基于帧差法和自适应阈值区域生长的红外运动目标检测

针对具有背景干扰、信噪比低的红外图像,提出了一种基于帧差法和自适应区域生长的红外运动目标检测方法.首先对红外图像进行了高帽变换,以抑制大面积背景的干扰,相邻帧图像间做帧差,初步提取目标区域;其次分析了红外目标的特性,针对其特性提出了一种基于灰度等级的自适应阈值分割方法;最后以帧差法检测的目标质心为种子点,以自适应阈值为分割准则,在预处理后的图像中进行区域生长,最终实现了红外运动目标的检测.结果表明,所提算法可抑制大面积背景的干扰,实现单个和多个红外运动目标的完整提取和检测.     

基于数学形态学和自动区域生长的红外目标提取

针对具有复杂背景干扰,信噪比低的红外图像目标提取问题,提出了一种结合数学形态学和自动区域生长的红外目标提取方法。首先对图像进行中值滤波和灰度变换预处理,然后利用数学形态学高帽变换去掉大面积背景干扰区域,接着采用基于局部小波系数能量特征的方法找到感兴趣区域,再通过基于窗口均值的方法自动获取种子点进行区域生长分割。实验结果表明:本文方法能有效的消除复杂背景干扰,并很好的提取出目标。     

基于自适应阈值区域生长的红外舰船目标分割方法

红外成像制导技术以其优越的性能成为当今制导武器发展的主流,舰船红外图像的精确分割是后期舰船识别和跟踪的基础。针对红外舰船目标的有效分割问题,本文提出了一种基于自适应阈值的区域生长和形态学滤波相结合的红外舰船目标分割算法,首先,选取种子点在自适应阈值的情况下进行区域生长,然后将粗分割图像进行形态学滤波,最后运用几何学的图像处理方法,从分割图像中去除相应的背景干扰,提取出目标的有效信息。通过对实验结果进行分析,最终分割出来的图像交叠面积比达到98%以上,而误分百分比均为0%,即没有误分。实验结果表明该算法能够很好地运用于红外舰船目标分割。     

多级分割融合算法提取红外舰船目标潜在区

针对海天背景下红外舰船图像目标与背景对比度低,图像边缘模糊的特点,提出了一种红外图像舰船目标潜在区的提取算法.算法对图像进行了预处理和频域增强,在海天线附近区域进行多级分割融合以提取目标潜在区.实验结果表明,对于海天背景红外图像,采用该算法能够克服传统分割方法中单一阈值不好选取的问题.多级分割融合的结果能够覆盖目标区域,为后续的目标识别和跟踪奠定了良好的基础.     

基于ROI与A适应Ostu相结合的图像分割算法

图像分割对于提取感兴趣区域的特征,提高现有图像分析系统的工作效率有着积极的作用。在结合当前静态图像中的ROI检测技术,利用建立后的ROI区域内图像代替整幅图像作为后续工作,并对Ostu阈值分割法进行自适应改进算法研究的基础上,研究了一种结合ROI生长技术与自适应Ostu阈值分割算法结合的新的分割方法。实验证明,该算法能够取得较理想的分割效果,有效地提取出感兴趣特征。     

基于复杂背景的红外机场目标自动识别算法研究

根据复杂背景下前视红外机场目标的特点,提出了基于知识的自动目标识别算法,算法的设计以实用性为宗旨,在不影响算法性能的前提下尽量提高其实时性能：通过提取感兴趣区域来缩小处理范围,采用双阈值最大类间方差快速算法快速准确找到分割阈值,采用快速标记算法标记分割图像,利用Freeman链码描述机场的轮廓特征,根据模糊综合评判机制分析机场的目标特征。通过硬件处理平台的仿真验证,该算法对机场目标红外图像有一定的识别能力,且具有较高的实时性。     

基于CV模型的SAR图像机场感兴趣区域检测

高分辨率POLSAR图像的机场感兴趣区域(Region of interest,ROI)的自动提取是自动目标识别(AutomaticTarget Recognition,ATR)系统的任务之一,也是准确识别分类飞机等小目标的基础。针对全极化合成孔径雷达(POLSAR)图像极化相干的特点,提出一种融合提取方法:先使用J.S.Lee Sigma filter滤波,再利用Shannon-Entropy理论提高ROI和背景对比度,采用基于CV模型的方法分割图像,然后对分割得到的图像进行形态学等图像处理,最终得到机场ROI。实验结果表明,该方法具有分割界限清晰、定位准确的优点。     

