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.     

一种基于区域背景预测的红外弱小目标检测方法

提出了一种基于区域均值化背景模型的背景预测算法,用于红外弱小目标检测,算法通过\     

深空可见光图像中弱小运动目标实时检测

 针对深空可见光图像背景特征与目标特性,提出了迭代质心的方法自适应地搜索恒星灰度质心作为特征点并构造基于恒星空间分布的特征模型,实现亚像素级精度的图像序列配准,通过8-邻域联通聚类分析的路径判别法,解决了弱小运动目标实时检测.     

基于背景移除的时域目标检测

针对时域目标检测算法中跟踪数据量大、实时实现难度高的缺点,提出一种基于背景移除的时域目标检测方法.该方法首先根据不同像素点的时域起伏特性建立一个统一的模型,进而利用最小二乘法估计出该模型的参数,实现静态背景的移除.然后采用最小值滤波估计出目标信号的检测基准,并进一步分析了像素时域特性偏离该基准的分布特性,最终得到一个合适的目标检测量度.将所给出的算法应用于实际运动弱小目标的检测,实验结果表明,此算法对于复杂背景下的运动弱小目标具有很好的检测性能.     

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。     

基于图像滤波与Hough变换的红外弱小目标检测

针对红外传感器成像信噪比低且易受噪声、背景杂波干扰的问题,本文提出了一种基于最大中值滤波与Hough变换的红外弱小目标检测方法.该方法首先对序列图像中的每一帧进行最大中值滤波,滤波输出与原始图像相减用以预测目标可能出现的区域.对于目标可能出现的区域使用均值滤波,反之则使用最小值滤波来抑制背景结构.然后将滤波后的序列图像直接叠加得到合成图像,采用有灰度权重的Hough变换实现弱小目标的轨迹检测.实验结果表明该方法可以实现对信噪比接近1的弱小目标的检测.同时,背景的运动对该方法的检测效果没有显著影响.     

基于各向异性背景预测模型的弱小目标检测算法

探讨了红外图像中的弱小目标检测问题.当目标处于复杂背景中时,弱小目标的检测将变得更加困难.提出了一种基于各向异性的背景预测模型(ABPM),并使用这种模型进行复杂背景的抑制.同时将各向异性背景预测模型的检测结果与各向同性背景预测模型(IBPM)的结果进行了比较.仿真结果表明,各向异性背景预测模型的检测效果普遍优于各向同性背景预测模型.     

同质背景预测用于红外弱小目标检测

背景预测是红外弱小目标检测中抑制背景的主要方法之一.提出了一种同质背景预测算法,在分析空背景下不同背景成分图像灰度特征模型的基础上,首先对图像进行边缘检测,将图像划分为不同灰度性质的区域,然后使用边缘检测结果调制预测权值矩阵.仿真结果表明,该算法对背景杂波具有很好的抑制效果,能够有效保护图像细节,明显降低异质区域像素灰度对预测的不利影响,显著改善低信噪比条件下弱小目标的检测性能.     

基于Contourlet变换的红外弱小目标检测方法

介绍了存在背景干扰和噪声情况下的红外图像中弱小目标的检测问题,提出一种基于Contourlet变换的检测算法。首先对图像进行Contourlet变换,利用Contourlet分解后子图像的特性抑制背景和去噪声,最终实现对目标的检测。通过在含有随机目标的红外序列图像中的实验,并与小波变换进行比较,证明了算法的有效性。     

海空背景下确定弱小目标潜在区域的方法

目标潜在区域的确定对于成像型反舰导弹的目标检测、目标识别具有重要意义.本文深入分析了海空背景及舰船目标的红外特性,提出了一种海空背景下确定弱小目标潜在区域的方法,首先利用梯度算子得到差分图像,然后基于边缘阈值策略二值化图像,最后利用二值化图像在竖直方向上的投影确定目标潜在区域.实验证明次种算法速度快、精度较高、能够有效地剔除部分干扰.     

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.     

