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小波变换在红外成像末制导中应用研究 总被引:5,自引:0,他引:5
主要研究了利用小波变换提高红外成像末制导对强杂波背景下弱小目标检测能力的方法.仿真结果表明,通过小波变换对目标图像信号实现频率选择和多尺度分解,能有效地抑制背景噪声,提高对目标检测概率,并且具有较高的单帧检测效率. 相似文献
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为检测复杂背景红外图像中的小目标,解决红外弱小目标检测易受复杂背景干扰的问题,提出基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和细胞响应模型的红外图像背景抑制算法。首先采用非下采样Contourlet变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到各子带系数;然后根据目标、背景的不同特点以及子带的方向性,选取细胞响应模型的参数对中频各个子带系数进行处理;最后对处理后的子带系数进行重构得到背景抑制图像。实验结果表明:本文算法取得了更好的背景抑制效果,提高了单帧红外图像的处理能力,降低了后续检测与跟踪的难度。 相似文献
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针对传统背景抑制方法虚警率高、检测率低的问题,提出一种基于改进滤波器和图像加权局部熵的红外
小目标图像处理方法。通过改进中值滤波对原始红外图像进行预处理,分别构建多尺度灰度差异算子、局部图像熵
算子,并将二者进行点积运算得到加权局部熵,从而能够有效地抑制背景并消除噪声。实验结果表明:该方法适应
性较好,运算效率相对传统中值滤波算法提升了20.6%,有一定的理论与工程应用价值。 相似文献
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基于多尺度局部对比度和多尺度梯度一致性的红外小弱目标检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题,提出了一种基于多尺度局部对比度方法与多尺度梯度一致性方法的红外小弱目标检测算法。利用多尺度局部对比度方法对红外图像中红外小弱目标进行增强,利用多尺度梯度一致性方法剔除复杂背景和强杂波干扰造成的虚警。从信噪比(SNR)增益、平均残留背景绝对值、检测率、虚警率及ROC曲线方面将新算法与max-mean算法、max-median算法、top-hat算法、IPI算法及MGDWIE算法进行了对比。实验显示:新算法相较于对比算法具有更高的SNR增益、更低的平均残留背景绝对值、更高的检测率及更低的虚警率。对比结果表明:新算法在复杂背景和强杂波干扰下具有良好的红外小弱目标检测准确性和鲁棒性,有效改善了复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题。 相似文献
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基于复无下采样轮廓波和Gaussian小波支持向量回归的红外目标图像背景抑制 总被引:1,自引:1,他引:0
针对存在背景干扰和噪声情况下的红外目标图像背景抑制问题,提出了一种基于复无下采样轮廓波变换(NSCCT)和Gaussian小波支持向量回归(SVR)的背景抑制方法。该方法对红外目标图像进行NSCCT,然后根据其系数的相关特性去噪,从而抑制了大部分背景杂波;采用Gaussian小波SVR对去噪后的红外目标图像进行处理得到预测图像,并用去噪后图像减去预测图像得到残差图像,即背景抑制结果。针对红外目标图像进行了大量实验,并与近年来提出的3种背景预测方法,即基于最小二乘支持向量回归(LS-SVR)、基于SVR及基于最小二乘的红外目标图像背景抑制方法进行了比较,结果表明所提出的方法去噪效果好,背景抑制性能更优。针对存在背景干扰和噪声情况下的红外目标图像背景抑制问题,提出了一种基于复无下采样轮廓波变换(NSCCT)和Gaussian小波支持向量回归(SVR)的背景抑制方法。该方法对红外目标图像进行NSCCT,然后根据其系数的相关特性去噪,从而抑制了大部分背景杂波;采用Gaussian小波SVR对去噪后的红外目标图像进行处理得到预测图像,并用去噪后图像减去预测图像得到残差图像,即背景抑制结果。针对红外目标图像进行了大量实验,并与近年来提出的3种背景预测方法,即基于最小二乘支持向量回归(LS-SVR)、基于SVR及基于最小二乘的红外目标图像背景抑制方法进行了比较,结果表明所提出的方法去噪效果好,背景抑制性能更优。 相似文献
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《航空兵器》2019,26(6):43-49
In this paper, the temporal different characteristics between the target and background pixels are used to detect dim moving targets in the slow-evolving complex background. A local and global variance filter on temporal profiles is presented that addresses the temporal characteristics of the target and background pixels to eliminate the large variation of background temporal profiles. Firstly, the temporal behaviors of different types of image pixels of practical infrared scenes are analyzed.Then, the new local and global variance filter is proposed. The baseline of the fluctuation level of background temporal profiles is obtained by using the local and global variance filter. The height of the target pulse signal is extracted by subtracting the baseline from the original temporal profiles. Finally, a new target detection criterion is designed. The proposed method is applied to detect dim and small targets in practical infrared sequence images. The experimental results show that the proposed algorithm has good detection performance for dim moving small targets in the complex background. 相似文献
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针对空间非均匀采样导致的方位向多普勒模糊问题,提出改进重建滤波器组的机动目标MIMO-ISAR高分辨成像方法。针对目标高机动模型,构建多载频线性调频信号的MIMO-ISAR回波模型,采用RWT(radon-wigner transform)参数估计目标运动参数,根据方位有效采样率构建滤波器组,通过实验验证该算法的有效性。结果表明,该方法能有效解决机动目标方位向多普勒模糊问题。 相似文献
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为了提高红外视频弱小目标的跟踪精度,提出了滑动置信度约束的弱小目标跟踪方法。在快速自适应中值滤波的红外图像背景抑制技术的基础上,设计了正交变换和置信域约束的轨迹预测,利用加权参数增强目标函数的收敛性能,提高下一位置初的预测准确度;通过轨迹相邻点的位置差计算搜索窗口的大小,搜索与之相匹配的特征点进行关联处理,完成对初预测点的筛选;以滑动轨迹置信度检验为准则判决轨迹的真实性,并进行目标轨迹更新以实现对弱小目标的准确跟踪。通过红外弱小目标视频对所提算法进行了实验验证,结果表明,该算法对红外弱小目标的跟踪轨迹误差有较小的均方偏差与均方差,在噪声消除和对图像整体信息保护方面都具有良好的性能。 相似文献
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水下目标的Gammatone子带降噪和希尔伯特-黄变换特征提取 总被引:1,自引:1,他引:1
水下目标识别是水声探测中的关键技术,具有重要的应用价值。海洋环境的复杂性导致水下目标识别中存在不可回避的噪声干扰。以人耳听觉机理为基础,提出了一种结合Gammatone滤波器、小波阈值降噪和希尔伯特-黄变换(HHT)的水下目标识别方法。采用Gammatone滤波器实现人耳听觉机理的模拟,并在此基础上进行小波阈值降噪,提高系统的噪声鲁棒性,然后利用HHT进行时频分析和特征提取。利用实际水下目标数据进行识别实验,对提出的方法进行了验证。实验结果表明,提出的方法在低信噪比条件下具有良好的鲁棒性,并具有较好的识别效果。 相似文献