基于改进的奇异值分解和形态滤波的弱小目标背景抑制

红外弱小目标的复杂背景抑制一直是弱小目标检测与跟踪的一个难点。提出一种改进的奇异值分解和形态滤波Tophat变换相结合的红外弱小目标背景抑制算法。首先通过奇异值分解得到原红外图像的奇异值矩阵和左右奇异矩阵,然后通过对奇异值进行对数非线性变换,利用优化后的奇异值矩阵进行重构得到增强对比度的红外图像,最后利用形态滤波中的Tophat变换进行滤波达到背景抑制的目的。实验结果表明,该算法能够很好地实现红外弱小目标图像的背景抑制,并能使目标信号得到保存和增强。     

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.     

基于改进高斯混合模型的红外人体目标检测方法

针对高斯混合模型在阴影不显著情况下,容易把随光线突变而变化的背景像素点当作前景目标从而造成目标误检的缺点,提出了一种基于改进的高斯混合模型的红外人体目标检测方法。该方法引入边缘检测信息增强红外人体目标检测效果。首先,该算法利用Canny边缘检测来提取人体目标的边缘信息。然后,以此对每个像素建立高斯混合模型来完成人体目标的检测。实验结果表明,该方法能够有效消除光照突变所产生的阴影影响,提高了检测的准确性。     

傅里叶域内双背景模型的海上红外序列图像目标检测

针对不同波动程度的海场景下红外目标检测的难点,提出一种傅里叶域内对海背景进行双模型建模的目标检测算法.由于不同的海场景具有不同的海水波动模式,用单一的模型较难准确的描述所有的海场景.海水在傅里叶域内幅度谱的稳定性较强,因此提出一种傅里叶域内的双海水背景模型,即概率单高斯模型和混合高斯模型.首先对海上红外图像进行行方向的...     

基于时空域融合滤波的红外运动小目标检测算法

针对红外警戒与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题．提出了一种基于时空域融合滤波的小目标检测算法。算法在空域上利用形态学Tophat滤波抑制背景增强目标．在时域上通过改进的帧间差分方法增强运动目标,时空域处理结果融合分割后,根据目标运动的连续性和规则性．利用相邻帧中可能目标点之间的位置关系判别目标。算法全面考虑到了运动小目标在时域与空域方面的特性,时空域融合增强后可大大提高目标信噪比。通过实际录取的云层背景飞机目标红外数据检测表明,时空域融合滤波方法能更有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,减小虚警率．抗噪声干扰能力强。算法易于硬件实现,能够有效地应用于红外搜索与跟踪系统的实时目标检测中。     

基于减背景和混合差分的运动目标检测算法

针对固定摄像机条件下的视频监控问题,提出了一种基于背景相减法和混合差分法相结合的运动目标检测算法。该方法对彩色图像建立混合高斯模型,对背景模型进行实时更新;并对帧间差分法进行了改进,提出混合差分的思想。通过背景相减法和混合差分法的结合,采用形态学滤波的方法去除噪声点,检测到确切的运动目标。实验结果证明,文中提出的算法能准确地建立背景模型,既完整地提取运动目标,又适应复杂环境的变化,提高了运动目标检测的精确度和速度。     

基于Alpha稳定分布杂波模型的雷达目标检测方法

针对非高斯相关杂波背景下,移动目标检测(MTD)技术的检测性能严重下降的问题,该文基于Alpha稳定分布杂波模型和本征滤波理论,提出一种非高斯相关杂波背景下的雷达目标检测方法。该方法基于Alpha稳定分布杂波模型,通过幂变换抑制杂波的非高斯特性,以及通过分数低阶相关矩阵白化杂波,在此基础上应用本征滤波实现对目标信号的有效积累,可提高信杂比。仿真实验和实测数据验证表明,该方法在非高斯相关杂波背景下的检测性能明显优于MTD方法的性能。     

一种改进GMM-MRF模型的海上红外目标检测

目前海上目标检测已在民用和军事领域得到广泛的应用.由于海水波动大、目标成像面积少、特征不显著等特点增大了目标检测难度,为了消除上述的问题,首先提出了一种基于混合高斯-马尔科夫随机场目标检测模型,该模型利用所提出的混合高斯模型自适应调节学习率来抑制动态背景的干扰.然后,利用混合高斯模型对红外图像所计算的结果作为马尔科夫随机场的观测值,建立了马尔科夫随机场模型,可以解决混合高斯模型存在的不足.实验结果表明,本文的方法能够取得良好的检测效果.     

