基于小波和Context模型的海面红外弱小目标检测

红外图像中弱小目标的检测一直是图像处理领域的热点和难点.介绍了一种基于小波变换和Context模型空间自适应滤波的红外弱小目标检测算法.该方法首先利用小波滤波器抑制大部分背景杂波,然后采用基于Context模型的空间自适应滤波器对高频系数做进一步处理,提高信噪比,最后采用基于Bayes分类算法的迭代门限进行图像分割.实验结果表明,与高通滤波相比,该方法能够更有效地检测出弱小目标.     

基于三阶累积量的红外弱小运动目标检测新方法

为检测强杂波背景中的红外弱小运动目标,提出了一种基于三阶累积量的检测新方法.该方法利用图像中目标经过时像素点灰度值有起伏变化这一特点,将其看作是一种非高斯弱瞬态信号,通过构造三阶累积量对其进行检测.此三阶累积量估计中的去均值处理同时实现了背景杂波的抑制,较好地改善了信杂比(SCR),提高了单帧检测性能.实验表明,该方法能够有效地抑制强杂波背景,在SCR>1时,能可靠检测目标.     

一种红外弱小目标检测新方法

研究天空背景下红外运动弱小目标的检测。对红外序列图像进行累积后进行小波分析，再采用自适应门限处理，使用小波反变换将背景中低频分量和高斯噪声去除，再采用非线性滤波，最后再使用累积的方法找出目标，并得到目标航迹。实验结果表明，该方法能有效地检测定位运动红外弱小目标，并具有很强的抗噪声性能。     

一种新颖的强海杂波背景下弱小目标鲁棒检测算法

红外弱小目标的自动检测是光电火控系统、红外导引头等武器装备中的关键技术之一。本文针对复杂海杂波背景下低信噪比目标检测问题,结合SURF特征描述符,提出了一种基于自动聚类分割的弱小目标检测算法。该方法首先利用SURF算法计算出红外图像中的兴趣点,并将多帧的兴趣点投影到一帧中形成累积图。由于目标在红外序列中的连续性,目标点会在累积图中进行聚集;然后使用改进的快速聚类分割算法自适应的检测出疑似目标;最后根据目标类具有的大小约束与线性约束先验信息,从海杂波中区分出所需的弱小目标。大量仿真实验及实物验证表明,相比于其他现有算法,本文提出方法在处理具有较低信噪比/杂波比的视频下的弱小目标时可以获得较好的检测性能,同时该方法的实时性强,可在多项式时间复杂度下得到最优检测目标,适合工程应用。     

基于小波变换的红外弱小目标检测新方法

研究了红外序列图像中弱小目标的检测。对图像序列进行小波变换,利用目标小波变换的特性,对单帧小波变换后的各高频分量进行累加,利用门限处理并通过与一个与管道得到包含候选目标点的图像,最后利用目标运动的连续性,进一步检测,得到目标点的位置。实验结果表明,该方法能有效地检测红外弱小目标。     

基于高阶累积量的红外图像时域检测

提出了一种基于高阶累积量的红外图像序列中运动弱小目标时域检测的新方法,该方法定义了观测数据的三阶累积量,并在时间剖面上,通过快速运动目标与缓慢变化的背景像素的灰度特征差异,实现对弱小目标的检测.利用实测数据进行了仿真,实验结果表明了该方法的有效性.     

基于非下采样方向滤波器组的红外复杂地面背景抑制

针对弱小目标检测技术的难点,根据红外图像中目标和背景杂波的特性,提出了一种基于非下采样方向滤波器组的红外地面背景抑制方法。首先,采用非下采样方向滤波器组对图像进行多方向分解,提取图像方向细节特征,然后,根据目标和背景杂波信号的差异,通过将基于傅里叶变换域的频域调整策略应在于分解后各方向子带,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的,最后采用经典的自适应阈值分割技术得到目标点,最终实现对目标的检测。实验结果显示,与最大中值滤波和局部去均值滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比较低的目标。     

一种基于小波域的双色红外弱小目标检测算法（英文）

针对单波段红外弱小目标检测难度大、信息量少的问题,提出一种基于小波域的双色红外弱小目标检测算法。首先运用小波滤波器对双色图像进行分解,利用双色图像的特征差异提出了不同的阈值确定方法对高频图像进行分割,通过采用不同策略的布尔逻辑运算完成高频分割图像的融合,最后运用形态学运算和多帧累积检测的方法完成弱小目标的检测。     

基于RX算子的背景杂波抑制

红外图像复杂背景杂波抑制是红外监视告警系统发现远距离弱小目标的难题。文章根据红外图像中目标和背景杂波的特性,提出了一种将RX算子与非线性扩散方程相结合的弱小目标背景抑制新方法。该方法首先采用非线性扩散方程对图像进行多尺度分解,获得图像的多尺度特征,然后,根据目标和背景杂波信号系数在不同尺度之间的差异,通过应用RX算子进行处理,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的。实验结果显示,与二维最小均方误差滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比在1.6以上的目标。     

基于小波分析的双色红外弱小目标检测算法

针对单波段红外弱小目标检测难度大、信息量少的问题,提出一种基于小波分析的双色红外弱小目标检测算法。首先运用小波滤波器对双色图像进行一级分解,然后提出一种软、硬阈值折衷法对高频小波系数进行处理,低于阈值的系数将被直接归零以抑制背景;通过采用一定的策略对双波段高频图像进行融合并将低频系数归零后,运用小波反变换得到滤波图像,最终采用多帧累积检测完成弱小目标的检测。实验证明本文算法能有效提升目标信噪比,具有良好的弱小目标检测能力和实时性。     