红外图像目标快速分割方法

提出一种红外图像阈值分割方法。为了减少计算量,首先给出一种提取包含待分割目 标的感兴趣区域方法;然后利用Bezier 曲线法平滑感兴趣区域直方图的噪声,利用所提出的判据来确定最佳分割阈值并进行分割。最后结合上述分割结果和目标的边缘信息得到最终的分割效果。实验结果表明,提出的方法能快速有效的将红外目标从复杂的背景中分割出来。     

基于全卷积神经网络和动态自适应区域生长法的红外图像目标分割方法

复杂背景下的红外图像往往由于噪声较多、背景区域重叠、目标与背景对比度较差等因素,在对目标区域分割时会造成过分割或欠分割。针对此现象,提出了一种将全卷积神经网络和动态自适应区域生长法相结合的红外分割算法。首先利用全卷积神经网络对目标区域在像素级别进行特征提取,通过神经网络强大的自学习能力获得目标区域的粗分割结果;然后根据粗分割结果,对其取外接最小面积矩形框,并根据矩形框位置在原始图像上确定目标区域,并以此矩形区域进行动态自适应区域生长,形成第二次分割结果。最后融合全卷积网络(FCN)的粗分割结果和区域生长分割结果,实现目标区域的最终分割和提取。仿真实验表明,该方法能有效利用FCN对红外图像复杂背景的消除能力,而区域生长法对分割细节的敏感也同时弥补了FCN分割精度的不足,取得了较好的分割效果。     

基于区域生长法和BP神经网络的红外图像识别

针对变电站巡检机器人远程监控系统中红外图像识别存在的问题,提出一种基于改进区域生长法和BP神经网络的红外图像目标设备分割与识别的方法。利用最小二乘法拟合出红外图像中亮度与温度之间的线性关系,建立基于像素的图像温度场;根据设定温度范围确定区域生长法的种子点位置,利用Otsu法确定截屏窗口最优分割阈值,并结合灰度相似性阈值作为区域生长法的分割准则,实现该窗口目标设备精确分割;将分割出的设备二值图像的Hu不变矩作为设备形状特征向量,并对其进行不变性和类间区分度验证;采用引入附加动量法和自适应调整学习率的BP神经网络实现多种电气设备的识别,实验数据表明优化后的BP神经网络具有迭代收敛快,误差波动性小,分类准确度高等特点。     

基于显著区域提取的红外图像舰船目标检测

针对复杂海面背景下红外图像舰船目标由于灰度不均匀、海杂波干扰大等因素造成的自动检测虚警率高、准确率低的问题,提出了一种显著区域提取和目标精确分割相结合的红外舰船目标检测方法。首先,利用基于图论的视觉显著性(Graph-based Visual Saliency ,GBVS)模型计算待检测图像的显著图,使得目标区域信息增强;其次,结合舰船目标先验信息（长短轴、面积等）,利用多级阈值划分算法提取关注的显著区域,并确定原图中候选目标区域;最后,利用空间约束模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对候选区域进行分割,结合目标先验知识对分割区域筛选并输出目标位置。所提方法在公开数据集IRShips上与相关方法进行比较,结果表明,相比直接进行全图目标搜索的方法,所提方法不仅准确率高、执行速度快,且检测目标的位置更加精确。     

基于局部特征的单帧红外小目标检测算法

针对单帧红外小目标具有能量值高于背景和噪声的特点,提出了一种基于局部特征的单帧红外小目标检测算法。该方法首先分析了单帧红外图像各部分的高低频关系,利用单帧红外小目标与背景在频率上的不同,采用二阶巴特沃斯低通滤波器滤除背景干扰;然后设定能量与灰度阈值进行自适应阈值分割,保留疑似目标点;最后通过改进的拉普拉斯算子突出红外小目标轮廓。经过红外图像仿真实验验证,该方法能够在复杂空域快速而准确地检测出单帧红外小目标。     

基于灰度和局部熵迭代的红外目标分割算法

图像阈值分割在图像分析和图像识别中具有重要的意义,给出了一种以改进的最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法,同时利用分割后目标和背景区域的灰度信息和局部熵信息,设计了一个判断是否得到正确分割的准则,通过迭代循环,完成对图像的自动分割。实验结果表明,本文算法自适应性强,可以快速、准确、完整地分割出复杂背景图像中不同大小的红外目标。     

