采用尺度空间理论的红外弱小目标检测方法

为了检测红外场景中尺寸大小变化的弱小目标,针对传统滤波方法中固定大小滤波核对此类特性目标检测表现出的不足,提出一种基于尺度空间理论的红外弱小目标检测方法。首先对弱小目标特性进行分析,提出采用点扩散函数形式的目标模型来描述弱小目标;采用固定自适应邻域的方法对原始红外图像进行预处理,抑制背景杂波,增强目标能量;依据尺度规范化后的拉普拉斯尺度空间对图像不同元素滤波响应的不同,获取图像中的可疑目标,利用可疑目标点与其周围像素的梯度关系得到可疑目标点的中心坐标,并据此得到其在图中的尺寸大小;对每个可疑目标划分一个自适应大小窗口,获取分割阈值,分割出真实目标。实验结果表明,该方法能较好地检测出弱小目标,且具有较低的虚警率。     

红外弱小目标检测技术研究现状与发展趋势

在一些关键的军事和民用红外成像应用领域,待突破的技术瓶颈往往都集中在红外弱小目标检测技术上.简介了红外弱小目标检测的含义和在军事、民用方面的意义,重点综述了目前红外弱小目标检测的各类典型算法原理和特点,最后对红外弱小目标检测技术的研究和发展趋势进行了预测.     

一种红外弱小目标检测方法

提出了一种红外弱小目标检测算法,该算法通过“区域最小化背景模型”,来减小背景起伏对背景预测的影响,从而实现对背景更准确的预测,达到提高弱小目标检测性能的目的,算法适用于强对比度云层的空背景、目标与背景对比度比较低的空背景,是背景预测算法的一个重要扩展,针对实际红外图像的试验仿真表明,提出的算法是有效的。     

基于最恰对比度显著性分析的红外弱小目标检测方法

针对红外图像弱目标检测困难的现状,提出一种基于最恰对比度显著性分析的红外弱小目标检测方法,在滑动窗口中采用了非线性处理技术对图像进行处理,避免了传统的显著度分析算法处理图像时在景像边缘处产生的显著度值干扰问题,同时不影响在目标区域对目标的提取能力。进行了大量的半实物仿真实验,结果表明,虽然提出的方法在背景抑制因子中未明显提高,但在均值信噪比和信噪比增益两个指标中对目标检测性能明显增强。在图像处理后的三种方法视觉对比图中,效果最好。     

基于自适应Gabor滤波的红外弱小目标检测

针对复杂背景下的红外弱小目标检测,本文提出了一种改进的Gabor滤波的红外弱小目标检测方法.该方法在背景预测算法的基础上,通过构造Gabor核函数来自适应确定背景预测系数.该方法利用了更多的图像局部特性信息,使用对比度尺度模型和强度尺度传播模型分别确定Gabor核函数的两个轴,解决了Gabor滤波算子不能自适应调整滤波系数的问题.通过与传统的小目标检测方法的比较实验结果表明,本文方法能有效保留图像的边缘信息,能有效地突出目标,抑制背景杂波,提高了对红外弱小目标的检测能力,效果明显优于传统方法.     

基于SCNN的红外弱小目标检测算法研究

提出了基于结构化特征卷积神经网络(Structural Feature convolution neural network,SC-NN)的红外弱小目标检测算法.通过将红外弱小目标结构化特征引入CNN网络中,去除CNN网络的池化层、改变卷积扩展性、并加入分层融合机制,克服了CNN会损失小目标本身的信息和无法检测弱纹理小...     

基于多向差异度的红外弱小目标检测算法

在分析红外图像中弱小目标的特征后,针对目前经典的红外弱小目标检测算法性能不足的问题,提出了一种基于多向差异度的红外弱小目标检测算法.该算法利用待检测像素点在各方向上的差异度来判决其是否为目标,无需背景预测、图像增强等处理,因此其构造简单,计算量小,易于实现,并能有效改善复杂背景环境下红外弱小目标的检测性能.通过大量的仿真实验证明了该算法的有效性和优越性.     

基于YOLO-IDSTD算法的红外弱小目标检测

针对复杂背景下红外弱小目标难以准确快速检测的问题,提出了一种红外弱小目标轻量化实时检测网络模型YOLO-IDSTD。首先,为提高检测速度,重新设计了特征提取部分的网络结构,并在输入层后使用Focus模块以减少推理时间;其次,为增强检测能力,特征融合部分采用路径聚合网络,添加了改进的感受野增强模块;最后,目标检测部分增加至四尺度检测。在红外弱小目标数据集上进行的对比实验表明,相较于经典轻量化模型YOLOv3-tiny,文中提出的模型召回率提升了7.57%,平均检测精度提高了1.92%,CPU推理速度提升了36.1%,可较好地兼顾精度和速度,计算量与参数量明显减少,模型尺寸压缩至7.27 MB,减少了对硬件平台运算能力的依赖,实现了红外弱小目标准确又快速的检测。     

一种基于背景预测的红外弱小目标检测方法

介绍了一种新的基于背景预测的空中红外弱小目标检测方法,以提高对复杂背景预测的准确性,减小云层边缘预测不准确形成的虚警.该方法对云层边缘处的点根据其不同尺度邻域上的亮暗点分布特点进行预测;对非边缘点采用基本背景预测法进行预测,最后经过背景对消,将弱小目标检测出来.实验结果表明,与已报导的其它方法比较,该方法能够更有效地抑制云层边缘引起的虚警.     

