基于形态学图像融合的目标检测方法

提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标检测算法。采用多尺度的形态算子对输入的图像进行并行滤波，既抑制噪声又能提取目标边缘细节。对并行处理后的图像进行基于树状小波帧变换的图像信息融合。仿真实验表明，该算法要优于传统的小波、中值滤波算法，适用于舰载红外警戒系统。     

基于形态小波变换的红外图像目标检测方法

文中提出了一种基于形态小波变换的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标 检测算法。算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度特性,将要检测的图像分解到不同频率的多个尺度上,再采用形态学的背景估计和形态滤波技术,对分解后的子图像进行处理、小波重构。仿真实验表明,该算法可较强的抑制云层、海浪以及海天线的强杂波背景和强噪声的干扰,可检测出信杂比(SCR) 为2 的目标,适用于舰载红外警戒系统。     

海天线附近红外弱点目标检测算法研究

为解决海天线附近红外弱点目标的检测问题,提出了一种新的弱点目标检测方法。该方法通过多向梯度检测来实现对弱点目标的检测,具有运算结构简单,计算量小的特点。仿真实验结果表明,该方法可有效剔除海天线、云层以及海浪等自然背景的边缘,大大提高了复杂背景下弱点目标的检测性能,并可满足舰载红外警戒系统中弱点目标检测的实时处理要求。     

基于多向梯度表决融合的双波段目标检测算法

为解决海空复杂背景下弱点目标的检测,针对电视和3～5μm红外弱点目标提出了一种采用多向梯度表决融合的检测方法。该算法依据目标辐射特征是像素灰度在水平和垂直方向上梯度变化,将弱点目标特性转化为对图像奇异性的分析。采用匹配的梯度分割阈值分别对红外和电视通道的图像进行检测,并对各通道的检测结果进行表决融合。仿真实验通过实测的海空背景下电视和3～5μm红外图像进行。在红外梯度阈值系数选取为2．4～2．8、电视梯度阈值系数选取0．6～1．8时,可实现对信杂比(SCR)为1的海空背景下点目标的检测概率≥97％,单帧图像的虚警个数≤10。     

基于K-means聚类红外目标检测

目标检测是红外图像处理环节中的重要组成部分,检测结果直接影响后续处理。在分析红外图像特点的基础上,采用改进的Top-Hat算子对红外图像中的噪声点进行抑制,同时基于传统K-means聚类思想,提出基于二维梯度信息的K-means聚类目标检测算法。实验结果表明,该方法抑制噪声作用明显,能很好地检测出红外图像中的目标,为后续图像处理工作打下较好的基础。     

一种新的红外弱小目标检测与跟踪算法

针对低信噪比下红外序列图像中弱小目标的检测与跟踪问题,提出了一种新的基于双边滤波的方法.首先将传统的二维双边滤波扩展为空-时三维双边滤波,由于同时利用了红外序列的空域信息和时域信息,该三维双边滤波能在抑制噪声的同时增强目标和背景之间的对比度.用其实现红外图像的预处理,再用门限分割检测出红外序列中的弱小目标.同时,用序贯蒙特卡洛方法对检测到的弱小目标进行跟踪.实验中,用实际红外序列图像对算法进行了验证,结果表明,在低信噪比下,所提算法能对红外弱小目标进行实时检测和跟踪.     

基于标准差梯度的模糊边缘检测算法

红外图像的边缘检测是图像处理领域的难题之一。结合红外图像的特点,将最小误差原理推广到模糊域进而应用到红外图像的边缘检测上,提出了一种基于标准差梯度的红外图像模糊边缘检测算法。首先提出了一种基于标准差的梯度算子,将图像中潜在的边缘区域很好地区分出来;而后引入模糊最小误差阈值算法．根据此算法自适应提取了标准差梯度图像中的最优阈值,从而实现了红外图像的目标边缘检测。与传统的基于梯度的红外图像边缘检测算法进行对比实验,结果表明,该算法用于红外图像边缘检测能获得更好的效果。     