基于Wiener滤波的小目标检测方法

红外云背景中小目标检测是红外成像技术的一种典型应用。为了检测红外云背景中的弱小目标，分析了背景特性，建立了红外场景模型，提出了一种基于Wiener滤波的自适应背景抑制方法。经过去除虚假目标和目标分割，再利用目标运动的连续性和规则性进行目标检测和跟踪。对包含了仿真目标的红外云背景图像序列进行了实验，结果表明，该方法能够有效地从信噪比为2．0的背景中检测到小目标。     

基于循环平移Contourlet变换的红外小目标检测方法

分析了在有噪声和背景干扰情况下检测红外小目标的方法,提出了一种将循环平移Contourlet变换去噪 方法和自适应阈值分割方法相结合的红外小目标检测算法。该方法首先对原始图像进行循环平移阈值去噪,再用原始图像减去 去噪图像,对得到的残差图像进行自适应阈值分割,分离出少量的候选目标点,最后利用目标运动的连续性和一致性检测出 目标。分别用Contourlet变换法、小波变换法和本文提出的检测法对小目标进行了检测。仿真结果表明,本文提出的检测方法 能较精确地检测出序列图像中的红外小目标,检测效果优于Contourlet变换法和小波变换法。     

基于改进人工蜂群正余弦优化的红外图像分割方法

针对红外图像背景复杂且分割难度较大等问题,提出了一种改进人工蜂群正余弦优化的红外图像阈值分割方法。首先是将二维Otsu函数作为蜂群算法的适应度函数;其次采用混沌对立的学习方法和差分进化的方法改进了初始化种群和蜜蜂搜索方程;然后利用改进的蜂群算法优化阈值,缩小阈值的搜索区域;最后利用正余弦法计算出全局最优解,该最优解即为分割的最佳阈值。实验结果表明:论文方法与Otsu法、k-means法、区域生长法以及分水岭法相比,图像目标区域分割的平均交并比为84.13,平均准确率为89.18,有效提高了红外图像的分割精度。     

一种应用于飞机红外图像的分割方法及其实现

分析了待处理飞机目标在红外图像中的特点,设计出一种自适应的红外图像阈值分割算法.算法划分成粗分割和精分割两个步骤.首先,通过粗分割缩小目标范围并将图像初步划分成目标区域及背景区域.然后精分割在波门范围内用粗分割中得到的背景区域去近似真正的背景,修改理论阈值公式,并完成最终的分割.该算法目前已在FPGA上成功实现.外场实验结果表明,分割算法具有稳定可靠而且准确度高的特点,非常适用于实时跟踪处理系统.     

基于改进加权局部对比度的红外小目标检测

在复杂背景的红外图像中弱小目标通常淹没在高亮边缘与强杂波处,提出一种基于改进加权局部对比度的红外小目标检测方法。利用小目标的局部特性建立一种加权函数将目标与其背景邻域的差异点乘凸显目标,进而与相接背景邻域作比值运算达到抑制复杂背景的效果;通过目标的各向同性和背景的各向异性,采用六方向梯度决策法创建背景抑制模型进一步抑制高亮边缘,实现降低虚警率,提高检测率的目的;最后,通过卷积计算将两者结合,采用自适应阈值分割检测真实目标。实验结果表明,该算法在复杂背景及强杂波干扰下有较强的鲁棒性。     

静止轨道遥感卫星海面运动舰船快速检测方法

面向静止轨道光学遥感卫星,该文提出一种海上运动舰船目标快速检测方法。该方法首先利用多结构多尺度形态学滤波对海洋背景遥感图像进行背景抑制;然后采用自适应阈值分割和自组织聚类获得候选目标;再根据目标运动特征,利用静止轨道卫星凝视序列图像对候选目标进行多目标移动式邻域判决,剔除虚假目标;最后关联舰船目标以及融合卫星平台数据,可快速计算舰船状态等深层次动态信息。实验结果与分析表明,所提方法能有效检测海洋背景遥感图像中的多个运动舰船目标,准确获取各个舰船位置、航速、航向、运动轨迹等信息,具有算法简单,目标检测率高、虚警率低,稳定性好等优点。该方法为我国静止轨道光学遥感卫星在轨数据处理与应用提供了技术支撑。