基于模糊积分的可信度融合目标检测

针对可见光和红外热图像序列中的远距离目标检测问题,提出了一种基于模糊积分的可信度融合的目标检测方法。该方法通过帧间差累积,在两种传感器的图像中确定了运动目标区域,根据目标区域的强度分析,定义了目标可信度度量,进而利用模糊积分融合函数进行可信度融合以实现目标检测。试验结果表明模糊积分分类效果较好,从而证明了该方法在目标识别中的可靠性和可信度,具有一定的实用性。     

基于运动特征的远距离红外目标检测方法

在红外热图像序列中检测远距离运动目标具有重要的军事和民用价值。由于远距离目标成像后所占的像素较少,同时受成像环境和成像条件的影响可能会存在较强的背景噪声,目标与背景的差异不明显,检测比较困难。本文针对热红外图像序列,提出了一种远距离目标的检测方法。该方法首先利用top-hat算子选择备选目标,然后利用备选目标在不同帧中的相关程度分析目标的运动特征,选择有确定运动特征的目标作为检测结果。该方法不需要进行背景估计,可以有效地避免强背景噪声的影响;通过调整运动模型,可以应用于不同运动特征的目标检测问题。实验结果证明了本文方法的有效性和鲁棒性。     

一种利用SAR和可见光图像融合检测目标的方法

本文利用军事目标在SAR图像中具有较大的雷达散射截面,后向散射强以及在可见光图像中几何外形清晰的特点,提出一种利用SAR图像和可见光图像多维特征检测目标的方法。该方法分为图像预处理,目标检测和融合检测三部分。首先,利用基于特征匹配的方法对多传感器图像进行配准。其次,利用全局双参数恒虚警(CFAR)方法检测SAR图像中的目标,经过滤波处理后,确定感兴趣区域(Region Of Interesting,ROI)并提取目标的SAR图像特征;将ROI映射到可见光图像中,对该区域进行边缘检测、滤波、连通性分析、提取目标的可见光图像特征。最后,在特征层利用特征向量距离准则融合检测目标。实验结果表明该方法性能优于单传感器检测方法,且能有效的改进目标检测性能。      

基于红外目标特征提取的图像融合方法

为有效突出红外目标,同时尽可能多地保留可见光图像中的纹理细节信息,使得最终的融合图像更符合人类视觉感知效果,本文提出一种新的基于红外目标特征提取的红外与可见光图像融合方法。首先,利用高斯滤波器将源图像分解为粗略尺度信息和边缘纹理细节信息;对红外图像的边缘纹理细节信息进行去“光晕”分解,在此基础上进一步利用OTSU多阈值分割算法将红外图像分割为目标区域、过渡区域和背景区域;最后,依据分割结果确定各分解子信息的融合权重,以有效地将红外目标信息注入到可见光图像中,同时尽可能多地保留可见光图像中重要的场景细节信息。实验结果表明,本文方法无论从主观视觉还是客观评价指标上,都要优于目前常用的有代表性的图像融合方法。      

采用D-S证据理论的双色红外小目标融合检测

针对远距离低信噪比条件下目标检测难的实际问题,提出采用D-S证据理论的双色红外小目标融合检测方法。该方法首先采用统计检测方法对各传感器图像进行目标检测处理;接着采用“或”逻辑对各传感器的目标检测结果进行融合,以降低目标漏检的可能性;然后在各传感器图像中提取融合检测结果中各候选目标区域的多个图像特征作为进一步消除虚警的证据;最后采用D-S证据理论对各候选目标区进行基于多特征的目标融合识别处理,并将识别结果作为整个系统最终的目标检测输出。实验结果证明了该算法的有效性。     

一种自动检测红外运动目标的改进形态学方法

针对红外图像序列中运动目标的检测问题,提出了一种提高红外图像信噪比的改进双重Top-Hat形态学预处理算法,并通过自适应形态学阈值获得了二值化图像,最后利用序列帧间信息进行管道滤波去除二值化图像的噪声和伪目标,完成多个红外运动目标的自动检测.实验结果表明,提出的方法有效地保留了运动目标的灰度信息,便于后续的目标识别处理,而且算法在实时性肯和信噪比方面的综合效果优于其他几种常用滤波算法.     

基于非负矩阵分解的多波段SPOT图像融合及其应用

SPOT遥感图像多光谱波段信息丰富,在土地覆盖、环境变化等诸多领域中得到广泛应用。图像融合近几年来成为学术界研究的热点,可以有效去除多光谱图像中的冗余,保留有用信息。对不同时段多光谱图像的融合进行地物变化检测,在灾害监测工作中具有重要的应用价值。文章利用基于非负矩阵分解的分时融合方法,对不同时段SPOT多波段图像进行融合,通过构造差值影像对变化区域进行检测。利用本文方法得到的图像可以清晰地表示出目标的变化区域,且正确率较高。结果表明,首先利用非负矩阵分解对不同时段图像进行融合,可以分别得到更为准确的融合图像,从而提高变化检测结果的精度。实验结果与传统方法进行了分析对比,证明了该方法的有效性。      

基于序列图像分组决策算法

针对红外运动弱小目标检测中单帧图像检测率低的问题,在分析了红外图像中运动弱小目标特性的基础上,提出了一种基于序列图像分组决策检测红外弱小目标的方法。该方法利用图像差分法进行目标信息的提取,对图像进行扩边,选取连通域质心来构建滑动邻域块,最后充分利用目标航迹的连续性和噪声的随机分布特性进行目标位置的决策。实验证明,序列图像检测方法对红外弱小目标的检测率要高于单帧图像检测率。     

多运动目标跟踪及连通域标记方法

介绍了一种多运动目标检测算法及序列图像的仿真效果;同时对多运动目标检测后的二值图像进行了连通成分标记,最后根据标记结果在原图像中准确地框定了各运动目标.     