基于聚集疑似目标的快速TBD弱小多目标检测方法

提出了一种无需复杂图像预处理的快速的自适应弱小多目标检测方法,适用于有背景起伏的低SNR的噪声随机分布的红外图像序列.采用线性滤波算子,直方图排序分割,快速目标聚集三个核心算法,实现了高速的TBD弱小目标检测.根据直方图进行梯度滤波的结果自适应地进行门限分割,然后剔除随机的不聚集的高梯度值噪声,最后进行时间低通滤波,减少虚警率和漏检率.通过对比实验,表明本文提出的先跟踪后检测的方法,在具有良好检测效果的同时,速度优于需要复杂形态学滤波或中值滤波的方法.     

基于小波变换与灰度形态学滤波的双波段红外图像弱目标融合检测

针对舰载红外搜索与跟踪系统中的弱目标检测问题,本文首先提出了一种采用小波变换与灰度形态学滤波相结合的背景抑制与目标增强算法;然后基于所提出的背景抑制与目标增强算法设计了一种双波段红外图像弱目标融合检测方法;最后采用实际的双波段红外图像序列对所提出的背景抑制与目标增强算法和所设计的双波段红外图像弱目标融合检测方法进行了实验测试,并给出了详细的分析与比较。实验结果显示所提出的背景抑制与目标增强算法在较大程度上改善了在信噪比条件下的红外图像弱目标检测效率,而双波段红外图像的应用进一步提高了系统的目标检测性能。     

一种对空红外弱小目标检测跟踪方法研究

为了在对空中小目标打击过程中实现对目标的准确检测与跟踪,针对空中红外弱小目标信噪比低、像素点少等特点,本文基于红外视频图像,采用高斯滤波以及Top-Hat算子对图像进行预处理;利用边缘检测算法对图像中的目标进行检测与定位;根据检测得到的目标初始位置,通过核化相关滤波跟踪算法对目标持续跟踪;最后对跟踪效果做了定量评估。实验结果显示,跟踪最大视场角度误差不超过0.0062°,运行速度平均每帧可达25.3帧/s,该方法能够有效地对空中红外弱小目标进行自动检测跟踪。     

基于多方向梯度和形态学算法的红外弱小目标检测

受多种因素的影响,通常获得的红外图像信噪比低、对比度差,为目标的提取带来一定的困难。在分析弱小目标方向梯度的基础上,结合形态学算法,提出一种新的红外弱小目标检测算法。首先在待检测点四邻域方向上选取4个参考点,根据该方向待检测点与参考点之间的多级梯度特征,确定出潜在目标;然后利用结构元可调节的特性,选择合适的结构元素,通过形态学处理,剔除噪声点并最终确定出目标。实验表明,该算法计算简单,无需预测背景,可在低信噪比图像中有效检测弱小目标。     

基于灰度梯度和反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法

在数字图像处理和机器视觉中,边缘检测是一个基本问题和关键环节,因此,精确地检测图像边缘是非常必要的。本文提出了一种基于灰度梯度和反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法。首先,通过Canny算子粗略提取输入图像的边缘;然后对初步得到的边缘像素逐点提取灰度梯度方向,以提取的梯度方向为坐标轴正方向建立灰度梯度直角坐标系;最后利用最小二乘法,采用反正切函数拟合图像边缘的灰度梯度,获得亚像素边缘位置。利用Microsoft Visual Studio 2008平台进行实验,结果表明：与基于小波变换及基于Zernike矩的亚像素边缘检测方法相比,本文所提算法定位精度较高,检测速度较快,能够更完整地检测出图像的平滑边缘。     

