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天空背景下的红外弱小目标检测技术较为成熟,但在近地复杂背景下,红外弱小目标的检测存在准确率不高、虚警目标多、实时性差的问题。针对以上问题,该文提出一种基于改进顶帽变换的红外弱小目标检测算法(OTHOLCM)。该算法采用基于改进顶帽变换的图像预处理算法(OTH),通过对不同灰度值的图像采取不同的策略针对性地处理图像,达到目标增强、背景抑制的效果。并在此基础上,采用基于改进多尺度局部对比度的红外弱小目标检测算法(OLCM),通过针对目标尺寸特点进行尺度设计,使得在保证算法实时性的基础上扩大目标尺寸检测范围。实验证明:OTHOLCM算法可以保证实时性并明显提高目标检测准确率、减少虚警目标数量。与3层模板局部差异度量算法(TTLDM)、基于边角感知的时空张量模型(ECASTT)等先进算法相比,OTHOLCM算法可使真阳性率分别提高近79%, 61%,假阳性率分别降低近77%, 73%,目标检测速度达到每秒25帧。 相似文献
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基于标准差梯度的模糊边缘检测算法 总被引:5,自引:3,他引:5
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。 相似文献
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基于小波变换方法的红外动目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
红外目标的成像跟踪是一种新的制导技术,它是以人工智能、图像识别、计算机技术和高分辨率传感技术为基础的。图像识别,或称为目标识别的关键是目前边缘的准确提取即目标检测。本文介绍一种基于小波变换方法的目标检测。小波分析技术近几年来取得了突破性进展,它可以把信号分解成基本的建筑块,对不同频率成分的时域取样步长可调,是一种多尺度描述信号的方法,在空域和频域都便于定位,因此小波变换可以表征信号的局部奇异性。 相似文献
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针对现有图像边缘提取算法存在的噪声平滑能力与边缘精确定位之间的矛盾,以及红外图像自身信噪比低、视觉效果模糊和对比度差等缺陷,利用模糊神经网络的学习、自适应和模糊处理等优点,提出了一种基于模糊神经网络的红外图像边缘提取方法。计算各像素点8个方向的基本梯度、左关联梯度和右关联梯度,并将其组成梯度数组,把8个方向的梯度数组作为模糊神经网络的输入信号,通过学习和模糊处理最终可获得相对精确的红外图像边缘。实验结果表明,该方法抗噪能力强,边缘保留完整且为单像素宽,在处理红外图像边缘提取上要优于其他算法。 相似文献
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基于小波变换的图像边缘检测 总被引:1,自引:0,他引:1
图像边缘检测是图像分割、图像识别的基础 ,传统的边缘检测方法对噪声非常敏感。讨论一种基于小波变换的图像边缘检测方法 ,仿真结果表明 ,该方法明显优于传统的边缘检测算法 ,对噪声的抑制能力强 相似文献
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本文讨论了小波变换及其应用于多尺度图象边缘检测的原理,对一幅红外图象给出其多尺度边缘检测的计算机仿真结果,而且与传统的边缘检测方法进行比较,从而得出基于小波变换的多尺度边缘检测是一种较好的方法 相似文献
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对存在背景干扰和噪声情况下的红外小目标检测方法进行了分析,提出了一种时空结合的红外小目标检测算法.首先根据背景图像变化较慢的特点,运用相邻帧相减以减少背景和噪声的干扰,接着对残差图像进行非下采样Contourlet变换,利用非下采样Contourle分解后子图像的特性抑制剩余的背景并消除噪声,提高了目标信噪比,最后通过... 相似文献
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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. 相似文献
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本文提出了一种新的红外图像弱小目标检测方法,即利用SA4向量小波的优良性质,采用恰当的预滤波器对图像进行预处理;而后利用Fisher算法对经SA4向量小波变换得到的高频图像进行分割,最终将目标从背景中分离出来;大量实验表明该算法是有效的。 相似文献