基于时空域融合滤波的小目标检测算法

针对目前小目标检测存在的难点,提出了一种基于时空域融合的小目标检测方法。该方法首先运用形态学Top-hat进行空域滤波,将原图像中的大部分背景及杂波抑制,时域上采用三帧差分方法增强目标。融合后对图像进行自适应阈值分割,得到潜在目标点,最后根据目标运动的连续性与规则性采用邻域判决法滤除虚警点,检测出目标的运动轨迹。仿真结果显示该方法能较好检测出复杂背景下低信噪比运动小目标。     

时空域滤波方法在红外弱小目标检测系统中的应用

针对远距离红外弱小目标低信噪比的特点,提出一种空域滤波与粒子滤波相结合的目标检测方法.首先在空域进行形态滤波Tophat变换,抑制背景和背景杂波,得到了滤除背景的目标图像,再通过滑窗累积方法进一步增强目标,提高目标的信噪比,增大检测概率.然后根据目标时域运动的连续性和规则性,采用基于粒子滤波预测的邻域目标检测判决方法,达到弱小目标检测的目的.实验结果表明:该方法能够有效地检测出幅度信噪比约为1.7的弱小目标,对背景变化情况下的弱小目标检测具有较好的适应性.     

基于时空域集成判决的微小运动目标检测方法

提出了一种基于时-空域集成判决的序列图像中微小运动目标检测方法。首先,将背景杂波抑制后的残差图像沿时间轴进行累加,形成组合帧,在组合帧中经过二元假设门限判决,检测出疑似目标;然后,只对疑似目标按可能的运动方向进行空域能量集成;最后,对目标轨迹进行统计判别。算法的性能分析和实验仿真结果表明,该方法在保证较高检测概率的同时,大大减少了运算量,有利于实时实现。     

基于多模型判决的红外运动小目标检测算法

针对空中红外运动小目标检测虚警率较高的问题,提出了利用多种模型联合判决来实现红外运动小目标的检测方法.首先依据红外小目标的成像模型特点,采用背景预测算法逐像素判断是否为疑似目标点;然后依据目标知识模型,用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器对疑似目标点进行二次判决,进一步滤除虚假目标点;最后依据运动模型来判断目标点在相邻帧之间的相对运动,筛除掉相对静止的虚假目标点,最终检测结果即为红外运动小目标.实验表明,该方法能有效降低对空红外运动小目标检测的虚警率,可用于强杂波环境下的红外运动小目标检测.     

基于小波变换和改进Top-Hat滤波的红外小目标检测

提出了一种基于小波变换与改进Top-Hat滤波的有效地红外小目标检测算法。该方法首先对红外图像进行单层小波分解,分别得到近似、水平、垂直和对角四个分量;接着,对近似分量进行改进Top-Hat滤波,并将滤波结果与原近似分量进行差分,得到差分图像,将其再与水平分量进行融合形成新的近似和水平分量。同时将垂直和对角分量的小波系数置零,进行小波重构。最后,为了进一步凸显红外小目标,采用了基于直方图的灰度变换方法对重构图像进行增强。实验结果证明本文所提出的算法能准确地检测出红外小目标,且鲁棒性较好。     

基于DS理论的混合式时空域信息融合模型

利用信息融合技术进行目标识别,已经成为模式识别领域的重要研究方向。而利用DS理论进行时空域信息融合是信息融合领域的一个研究热点。信息融合技术既包括了在空间域上对多个证据的融合,也包括了在时间域上对不同时刻的同一证据源提供的证据的融合。本文首先介绍递归集中式,递归分布无反馈式和递归分布有反馈式三种典型时空信息融合模型,通过对各模型进行的理论分析和算例仿真,得出一个与前人不同的观点;然后以空间目标融合识别为背景,提出一种有效的混合式时空信息融合模型。在保证识别率的前提下,该模型能节约系统资源,降低运算量。仿真实验验证了该模型的有效性。      

基于形态滤波和顺序滤波的小目标检测

针对红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于形态和顺序滤波相结合的小目标检测方法.该方法是采用Top-hat变换抑制背景的基础上,用门限判决对图像进行预检测.然后用顺序滤波去虚警点从而得到目标点.实验结果表明,在信噪比SNR＞2时该方法能有效的检测出图像中的小目标.     

基于形态滤波的红外小目标检测方法

针对空背景下红外小目标图像信噪比低,背景和杂波干扰严重的特点,提出了一种基于数学形态学的红外小目标检测算法。算法首先利用灰度形态学Top2Hat变换,完成复杂空背景下的背景抑制和候选目标提取,然后通过开运算处理进一步去除虚假目标和噪声干扰,完成目标分割;最后结合管道滤波的方法,可快速检测出红外图像序列中的小目标信号。实验表明,该算法能够有效的提高图像信噪比,快速有效地检测出目标信号。     

基于改进粒子滤波算法的红外小目标检测跟踪

将粒子滤波算法引入到红外小目标的检测跟踪领域,为解决重要性函数选择和粒子退化问题,结合蚁群搜索算法与粒子群优化算法改进标准的粒子滤波.改进后的粒子滤波能有效减少粒子数,降低运算量,避免了粒子迁移线性化,且无需重采样.分析论证了该算法的基本原理,着重叙述了粒子迁移的过程.通过跟踪实拍红外图像以及仿真图像验证,表明该算法能够成功跟踪信噪比低,背景复杂,运动非线性强的红外小目标,对目标消失、遮挡情况也有一定的适应能力.     

