基于小波滤波背景预测的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标检测是红外图像研究领域的热点与难点。有效地从背景中检测出弱小目标对于后续的跟踪、识别工作具有十分重要的意义。针对现有检测方法的不足,提出了一种基于小波滤波背景预测的红外弱小目标检测方法。该方法利用小波滤波去噪的优良特性将目标作为噪声滤除,然后构建近似的前景分布图与背景分布图,最后基于连通体筛选与对比度门限完成弱小目标的提取。采用实测光电图像对该方法进行了验证,结果表明,提出的方法能够有效抑制噪声,完成背景预测以及红外弱小目标的检测。     

基于显著图的红外弱小目标动态规划检测前跟踪算法

针对低信噪比复杂背景红外图像弱小目标检测虚警率高的问题,提出一种基于显著图的红外弱小目标动态规划检测前跟踪算法.该算法采用改进的局部区域差分算子提取显著图,根据注意力转移机制设计搜索策略,利用目标移动速度实时更新搜索范围,对多帧连续的显著图进行滤波跟踪,实现对红外图像弱小目标检测.实验结果表明,文中算法在对弱小目标进行有效检测的同时降低虚警率,提高了图像的检测效率.     

基于小波包变换的红外弱小目标检测

针对复杂背景下红外弱小目标的检测问题,提出一种基于小波包变换的红外弱小目标检测算法。该算法首先采用小波包变换对含有弱小目标的红外图像进行多尺度分解,得到不同尺度下的高低频节点系数;其次根据不同节点系数重构时对目标能量贡献的不同,选取高频频带中能量分布居中的频带节点系数对图像进行重构完成背景抑制;最后对重构后的目标图像采用自适应阈值分割方法进行目标分割,得到目标检测结果。实验采用多组红外序列图像进行验证,仿真结果表明：该算法可以很好地抑制背景和云层边缘,精确地检测出目标信号,同时提高了目标的信杂比和对比度等参数。     

远距离红外弱小运动目标检测

针对远距离红外弱小运动目标的检测,本文提出了一种空域-时域联合算法。该方法首先基于结构元素大小自适应的形态学顶帽变换进行红外复杂背景抑制,增强了图像的信噪比;接下来,利用平均迭代算法精确确定门限阈值,实现单帧图像分割;在此基础上,利用邻域多帧图像相与判决算法,实现基于时间序列图像的弱小运动目标检测。实验表明,本文提出的方法能够较好地进行背景抑制和消除噪声,准确有效地检测出红外运动弱小目标。     

基于多阈值分类与逆向求证的红外序列图像弱小目标检测方法

弱小点目标检测是红外探测技术中的一个关键问题。针对目前序列红外图像目标检测中单阈值分割时弱小目标易丢失及快速移动目标的能量欠积累问题,提出了一种基于多阈值分类与逆向求证的弱小红外目标检测方法。在背景抑制的基础上,首先采用自适应多阈值分类的方法提取多类候选目标,强化了各类弱小候选目标的检测能力。在当前帧候选目标点的真伪无法判定时,根据目标在相邻帧间的位置变化信息构造相应的时空管道,沿时空管道逆向寻找可能出现的各类候选目标,并将其能量与当前帧候选目标点的能量进行加权求和后再进行门限判决,较好地解决了弱小目标及快速移动目标的能量积累问题。最后,通过若干实际红外数据验证了上述方法的有效性。     

基于时域背景预测检测红外图像序列中的小目标

研究存在背景噪声和干扰的情况下红外图像序列中弱小运动目标的检测问题。从背景出发,充分利用在图像序列中占绝大部分的背景像素来构造弱小目标的检测,并提出在时域上利用背景预测技术实现检测。通过编程在含有随机目标的实际红外序列图像中的应用,证明了算法的有效性和优越性。     

基于SVD背景抑制和粒子滤波的弱小目标检测*

针对云天背景下红外弱小目标的检测算法中常见的目标漏检和检测错误问题,提出了一种基于奇异值分解背景抑制和粒子滤波联合检测算法。该算法首先采用奇异值分解滤波抑制红外图像背景,获取候选目标位置,然后采用粒子滤波算法估计目标运动状态,获取目标搜索窗口,最后将单帧检测候选目标与预测的搜索窗口相结合实现小目标检测。对真实红外图像序列进行实验表明,该方法有效地解决了SVD滤波单帧漏检和粒子滤波预测错误导致的目标检测错误问题,从而提高了低信噪比下弱小目标的检测能力。     