海天背景下红外小目标检测的背景抑制及海天线检测方法

针对复杂海天背景下红外弱小目标难以检测与识别的问题,提出了基于海天线检测实现远距离弱小目标识别的方法。该方法对采集到的红外图像进行相关处理。通过用多级小波变换方法抑制背景杂波噪声提高目标信杂比;然后使用多方向Gabor滤波融合方法增强海天线边缘,并通过霍夫变换方法实现海天线定位和检测;最后通过定位海天线确定海天线附近区域的目标搜寻范围,缩小目标点潜在区,从而提高弱小目标在海天背景下的检测和识别概率。     

背景预测法检识空中红外弱小目标

文中针对空中红外弱小目标的特性，对其检测、识别方法进行讨论，提出一种背景预测的思想方法，并讨论其在空中红外目标的检测、识别等问题中的应用前景。文中附有作者利用这种思想编制的程序对空中弱小目标的单帧检测、识别的结果，该算法已移植到ＤＳＰ硬件信号处理器上，并通过实验取得了很好的效果。     

基于CCD拖尾特性的空间目标单帧检测方法

在固定天区长时间的天文观测中,为避免CCD相机的机械快门寿命限制造成的系统维护和运行不便,在观测中不使用机械快门,这种情况下CCD拖尾噪声对目标检测的影响相当严重.根据行转移CCD拖尾产生机理,首先分析了静止恒星目标竖直拖尾和运动空间目标倾斜拖尾的形成.结合实际工程对空间目标单帧检测的需求,在后续图像处理中提出了恒星拖尾的消除方法,消除了图像中的竖直直线,利用Hough变换检测倾斜直线进而实现空间目标的单帧检测,提高了检测精度减少了虚警.实验验证了该方法的有效性.     

基于固定权值背景预测的红外弱小目标检测

从计算耗时和图像信噪比增益两方面对固定权值背景预测算法进行了研究,分析了预测窗口大小和权值模板对算法性能的影响,提出了使用小窗口预测和等距离渐变式权系数模板的方法,可有效缩短处理时间、降低虚警率、增强算法适应能力,并通过仿真验证了上述分析的合理性。     

一种改进的自适应背景预测红外弱小目标检测算法

文章改进了自适应最小均方误差(LMS)算法,将基于历史检测效果的自适应最小二乘(RLS)算法应用于连续帧运动红外弱小目标检测.在已知n-1时刻滤波器抽头权系数的情况下,通过简单的更新,求出n时刻的优化滤波器抽头权系数.计算机仿真实验证明该算法能较大地提高图像信噪比,并以较低的虚警率在2～3帧内较为准确地检测出运动红外弱小目标.     

地空背景下红外弱小运动目标检测

受到云层飘移、树木晃动、背景噪声杂波等因素的影响,红外弱小目标在地空背景下无法被精确检测.针对这个问题,本文提出了一种融合时空结构张量的背景差分检测算法.首先,通过当前图像与背景模型的比对确定出运动变化的全部像素,再用前景点计数的方法消除噪声等因素造成的孤立点错误检测;然后,时空结构张量模块利用连续帧图像的时间空间信息检测出运动块;最后,对前景目标像素和前景目标块进行融合操作,并将目标区别于背景二值化显示.与其它算法对比的实验结果表明,本文提出的算法具有稳定的检测率,且虚警率有明显降低,是地空背景下红外弱小运动目标检测的有效方法.     

基于多向梯度背景预测的红外目标检测算法

为解决复杂空中背景下红外弱小目标的检测,提出一种新的基于多向梯度的背景预测方法。该方法根据云层边缘区域、平缓背景区域及弱小目标所呈现的不同梯度特点,采取不同方法分别进行预测;基本保留云层边缘区域和平缓背景区域的点,而对弱小目标区域采用邻域低灰度值点进行预测。然后经过背景消除和阈值分割,将弱小目标检测出来。仿真结果表明,该算法对复杂空中背景预测有很高的准确性,能够更加有效地抑制云层边缘引起的虚警,将红外弱小目标点检测出来。     

基于注意力机制的复杂背景下红外弱小目标检测方法研究

针对复杂场景下红外图像中弱小目标像素占比少、特征细节不明显致使目标特征提取困难、检测准确率低的问题,提出了一种基于注意力机制的复杂背景下红外弱小目标检测方法。该方法以YOLOv5网络为基础,设计SimAMC3注意力机制模块,优化网络的特征提取层;设计目标检测头,通过增加特征融合层来改变其开始进行特征提取的深度,获得新的弱小目标检测层,使浅层特征层更好地保留弱小目标的空间信息;改进预测框筛选方式,提高距离相近或重叠目标的检测精度。实验选取了两个SIRST红外弱小目标图像数据集,对其进行标注并训练。实验结果表明,改进后的算法与原YOLOv5算法相比,平均精度均值（mAP）分别提升了4.8%和7.1%,在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标,体现了良好的鲁棒性和适应性,可以有效应用于复杂背景中的红外弱小目标检测。     

Hough变换在小目标检测中的应用

利用Hough变换的特性,把Hough变换应用到小目标检测系统中去,从理论上分析它的可行性,并通过仿真试验进行验证.