红外小目标检测的快速并行算法

利用平均灰度绝对差最大测度（ＡＧＡＤＭ）估计目标背景的不相似性,提出了一种红外小目标检测算法,分析了预处理前后图像信噪比增益与目标大小的关系,进而建立了检测概率和信噪比增益的关系,理论上证明了该算法具有优越的性能。接着,在分析了ＭＰＰ并行计算机体系结构的基础上,提出了两种基于ＭＰＰ的小目标检测并行快速实现算法。理论分析表明,基于ＭＰＰ的ＡＧＡＤＭ小目标检测并行快速实现算法运算时间复杂性为Ｏ（Ｌ２ｉ／Ｎ）。     

基于向量机的红外小目标检测技术研究

针对红外序列图像中弱小目标检测问题,提出了用最小二乘向量机对原始红外图像中每一像素的局部区域作灰度曲面最佳拟合,在拟合曲面上进行灰度极大值像素点位置估计,实现目标的粗定位。真正的目标取决于中心点的灰度是否高于其邻域的平均灰度。并以径向基核函数为例推导出了极值点估计所需的二阶方向导数算子。对模拟和实际图像进行了小目标检测的实验验证。结果表明,基于支持向量机的小目标检测算法具有较强的适应性。     

采用信息融合的红外目标检测算法

针对空中红外目标检测过程中存在的检测精度不高、易受干扰等问题,本文提出了一种信息融合的目标检测算法。首先,针对单一滤波模式的不足,采用降采样方式将多种模式的滤波方法进行融合,有效提高了滤波后的图像信噪比,减少了预处理时间。然后,对质心检测选定的检测区域进行显著性检测和边缘检测,并将结果进行融合,增强了目标区域的信号强度,改善了算法的检测精度。文中从理论上介绍和分析了该算法对红外目标检测的有效性,并通过Matlab仿真实验与其他单一检测算法进行了对比。实验结果表明,信息融合的检测算法能够在多种复杂情况下有效检测出空中红外目标,证明融合检测算法的抗干扰性和适应性上更强、检测精度更高、算法的鲁棒性更好。     

红外探测系统线性小目标检测算法研究

通过对红外探测系统成像过程及特点的详细分析,提出了快速线性特征检测算法以及线性目标矩形特征检测算法,用于线性小目标的检测,并给出了算法流程和实验结果.该算法作为辅助算法应用到了低空红外探测系统中,取得了良好的效果.     

基于知识的旋转海面小目标检测

针对海面小目标处于海空线这一先验知识,提出了基于小波变换和多方向Gabor滤波融合的方法,检测任意角度的海天线,确定小目标的潜在区域,减少搜索区域与虚警情况,并利用运动目标的相关性检测小目标。结果表明,该方法对于复杂的海面背景是有效的,能够很好地检测出目标点。     

基于带通滤波的红外小目标捕获算法研究

分析了红外点目标的成像特性，介绍了带通滤波的特点和设计方法，并在对数据进行滤波处理后采用基于位置和灰度相关算法对目标进行确认，引入了海天线的计算模型。该方法适应性强，处理效果好，对海背景干扰和天空去云层干扰具有较高的抑制作用。通过卷积实现的带通滤波算法计算简明，且容易由硬件实现，对运动小目标的检测具有较强的应用价值。实验结果表明该算法能够检测出海天背景下帧间移动的低信噪比的红外小目标。     

基于小波变换的自适应多模红外小目标检测

小波变换是一种有效的红外小目标检测方法。然而,在不同的子带、不同方向上,信号和噪声所呈现的特性不同,采用单一的阈值往往无法得到一个令人满意的检测结果。针对这一情况,提出了一种基于小波变换的自适应多模红外小目标检测算法。该算法可以根据不同尺度和方向上噪声的分布自动调整阈值,使得检测结果更加有效。其中分别采用了自适应Bayes Shrink阈值和广义交叉验证阈值处理每个子带的小波系数,接着再利用处理后的系数重构小波图像,最后通过一个简单的全局阈值分割得到红外小目标。实验结果表明,与对照方法相比,所提出的算法具有更好的检测性能和鲁棒性。     

时空联合红外小目标检测算法的设计与实现

针对小目标检测方法受信噪比影响较大的情况,本文提出了一种时空联合小目标检测方法,通过使用目标的灰度特征,梯度特征,运动特征实现对小目标的检测,并在FPGA平台上完成了硬件实现.实验结果表明,本文提出的算法检测准确性较高,实时性较好,能够实现对红外小目标的实时检测.     

新的红外图像小目标检测方法

在分析了海空背景下舰船目标红外图像特征的基础上．提出了一种基于背景粗糙度估计的红外图像小目标自适应检测算法,该算法利用LOG算子检测目标的大致轮廓,确定目标的中心点作为区域生长的种子点,可以看作是为后续处理压缩数据量的一种方法。它可以减少运算量,提高检测速度,抑制对不必要的种子点的区域生长,提高目标的检测概率。     

一种单帧图像红外弱小目标检测算法及DSP实现

针对红外图像中存在的弱小目标,使用多种检测算法融合检测红外图像中的小目标,该算法对低信噪比红外图像中的目标检测准确率高,虚警率低.同时使用TI DSP芯片在硬件电路中实现算法,并在实际中应用.