Facet方向导数特征与稀疏表示相结合的红外弱小目标检测算法

目的 红外弱小目标检测是红外图像处理领域中难度大且实际意义相当重要的一项研究热点问题,其在侦察预警系统、飞行器跟踪系统与导弹制导系统中都扮演了十分重要的角色。自然背景下的红外图像一般具有较低信噪比,其中背景占据着绝大部分面积,而目标尺寸很小且不具有明显形状和纹理信息,这为红外图像中弱小目标的检测增加了难度。本文提出一种将Facet方向导数特征与稀疏表示相结合的红外弱小目标检测算法。方法 首先利用Facet模型提取原红外图像在0°、90°、45°和-45° 4个方向上的一阶导数特征,然后通过稀疏表示方法,在方向导数信息基础上对图像进行分块逐一处理,利用求解出的稀疏系数和导数图像块的重建残差构建检测数值图,最后分割出小目标所在具体位置。结果 通过对4组不同红外图像序列进行实验验证,绘制了检测率与虚警率ROC曲线图。从结果可以看出,本文算法相较于对比算法在小目标检测中具有较高检测率。结论 本文算法将Facet方向导数特征与稀疏表示相结合,在红外弱小目标检测上具有较高检测精度和较强抗噪声干扰能力,相比于传统检测算法具有一定优势,同时可根据不同检测背景训练出相应背景字典,从而得到较好检测效果,在实际工程应用中具有良好针对性。     

基于局部梯度强度图的动态规划检测前跟踪算法

针对传统动态规划检测前跟踪(DP-TBD)算法在背景复杂度高且信噪比低的红外弱小目标图像中检测概率低的问题,提出了一种基于局部梯度强度图的动态规划检测前跟踪(LIG-DP-TBD)算法。该算法首先采用局部梯度强度算法(LIG)对帧序列图像进行预处理,从而得到一个新的量测模型;再根据相邻帧值函数的相关性,构造一种全新的值函数;利用动态规划检测前跟踪算法(DP-TBD)对新的值函数进行多帧积累,从而实现对弱小目标的检测前跟踪。蒙特卡洛仿真实验结果表明,在信噪比低于4 dB的情况下,该算法的检测概率较传统DP-TBD算法和DBT算法相比提高了约10%。同时,在背景复杂的真实红外弱小目标序列图像中,该算法可以在恒定虚警率条件下有效地进行弱小目标的检测前跟踪,提高了目标的检测概率。     

基于矢量小波的红外弱小目标检测算法研究

针对标量小波用于红外弱小目标检测,检测精度较低的缺点,设计并实现了一种基于矢量小波的红外弱小目标检测算法.算法首先对红外弱小目标图像进行矢量小波分解;然后时水平及垂直方向上不同子带的小渡系数进行去噪和增强处理,并舍弃低频小波系数;最后进行矢量小波重构并进行自适应阈值分割.对算法进行了实验,实验表明算法具有检测精度高和易于实时实现的优点.     

多尺度红外超像素图像模型的小目标检测

目的 复杂背景中的红外小目标检测易受背景杂波与噪声的干扰,直接利用现有的低秩约束与稀疏表示联合模型存在准确率低、虚警率高及检测速度慢等不足。为了解决这些问题,提出一种基于多尺度红外超像素图像模型的小目标检测方法。方法 首先,采用超像素方法分割原始红外图像,得到无重叠区域的超像素图像,充分利用红外图像的局部空间相关性;然后,引入多尺度理论,融合多个不同尺度下检测的目标图像,增强该方法检测不同尺寸目标的稳健性。结果 针对多幅不同场景下的红外小目标图像进行了实验验证,并选取信杂比增益、背景抑制因子及检测时间作为定量评价指标,以此衡量背景抑制效果及算法运行速度。大量实验结果表明,与Top-Hat、Max-Median、二维最小均方、局部显著性图、红外块图像、加权红外块图像等方法相比,本文方法能有效地去除各种干扰,在背景抑制方面具有更好的效果,且所得背景抑制因子为其他方法的数十倍;与同类方法相比,红外超像素图像模型减少了至少78.2%的检测时间。结论 本文将超像素图像分割与多尺度理论引入低秩约束与稀疏表示联合模型,能够取得更好的背景抑制效果,并且可以适应不同大小目标的检测,实现复杂背景中红外小目标的准确检测。     

红外背景抑制与小目标检测算法

目的 针对Robinson guard滤波器的局限性和红外图像背景抑制问题,提出一种新的红外背景抑制滤波算法。方法 首先通过形态学Tophat算子对图像背景进行抑制,然后对背景抑制后的图像采用改进的Robinson guard滤波器进一步凸显目标,并通过阈值化分割出感兴趣区域,在此基础上,利用Unger平滑去除小的噪声点,最后用局部信杂比（SCR）和移动式管道滤波剔除伪目标,实现运动小目标的准确定位。结果 采用3组不同的红外背景图像序列进行实验,所提算法对不同背景均有很好的抑制效果,与传统Robinson guard滤波方法相比,本文算法不仅能更有效地保留目标的特征信息,而且对3组图像序列的小目标的检测率分别提高了1.1%、2%、11%,虚警率分别降低了14%、12%、16%。结论 本文算法能有效地检测出小目标,具备较高的准确性,对于低信噪比的图像具有良好的适应性。同时,本文算法具有较高的实时处理能力,有利于实现实时性技术应用。     

