一种低信噪比图像序列小目标实时检测算法

图像序列弱小运动目标的实时检测,是成像探测制导系统中的关键技术之一.提出一种基于动态规划与轨迹关联的目标实时检测算法.该方法利用指数衰减和运动方向加权动态规划积累目标能量,然后进行门限判决和对候选目标进行轨迹关联检测,从而剔除假目标,给出真目标信息.该算法结构简洁,易于进行软硬件分割实现,实时性能好.实验表明该算法能实现对深空背景中信噪比大于1.8、速度范围0～1像素/帧多个目标的有效检测.     

基于动态规划算法的无源毫米波弱小目标检测方法

针对无源毫米波弱小目标特点,结合已有的动态规划算法,利用图像阈值分割原理实时计算检测门限,提出一种适用于无源毫米波小目标检测的实用动态规划算法,并分析了动态规划的计算过程及分割门限的确定方法。实验仿真结果表明,此算法能准确检测出复杂背景下的低信噪比无源毫米波弱小目标,并得到目标运动轨迹,在单帧成像信噪比为4.5dB左右时,能准确检测出目标运动轨迹。     

动态规划算法在运动点目标检测中的应用研究

序列图像中低信噪比运动点目标的实时检测算法,是许多实时处理系统中的关键算法之一。该文在对面临的实际问题与对检测算法分析的基础上,详细阐述和研究了利用LS线性预测器的动态规划能量累积算法,并根据仿真实验的效果,指出此算法较直接动态规划能量累积算法可最大程度地降低能量扩散,减少团聚在目标周围的虚警目标点,十分利于后续轨迹关联检测处理.     

基于OpenCV的红外弱小运动目标检测与跟踪

针对信噪比低、背景和噪声干扰严重的红外图像,根据图像序列中运动目标的帧间相关特性以及噪声的不相关理论,基于OpenCV（Open Soure Computer Vision Library）计算机视觉库,提出了一种弱小目标的检测算法,并对检测到的目标进行了跟踪。采用能量累积的方法得到背景,然后从原始图像中去除背景,提高信噪比;利用目标的帧间相关特性以及运动信息去除噪声;最后通过Kalman滤波算法来对检测到的目标进行跟踪。实验结果表明:该检测算法能有效地从序列图像中提取出弱小运动目标,跟踪算法也能实时地进行跟踪并在目标被遮挡时准确地预测出目标位置。     

一种低信噪比条件下的红外图像序列小目标实时检测算法

本文提出了一种基于多级门限判决与轨迹置信度检验的弱小目标检测方法,该方法综合利用能量积累、多级门限判决与轨迹搜索方法,同时对候选多目标轨迹进行置信度检验,剔除假目标,给出真目标信息。该算法针对高空背景条件下的图像目标检测,以较小的运算量和存储空间开销,解决了低信噪比条件下的弱小运动目标的检测问题,算法简洁且易于进行软硬件分割实现,算法实时性能良好。文中最后给出其实验结果。     

基于FPGA设计的运动弱小目标检测

采用极大／中值滤波算法去除严重的散斑噪声,并利用图像序列中目标运动的相关性,进行能量累积,可有效地提高图像信噪比,实现对弱小目标的检测。在现场可编栏门阵列(FPGA)中实现了该方法,并应用到实时系统中。实验结果表明,该方法能够对低信噪比弱小目标图像实现实时有效的滤波,具有一定的实用价值。     

基于投影变换与轨迹关联的目标检测算法

低信噪比条件下序列图像中微弱点状运动目标的检测是许多实时监视系统的关键算法,具有信息量大、目标轨迹组合复杂和实时处理难度大等特点。为有效检测出微弱点目标,提出了一种基于最大值投影与目标轨迹关联相结合的运动点目标检测算法,仿真试验表明该算法具有较好的检测性能,可有效地检测出低信噪比条件下图像序列中的运动点目标,同时也可检测出交叉运动的多个点目标。     

一种空间弱小目标的图像检测方法

针对天基空间观测图像背景缓慢运动和目标信噪比低的特点,提出了一种滤除星空背景检测太空弱小目标及获取运动轨迹的方法。通过对动态背景序列图像的背景恒星配准及背景消除,得到了目标图像。通过基于目标特征的滤波,并用质心法计算出每帧目标代替点得到简洁的目标轨迹图像。最后使用Hough直线检测算法和最小二乘法提取目标轨迹。实验结果验证了该方法的有效性。     

低信噪比下运动点目标检测快速算法

针对低信噪比下运动点目标的检测,提出了采用动态规划算法处理多帧图像以提高信噪比.为了进一步提高算法效率,在动态规划算法流程中融入了多级假设检验和方向加权算法,及早地摒除了置信度较低的轨迹树.实验证明,该算法较之传统算法效率有较大提高.     

基于二维频域投影的弱小运动目标检测方法

针对光学成像弱小运动目标难以准确快速检测问题,提出了基于图像序列行列最大投影的二维频域运动小目标检测算法。首先,为了减少计算复杂度和使目标背景分离,将经过背景全局运动补偿后的视频向二维频域投影并去除频率为零的成分,从而获得含弱小运动目标和噪声的图像序列;其次,通过行列序列最大投影,得到信噪比提高的含弱小运动目标的行列图像;然后,通过主运动滤波和图像重构,检测到滤除配准误差和噪声的弱小运动目标;最后,针对强噪声干扰下的弱小运动目标检测问题进行了仿真实验,仿真结果表明,所提算法不仅可有效的检测出弱小运动目标,而且相对单一的行列分解图像在二维频域内有更高的检测信噪比。     

序列图像中运动点目标轨迹检测算法研究

序列图像中弱运动点目标的实时检测算法,是精确制导系统中的关键算法之一.本文在对现有检测算法分析的基础上,详细阐述和研究了利用LS线性预测器的点-轨迹预测与匹配的目标轨迹检测算法,并通过仿真实验进行验证,最后指出此算法较以前的算法可更有效的从图像序列中检测出弱运动点目标的轨迹.     