基于区域分割的序列红外图像融合算法

针对传统的基于像素点和窗口策略的融合算法对图像特征表征的失真,提出了一种基于区域分割的序列图像融合算法.首先将序列红外图像分割为3个不同的特征区域,目标区域、背景区域以及灰度区域,并将分割结果映射到可见光图像中.随后,利用多尺度几何分析工具非下采样Contourlet变换(NSCT)有效提取图像特征的特点,根据不同区域的特性在NSCT域设计不同的融合规则.对试验结果进行主观和客观的对比,结果表明:基于区域分割的序列图像融合算法不仅能够为融合图像保留更全面、丰富的背景信息,还能够更加有效、准确地提取图像中的目标特征.该算法优于传统的基于像素点和窗口规则的融合算法,是一种有效可行的图像融合算法.     

红外图像序列中运动面目标的分割算法研究

利用红外成像实现自动目标检测,这在现代防御技术中具有重要的地位。本论文主要针对红外预警系统的目标探测补盲阶段,深入研究了现有的比较成熟的各种运动目标分割算法,用软件仿真了各算法处理图像的效果,并总结归纳了各种算法的优缺点,提出了在差分图像的基础上,采用二维最大熵法对图像进行分割以更好地提取区域目标的观点。经实验证明,该算法效果良好。     

基于小波变换的双色红外图像融合检测方法

针对复杂背景中/长波红外图像的特点,提出了一种基于小波变换的中/长波红外图像融合检测方法。首先,对原始中/长波红外图像分别进行小波变换,提取出两幅图像的低频和高频信息;然后,分别对图像的低频和高频信息采用不同的融合准则进行融合,并用小波逆变换重建成融合图像,自适应选取阈值,获得最终的目标检测结果。在实验中,采用相同的方法分别用融合图像、单波段红外图像进行目标检测,实验结果证明,用文中提出的融合检测算法优于仅用长波或中波红外图像的目标检测。     

一种径向运动弱小目标检测方法

分析了机载红外告警系统所要检测目标径向运动的特点,并基于此提出了一种红外序列图像检测威胁目标的算法.首先对单帧图像进行小波分解,得到水平和垂直的高频图像,经门限判决选出待定目标产生的高频分量,组合选定的高频分量,然后基于目标的运动特性、连续特性,提出一种类似管道滤波的方法,对组合后的图像多帧积累,选择合适的邻域判决条件提取弱小目标.     

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.     

基于红外序列图像的特定目标智能检测

红外成像探测技术是目前以及未来军事作战需要倚仗的重要技术。以卫星红外序列遥感图像为处理对象,采用人工智能相关技术对图像数据进行目标检测。针对序列图像检测到的特定目标进行关联分析,并通过目标灰度提取以及运动变化信息来生成特定目标的轨迹报告。实验结果表明,多目标检测的平均正确率为90%,部分场景可以达到95%,误检率为7%;多目标跟踪的平均正确率为91%,误检率为6%,为及时发现和预警特定目标提供了信息支撑。     

一种多光谱红外舰船图像多级融合方法

针对复杂背景下多光谱红外舰船目标图像融合问题,根据不同谱段中目标与背景,杂波光谱特性的差异性,结合杂波产生随机性特点和不同谱段信息的相关性,提出了一种红外多谱段图像多级融合算法。首先根据不同谱段信息相互间关系进行融合分级,然后对同一级中图像分别进行NSCT分解,再采用基于局部能量比和基于局部能量加权的方法进行低频系数融合,采用基于尺度方差选大法进行高频系数融合,最后通过NSCT重构得到融合图像。实验结果表明,本文提出的多级融合算法有效保留目标细节信息,增加信息量,利于目标检测。     

基于图像处理的海面动目标DP 相参检测方法

海面动目标检测是对海搜索雷达的一种重要工作模式,由于受海杂波影响,采用常规的非相参处理检测动目标时效果不佳。文中提出了一种基于图像处理的低重复频率DP 相参检测动目标的方法。该方法利用图像分割提取技术,针对二维频谱图运用sobel 算子提取边界,将杂波区和清晰区精确分开,提高了海面动目标的检测能力,并通过实测数据证明了该方法有效性和可实现性。     

一种序列图像中运动点目标的检测方法

序列图像中运动点目标的检测按图像的成像系统不同,可分为红外图像中运动点目标的检测和可见光图像中运动点目标的检测,而现有检测算法多是针对前者。为寻找一种适用于两种类型图像的运动点目标的检测方法,以多云天空为研究背景,提出了一种新的运动点目标检测算法。采用高通滤波和形态学滤波相结合的方法进行背景抑制,基于检测前跟踪（TBD）的基本思想,根据相邻三帧进行目标分割,利用轨迹能量累积方法完成目标检测。理论分析和仿真结果表明,该算法简单易行．既适用于红外图像又适用于可见光图像的运动点目标,而且对目标的运动速度和方向无任何限制。