基于双树复小波变换的红外小目标检测算法

双树复小波分析是一种有效的图像处理方法,但是将其直接应用于红外小目标检测时,由于其对图像中的高频信息特别敏感,无法在保留目标的同时有效地滤除噪声。论文充分利用双树复小波方法方向性好的优点,并针对其高频敏感问题,提出了一种基于双树复小波变换与图像熵的红外小目标检测算法,从而能够有效去除图像中的杂波,同时凸显出小目标。该算法首先对原始图像进行双树复小波分解,将其低频子带置零,并利用高频子带进行双树复小波重构;接着,对重构后的图像进行二次双树复小波分解,并采用改进的Top-Hat算子对分解后的低频子带进行滤波,同时保留分解后±15°方向的子带,并通过高通滤波对其进行处理;之后,将滤波后的低频子带图像与原低频子带图像进行差分,得到低频差分图像;最后,利用低频差分图像与滤波后的高频子带图像进行红外图像重构,并通过局部图像熵进行加权,从而提取出红外小目标。实验结果表明,与对比算法相比,本文算法在BSF与SCRG方面表现优越,可以有效抑制背景中的杂波并提高小目标的信杂比。     

基于自适应Wiener滤波的红外小目标检测方法

在分析红外场景模型的基础上提出了用自适应Wiener滤波器估计起伏背景、自适应门限分割、基于邻域管道目标检测的小目标检测方法。采用连续采集的红外图像序列进行了实验,仿真了不同信噪比(SNR)条件下的目标并给出了目标检测结果及其分析。结果表明,算法能够从信噪比大于2．0的图像序列中检测出目标轨迹。     

基于多向背景预测的红外弱小目标检测

杂波背景中的弱小目标检测是红外图像处理中的一个重要问题。普通的二维滤波背景预测方法可以用来检测图像中的小目标,但是也存在对复杂场景的适应性差,杂波边缘虚警高的问题。通过分析二维最小均方滤波背景预测算法的方向特性,在对图像四邻域滤波残差进行像素级加权融合后,得到了一种基于多方向融合自适应滤波背景预测的弱小目标检测方法。对构造图像和实际红外云杂波场景中的小目标检测仿真表明,该方法对不同背景适应性较强,在保持目标检测概率的同时显著抑制了杂波边缘虚警,有效提高了杂波背景中小目标的检测性能。      

一种基于空间滤波的红外小目标检测算法及其应用

针对红外探测系统中单帧红外图像中的小目标检测问题,在分析红外场景模型的基础上,提出了一种基于自适应噪声平滑和空间滤波的背景杂波抑制算法.该方法对于起伏背景下红外小目标的检测有良好的性能,且具有目标信息损失小的优点.同时,利用ADSP-TS201S高性能数字信号处理器实现了该算法,并成功应用到某全向红外搜索跟踪系统中.实验结果表明,在低信噪比情况下,算法有很好的检测性能.     

基于冗余小波变换的高频地波雷达目标检测算法

为了从高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar, HFSWR)信号生成的复杂距离多普勒(Range Doppler, RD)图像中准确提取运动点目标, 提出了一种基于冗余小波变换(Redundant Discrete Wavelet Transformation, RDWT)的RD图像点目标检测算法.该算法根据点目标与海杂波、电离层杂波等特征的差异, 首先在距离方向进行自适应RDWT以去除海杂波和地杂波, 并在多普勒方向进行自适应RDWT以去除电离层杂波; 然后利用图像形态学运算对背景噪声进行了抑制; 最后进行阈值自适应分割以得到点目标.实验结果表明:该算法能有效抑制RD图像中的海杂波、电离层杂波和背景噪声, 能从复杂的RD图像中实现点目标的有效检测, 其检测性能优于改进的恒虚警率(Constant False Alarm Rate, CFAR)算法.     

一种基于数学形态学的红外弱小目标检测方法

提出了一种红外图像序列中运动弱小目标检测的新方法。该方法在时间剖面上采用数学形态学滤波和中值滤波来抑制杂波背景干扰,并对去除背景后的图像进行分割,然后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性来检测出真正的目标。利用实测数据进行了仿真,实验结果表明了该方法的有效性。     

一种基于数学形态学的红外弱小目标检测方法

提出了一种红外图像序列中运动弱小目标检测的新方法。该方法在时间剖面上采用数学形态学滤波和中值滤波来抑制杂波背景干扰,并对去除背景后的图像进行分割,然后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性来检测出真正的目标。利用实测数据进行了仿真,实验结果表明了该方法的有效性。     

一种小波域平滑滤波的杂波抑制方法

 本文提出了一种小波域平滑滤波的杂波抑制方法,该方法将原始图像变换到小波域后,分别对各小波子带先作平滑、后作差分处理以最大限度地滤除背景杂波和噪声,然后再对图像进行小波逆变换,达到有效抑制背景的目的. 实验结果表明,该方法处理后得到的残差图像呈现出很好的高斯性和独立性,并且目标邻域信号杂波比（SCNR）的平均增益比对图像直接平滑滤波的邻域信号杂波比（SCNR）的平均增益提高2dB左右,算法性能明显优于图像域平滑滤波的传统方法.     

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。