扫描型红外图像实时目标检测研究

针对扫描型红外图像数据量大、背景复杂、横纹杂波干扰大和目标图像信噪比低等特点,提出一种适用于360°全方位扫描型红外图像目标检测的实时处理算法。算法预处理部分消除横纹杂波,实现目标增强和背景抑制;然后采用两级特征提取,大幅降低图像的数据量;最后根据帧间图像灰度特征相关的思想,完成扫描型红外图像目标检测的功能。根据本文算法的特点,以DSP+FPGA为核心处理器设计了具有实时处理能力强,数据传输容量大等优点的图像处理板。实验结果表明,本文算法是有效、可行的,图像处理板稳定、可靠,能满足扫描型红外图像实时目标检测的需求。     

A novel method for speckle noise reduction and ship target detection in SAR images

It is very difficult to detect small targets when the scattering intensity of background clutter is as strong as the targets and the speckle noise is serious in synthetic aperture radar (SAR) images. Because the scattering of man-made objects lasts for a longer time than that of background clutter in azimuth matching scope, it is much easier for man-made objects to produce strong coherence than ground objects. As the essence of SAR imaging is coherent imaging, the contrast between targets and background clutter can be enhanced via coherent processing of SAR images. This paper proposes a novel method to reduce speckle noise for SAR images and to improve the detected ratio for SAR ship targets from the SAR imaging mechanism. This new method includes the coherence reduction speckle noise (CRSN) algorithm and the coherence constant false-alarm ratio (CCFAR) detection algorithm. Real SAR image data is used to test the presented algorithms and the experimental results verify that they are feasible and effective.     

基于改进Faster R-CNN的SAR船舶目标检测方法

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）船舶检测在海洋交通监控中发挥着重要作用,传统SAR目标检测算法一般利用目标与背景杂波之间的对比度差异进行检测,在近岸海域等复杂场景下检测效果较差。为了提高在复杂场景下的检测性能,本文提出一种基于改进Faster R-CNN的船舶检测方法,在分析不同特征分辨率对检测性能影响的基础上,结合VGG的思想与扩张卷积设计一个适用于SAR船舶目标检测的特征提取网络,以提升对小型船舶目标的检测能力。另外,根据sentinel-1A数据集中目标尺寸分布选取小尺寸anchor,并通过去除冗余anchor,将检测速度提升了一倍。在sentinel-1A数据集上的实验证明本文提出的算法能够快速、有效地从复杂场景SAR图像中检测出船舶目标。     

联合形态滤波和MRF模型的红外小目标检测

针对复杂背景下红外弱小目标检测难题,提出一种基于自适应形态滤波和Markov随机场(MRF)模型的小目标检测算法。设计基于图像局部熵优化的自适应形态滤波器,采用该滤波器进行背景杂波抑制和目标增强,利用MRF理论描述图像像素间关系,构造新的势函数和能量函数,建立目标检测识别模型,通过模型计算自动识别出红外图像中的小目标。理论分析和实验结果表明,该算法可在复杂背景下自适应地抑制背景杂波,成功检测出红外小目标。     

Small target detection using cross product based on temporal profile in infrared image sequences

This paper presents a new small target detection method using cross product of temporal pixels based on temporal profiles in infrared (IR) image sequences. Temporal characteristics of small targets and various backgrounds are different. A new algorithm classifies target pixels and background pixels through hypothesis testing using the cross product of pixels on temporal profile and predicts the temporal backgrounds based on the results. Small target pixels are detected by subtracting the predicted temporal background profile from the original temporal profile. For performance comparison between the proposed method and the conventional methods, the receiver operating characteristics (ROC) curves were computed experimentally. Experimental results show that the proposed algorithm has better discrimination of target and clutter pixels and lower false alarm rates than conventional methods.     

红外舰船目标的自适应鲁棒检测方法

针对背景杂乱的红外舰船目标检测问题,提出了一种红外舰船目标的自动检测新算法。该方法利用红外舰船图像中目标与背景在灰度直方图上的差异,通过对拟合直方图的多项式曲线参数鲁棒求解,进而求出舰船目标的分割阈值。然后,根据红外舰船目标亮度与图像平均亮度的关系等,对求得的阈值合理性进行判断。若该阈值不合理,则将其作为阈值初值,对红外舰船图像进行自适应局部递归分割。最后,结合红外舰船目标吃水线、天空与背景的边界特征等先验知识,对分割出的背景进行剔除。实验结果表明,该方法对强杂波干扰的红外舰船目标能实现可靠的检测,具有很好的适应性和鲁棒性。