基于热传导理论的背景抑制算法应用研究

针对复杂背景中红外运动目标检测速度慢,检测概率低的问题,对红外图像的背景和目标特性进行了分析,提出了一种基于热传导方程和自适应阈值的红外目标实时检测算法。首先,依据红外图像背景具有各向同性的分形特性,确定采用各向同性的算子对背景进行估计;然后,根据热传导方程和反热传导方程在图像处理中的应用,推导出了用于红外目标检测的背景抑制算子,在此基础上设计了自适应阈值用于红外目标的检测;最后给出了该算法的实验结果,并与基于特征选择性滤波的检测算法做了比较。实验结果表明该算法具有良好的背景抑制和目标增强性能,大幅提升了图像的信噪比,提高了红外运动目标的检测概率,且结构简单,有利于硬件实时实现。     

基于顺序形态滤波的运动点目标检测

为解决低信噪比快速运动点目标的检测问题,文中提出了一种基于顺序形态波波的点目标检测算法。首先采用百分位p＝1的中面序形态滤波提取目标的广义内边缘,找出少量候选运动目标点,然后利用图像流模型建立 建立目标的运动约束议程,根据目标像素在图像序列中运动的连续性和轨迹的一致性 原则,在多帧连续图像中检测出真实的目标运动轨迹。实验结果证明,该方法能够快速、可靠检测信噪比小于3的运动点目标。     

基于时序多帧投影的空间目标检测算法

为了对星图中空间目标进行检测识别,对基于 SURF（Speed-Up Robust Featrues）算法的星图精确配准技术和美国 SBV（Space-Based Visual）计划采用的 MTI（Moving Target Indicati-or）在轨目标检测算法进行了深入研究,提出一种针对16 Bits 星图的多目标检测算法,具体包括：首先利用 SURF 算法提取序列星图的特征点,根据最小二乘法计算得到的全局运动参数对星图进行精确配准;然后利用一种改进的 MTI 算法对序列星图进行时序多帧投影以抑制背景,得到仅含有疑似目标的序列图像;最后经过目标初始运动状态的建立,速度滤波以及坐标插值得到目标的运动轨迹。利用实拍的20帧序列星图验证算法性能,经本文算法配准后,星像质心的均方误差（RMSE,Root Mean Square Error）最小达到0.3269 pixel,平均值为0.5441 pixel;序列图像中的3个运动目标均被检出,且无虚警。实验结果表明,本文配准算法的精度能够满足时序多帧投影的要求,且目标检测算法符合恒虚警原理。     

基于时空域融合滤波的红外运动小目标检测算法

针对红外警戒与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题．提出了一种基于时空域融合滤波的小目标检测算法。算法在空域上利用形态学Tophat滤波抑制背景增强目标．在时域上通过改进的帧间差分方法增强运动目标,时空域处理结果融合分割后,根据目标运动的连续性和规则性．利用相邻帧中可能目标点之间的位置关系判别目标。算法全面考虑到了运动小目标在时域与空域方面的特性,时空域融合增强后可大大提高目标信噪比。通过实际录取的云层背景飞机目标红外数据检测表明,时空域融合滤波方法能更有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,减小虚警率．抗噪声干扰能力强。算法易于硬件实现,能够有效地应用于红外搜索与跟踪系统的实时目标检测中。     

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。     

空中红外运动点目标检测算法

针对空中红外点目标的特性,提出了一种检测算法。首先,对图像进行高通滤波预处理,增强目标与背景的对比度。增强后的相邻帧图像做差分运算以进行目标的粗检测,提取出候选目标区域;其次,对原图像或预处理后的图像在候选区域内进行自适应分割,检测出点目标;最后,根据目标像素在序列图像中运动的连续性排除噪声干扰,从而准确地检测出真实目标。通过对红外图像序列进行实验,证实了算法的有效性。     

基于高阶统计判据的红外弱小运动目标检测

针对红外预警与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题,在分析红外灰度图像的非平稳高斯特性的基础上,提出了一种基于高阶统计判据的检测算法。先用一个空域的白化去均值滤波器进行空间背景抑制,为下一步时域高阶统计判据建立一个不相关的高斯背景,根据三阶以上的高阶累积量对于高斯随机过程“盲”的原理,用高阶累积量作二元统计判据检测红外图像背景中的运动弱小目标。算法全面考虑了红外灰度图像和目标在时域与空域方面的特性,大大增强了目标信噪比。通过实际获取的大地背景目标红外数据检测表明,此算法能有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,虚警率少,抗噪声干扰能力强。算法易于硬件实现,能够有效地应用于红外搜索与跟踪系统的实时目标检测中。     

红外起伏背景下运动点目标的检测方法

文中根据目标、背景干扰和噪声在红外序列图像中的差异，提出了一种基于空间高通滤波和时间域上最大递归滤波的运动点目标检测方法。该方法可以在低信噪比的情况下消除红外起伏和随机噪声的影响，有效地检测出点目标。实验结果表明，采用这种时空混合处理的方法可以得到满意的结果。