测方法。在对图像中值滤波之后,用3×3的窗口计算图像局部熵,从而使由局部熵映射的灰度图像中的目标边缘更加清晰,在此基础上使用适应性更强的Canny算子进行边缘检测。实验证明,对于海面目标和海面背景的灰度对比度比较小的红外图像,此方法提高了检测概率。     

强起伏云背景下的小目标图像预处理算法

强起伏云背景下的小目标分割是图像处理中的重点和难点之一.本文将高通滤波和数学形态学图像处理算法相结合,提出一种新的预处理方法.首先,利用高通滤波器作为背景抑制滤波器,消除强起伏云背景对图像分割的影响;其次,利用阈值算法将背景抑制后的图像转化为二值图像;最后,应用形态学方法消除噪声得到最终的小目标分割结果.仿真试验表明,该算法具有较好的预处理效果.     

Fast detecting target groups in sar images

A successful algorithm for detecting target groups is presented. Firstly, A global Constant False Alarm Rate （CFAR） detector is utilized to locate the potential target regions, and then the features are computed for target discrimination based on voting mechanism. Finally, Target groups are extracted. The results of experiments show the validity of this algorithm.     

X射线果品品质在线检测系统研究

针对果品品质检测中内在品质检测的难点,研究了果品X射线检测系统及关键技术,分析了系统各部分组成及工作流程,研究了DM642 EVM嵌入式系统的实时通信技术,根据果品的X射线图像特点,提出了基于一类支持向量机分类器和外轮廓检测的X射线果品品质在线检测算法。实验表明,该系统识别率达88%,并满足在线检测的实时性要求。     

水下目标的激光双波段探测技术

研究了一种采用蓝绿波段激光、红外波段激光相结合的水下双波段激光探测技术,分析了红外波段激光击穿水辐射声波应用于水下探测的基本模式、探测特点及声信号的激发机理,实验研究了激光声信号的强度、波形、频谱等特性.实验结果表明,双波段激光复合探测模式可将空中光信道、水中声信道结合起来,具有强大的技术优势;激光声信号应用于水下探测,具有优良的脉冲特性及频谱特征.研究结果有助于推动激光在海洋中的探测应用.     

基于红外图像序列的运动目标检测算法研究

为解决红外图像序列中运动目标的快速检测问题,提出一种结合目标的不变矩与红外特征的新的特征量,利用图像序列中目标运动的连续性,在匹配的过程中采用Kalman预测滤波来估计目标下一帧的位置,从而形成完整的运动目标的检测算法.该算法既能利用不变矩的仿射不变性,又能对红外目标的辐射特性进行全面的综合描述,准确地实现目标的相关匹配;此外,引入Kalman预测滤波不仅能够迅速准确地进行目标匹配,并且在目标出现遮挡、丢失的情况下可应用预测对目标的位置做出合理的估计,以维持对目标的正常的检测跟踪.实验结果表明该算法能够达到目标检测的准确性和实时性要求.     

光电探测靶探测性能分析

针对传统野外使用的光电探测靶存在高空测量时靶面小、探测灵敏度低等不足,结合探测靶的工作特点并根据光度学理论,分析光电探测靶的光学设计参数对探测性能的影响;选用阵列光电探测器为探测靶的光电接收器件,采用离焦技术,消除阵列光电探测器存在的探测盲区,分析采用矩形光阑方案,削弱背景光大幅度变化引起的自激现象,提高与稳定光电探测靶的探测性能。     

基于海岸线背景的海面小目标检测方法

针对海岸线背景下的海面小目标的自动检测问题展开讨论,提出一种目标所在感兴趣区域的自动提取算法,将水域和复杂背景分离,并对分割后的二值图像进行标记,海面区域即水域应该是标记块中面积最大的一块,利用此特征提取出感兴趣区域——水域。对感兴趣区域进行轮廓跟踪后再用原始灰度进行扫描填充,在得到的简单背景下对目标进行局部中值滤波,进而用F—R准则将感兴趣舰船目标检测出来。最后拟利用感兴趣舰船目标区域的方差值计算感兴趣目标出现的置信度估计值,若置信度大于90％,则认为是真目标。实验结果给出了实验处理时间和所识别出的各个目标的置信度．表明了本文算法的有效性。     

一种基于时域滤波的红外点目标检测算法

基于天空背景的红外运动点目标检测和跟踪是红外成像制导信息处理的重要研究内容.在分析红外图像序列的基础上,利用矩阵奇异值分解,提出了一种基于时域滤波的目标检测算法,通过选择滤波器的参数,该算法可以有效分离天空中的云团背景以及所检测的目标,最终试验结果验证了算法的有效性.