基于梯度方向的零交叉边缘检测

鉴于高斯拉普拉斯(LoG)算子具有各向同性且在有方向性差异的场合并不适应的不足,提出在梯度方向进行零交叉的边缘检测方法。首先使用自适应平滑滤波原图像;然后在水平和垂直两个方向上分别计算图像的一阶梯度分量;使用梯度算子分别对两个求得的一阶梯度分量进行操作,计算两方向上的二阶偏导数;分别对两个方向上的二阶偏导数进行零交叉检测,并合并零交叉点得到边缘图像;最后使用形态学图像处理方法去除边缘图像中面积较小的孤立点区域。结果表明,该方法在噪声环境中具有良好的边缘检测效果,且运算时间与LoG算子检测方法相当。     

一种红外小目标的图像检测方法

针对复杂背景条件下的红外图像目标检测问题,将空域滤波和时域滤波相结合,提出了基于数学形态学的目标检测算法.该算法先对原始图像序列作能量膨胀累积以增强目标信息和提高信噪比,然后采用基于数学形态学的Top-Hat变换空域滤波处理技术消除在目标尺度范围外的背景、干扰和噪声,达到探测目标的目的.仿真结果验证了该算法是一种实时、有效,且易于实现的目标探测方法.     

基于广义B样条滤波器的图像边缘检测

为了更准确有效地提取图像边缘,提出一种基于广义B样条数字滤波器的边缘检测算法.首先由线性微分方程推导出广义B样条的一般形式.其后,利用广义B样条函数组建了边缘检测微分算子模板,该模板继承了广义B样条尺度因子α,通过调节α,可以改变边缘算子滤波器的幅值特性和带通特性,进而获得边缘表征的最佳效果.而后,结合变分公式和广义B样条函数构造广义B样条光滑滤波器,该滤波器实现了在光滑滤波意义下的直接样条变换,与边缘检测模板算子配合使用可提高边缘检测的抗噪能力.实验证明：该边缘检测算法能有效地检测出图像边缘,无论是边缘提取效果还是抗干扰能力都优于传统的差分算子.     

一种基于小波变换的SAR图像船舰检测的新算法

根据小波变换和Teager能量算子(TEO)的局部特性,该文提出一种基于SAR图像的船舰检测算法.该算法对SAR图像进行小波变换,计算小波系数的Teager能量.根据小波域的Teager能量对船舰信号的增强特性,使用双参数CFAR检测SAR图像船舰.仿真结果表明,新算法与传统的双参数CFAR检测算法和基于K-分布的单元平均检测算法相比,在船舰检测数和虚警数性能指标上均优于传统检测算法.     

激光主动成像图像边缘检测算法研究

针对传统Canny边缘检测算法存在的不足,结合激光主动成像末制导的实际特点,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法在Canny边缘检测算法的基础上,采用同态滤波和提升小波变换级联的方法代替传统的高斯滤波器;采用3×3邻域的权值梯度计算方法代替原有的2×2邻域差分运算;利用类间方差最大值和梯度幅值直方图来进行高低阈值的自适应取值,使算法可根据图像自身特点选择最合适的阈值。实验证明:该算法提升了传统Canny算子的抗干扰能力和鲁棒性,能够较好地保存边缘信息,准确检测出激光主动成像图像边缘,具有较强的自适应性。     

基于CCS的图像边缘检测和提取设计

Matlab对数字图像的处理在工程化方面存在一定的不足。针对这一不足,利用硬件仿真平台CCS,采用数字图像灰度梯度最大值法、Sobel算子边缘检测算法对数字图像进行检测,实现了数字图像的边缘提取。实验表明,Sobel算子边缘检测算法对数字图像进行边缘检测和提取的效果比较理想,且为图像处理提供了一种硬件实现方法。     

一种基于自适应Canny算子的舰船红外图像边缘检测方法

提出了一种用于舰船红外图像边缘检测的自适应Canny算子边缘检测方法。先利用图像的局部最大标准差值为参考值设定高斯滤波尺度参数,然后采用基于梯度幅度直方图的类间方差最大法计算Canny算子的高低闽值,从而实现边缘的自动检测。实验结果表明,采用该方法检测出的舰船边缘清晰连续,噪声较少,优于传统的Canny算子边缘检测方法,并且具有很好的工程适用性。