基于高斯尺度空间特征的红外小目标检测算法

复杂背景条件下红外小目标检测是提高红外制导武器攻击距离的有效措施之一.依据小目标的红外成像特点,提出一种基于高斯尺度空间特征的红外小目标检测算法.对图像中所有疑似目标进行高斯尺度空间滤波,通过滤波结果的尺度峰值和尺度面积排除部分虚警,最终利用尺度峰值确定攻击对象.仿真结果表明,对复杂背景的红外图像,该文算法能够有效检测...     

基于目标能量的远距离红外空间目标提取算法

提出了一种基于目标能量的红外目标提取算法.这种算法利用目标相对角速度大于瞬时视场时图像会产生拖尾的现象,采用能量叠加来增强目标与背景的信噪比,从而实现对信噪比小于或等于5的远距离红外空间目标的探测和跟踪.此算法运算量小,可在硬件上实现.实验表明,此算法能实时探测和跟踪距离不小于15 km的红外空间目标,且探测概率可达96％.     

基于局部二元模式算子的红外弱小目标检测

文中针对在传统红外弱小目标检测中,需要进行背景抑制滤波所带来的图像性质改变和检测速度不理想的问题,提出了一种基于局部二元模式(local binary pattern,LBP)算子的红外弱小目标检测方法.该方法对传统LBP算子进行了改进,使其提取的LBP编码值可以有效地描述红外弱小目标的灰度分布特性,达到了在不进行背景抑制滤波的条件下有效检测弱小目标的目的.结合改进的LBP算子和红外弱小目标灰度的\"尖峰\"特征,建立了灰度自适应快速扫描机制,有效提高了检测速度,降低了重复告警的出现概率.通过实录红外图像序列检测实验,证明本文方法在检测性能和检测速度方面的有效性和优越性.     

基于深度学习的红外弱小目标检测算法研究综述

目标检测技术是安防监控、预警探测、遥感成像等装备的核心要素,也是当前深度学习研究领域的热点之一。红外探测系统通过被动接收物体发射的红外电磁波进行成像,具备温度灵敏度高、探测距离远、被动探测隐蔽性强等优点,在目标探测领域有广泛的应用。文中从红外弱小目标图像的特点出发,针对基于深度学习的视觉图像目标检测算法进行分类描述,并对深度学习在红外弱小目标检测中的有效手段进行总结,最后对未来的发展趋势做出展望。     

智能抑制复杂空间背景下的红外弱小目标检测方法

在超远距离红外目标探测中,由于杂散光、探测器热传导及闪元盲元等复杂干扰,红外图像的背景常表现为非均匀性。同时,目标成像尺寸小,缺乏明显的形状和纹理特征,增加了检测与识别的难度。传统的特征提取方法易出现大量虚警,深度学习方法在特征提取方面具有优势,但在复杂背景干扰下训练难度较大。文中将计算机视觉领域中的背景重建问题与红外图像弱小目标检测任务相结合,提出了一种基于复杂背景智能抑制的红外弱小目标检测方法。该方法采用编码器-解码器架构设计了红外场景优化编解码背景抑制网络模型,引入多级融合机制和残差融合模块以实现多尺度特征提取和多层次特征融合,并提出感知一致性损失函数提高背景重建的鲁棒性。通过背景残差抵消策略有效实现背景抑制,最终结合全局阈值分割完成弱小目标检测任务。实验结果表明,与对比方法相比,文中方法在抑制背景方面背景标准差最高降幅达43.41%,目标信噪比最高提升至110.0257。在目标检测方面,四组数据中检测率均超过95%,展现出优异的检测效果,具有较强的工程实用性,为复杂背景下的红外弱小目标检测任务提供了新的解决方案。     

基于中值滤波和多向梯度搜索的目标检测算法

复杂背景下低信噪比弱小目标的自动检测是当今目标自动探测研究尚未解决的一个难题.针对复杂天空背景条件下低信噪比的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于中值滤波和多向梯度搜索相结合的目标检测算法.算法首先运用中值滤波器将目标从红外背景中分割出来,再结合多向梯度判决算法提取出真实目标点,最后辅以形态滤波填充目标内部空间,构成完...     

一种基于自适应背景预测的红外弱小目标检测方法

针对目前典型的基于背景预测的红外弱小目标检测方法中无法较好消除噪声的问题,提出了一种基于自适应背景预测的红外弱小目标检测方法。该方法不同于传统方法,在对红外图像进行背景预测时,不仅考虑邻域内像素点的灰度值,同时还通过自适应处理的方法将待预测像素点灰度值也考虑其中,能有效改善低信噪比下红外图像弱小目标的检测性能。通过大量的仿真数据对本文和传统方法进行了对比和分析,证明了该方法的有效性和优越性。     

红外弱小目标背景抑制中的二维空域廓线法

为了实现天基红外遥感图像中的弱小目标检测,抑制复杂的结构背景,提出了二维空域廓线法.算法以一维时域廓线目标检测理论为基础,将其扩展到二维空域,应用于单帧目标检测.采用二维空域廓线可以获得背景估计,用原始图像减去背景图像可获得包含目标的前景图像.将本文算法与现有的单帧目标检测算法相比,可获得更大的ROC曲线面积,表明提出算法优于同类算法.     

采用前置栅网滤波的红外点目标探测方法

根据红外热成像系统前置栅网的衍射效应,分析其应用于点目标探测领域的可行性;提出了一种基于前置栅网滤波的红外点目标探测方法,详细介绍了算法处理流程,该算法通过背景抑制、图像分割、图形匹配有效地实现了对前置栅网滤波后的点目标像探测;最后,将其与传统的TBD探测方法进行比较。实验结果表明:该方法由于使点目标实现了特定形状的扩展,能更好地区分真实目标和噪声,同时降低算法复杂度,能够实现实时处理,具有很好的应用前景。