一种基于高斯混合模型的运动目标检测改进算法

在运动目标检测方法的研究中提出一种基于高斯混合模型的运动目标检测的改进算法。首先利用颜色信息对背景建立高斯混合模型;其次在模型更新阶段．为了模型的自适应性和尽量逼近真实信号量,在传统学习率基础上提出一种加权思想,即对均值与方差分别给出一个不同的加权值。最后应用中值滤波及物体空间连通性进行后处理。实验结果表明,与传统高斯混合模型方法相比,改进的方法能更加有效地检测出运动目标,具有较好的鲁棒性。     

混合高斯背景更新算法的改进和实现

混合高斯背景更新算法在处理红外目标检测中,与其他算法相比有着明显的优势。然而传统的混合高斯背景更新算法仍然存在着不足,针对传统算法的不足,提出了有效的改进方法,使混合高斯背景更新算法的处理分为兴趣区和非兴趣区进行处理,在不同的区域采取不同的高斯分布个数和权值更新速率进行处理,同时通过改变不同的背景更新速率可以处理背景发生突变的情况和前景目标静止的情况,有效地提高了混合高斯背景更新算法检测红外目标的能力,仿真实验取得了较好的效果。     

卫星红外图像中单帧目标检测算法研究

在有复杂云层背景的卫星红外图像中准确地检测出存在的运动目标是目前图像处理的研究热点。DBT类的运动目标检测算法有单帧目标检测和多帧轨迹关联两大步骤。为更好抑制起伏背景和背景结构边缘,文章提出一种新的单帧内背景抑制算法——邻域最小差值滤波,该算法与典型的背景预测算法（中值滤波和高通线性模版滤波）相比具有更好效果;最后针对高斯噪声条件下,利用统计分割方法对抑制背景结果进行阈值分割得到候选目标,从而形成一套针对卫星红外图像的快速有效的单帧目标检测算法。     

基于区域定位与轮廓分割的红外目标检测

红外图像受随机噪声干扰严重.传统的基于高斯混合模型的检测算法检测得到的红外目标受虚假轮廓影响,不易准确辨识.为了准确识别红外目标,采用了一种基于脉冲耦合神经网络和高斯混合模型的红外目标检测算法.首先利用高斯混合模型定位红外目标区域的位置,然后利用基于空间信息的分水岭算法得到闭合区域,再利用基于脉冲耦合神经网络的分割算法剪切其虚影,最终检测到完整的运动目标.结果表明,该方法能够消除在传统方法中产生的虚影现象,得到精确的红外运动目标.通过比较,实验结果优于传统方法.     

基于视频图像中运动目标检测算法的研究

运动目标检测是从实时捕获的视频序列图像或视频文件中将与背景存在相对运动的目标找出来。帧差分法和背景差分法是运动目标检测中常用的方法,文章主要研究了背景差分法中的单高斯背景模型和高斯混合背景模型的基本原理,对这两种算法进行了详细描述,对高斯混合背景算法进行了改进,实验结果表明,改进后的算法在目标检测质量是相对于原来的背景的基础上差分法,混合高斯模型数据量很小。     

一种基于图像融合的红外图像增强新方法

介绍了一种红外图像增强的新方法.该算法对红外图像处理过程中不同类型的噪声采用不同的方法滤波,有效地滤除了高斯噪声和脉冲噪声,同时增强了目标和背景中的边缘成分.该方法以增加检测系统硬件复杂程度为代价换取对红外图像特定信息的增强,可用于地面背景下红外图像目标检测或匹配跟踪的预处理.     

基于高压绝缘套管纹理特征的红外目标检测

在基于传统图像分割法的红外图像目标检测中,当背景颜色和被检测物体颜色相近时,往往难以有效地识别红外图像中的被检测物.所以为了进一步提高绝缘套管在红外图像中的识别精度,文中提出一种基于绝缘套管伞裙纹理特征的目标检测方法.首先为增强图像纹理特性,将双边滤波代替传统高斯-拉普拉斯算子中的高斯卷积滤波,通过双边-拉普拉斯进行图...     

一种基于粒子滤波的红外弱小目标跟踪方法

研究低信噪比复杂环境下的红外小目标检测和跟踪问题,提出了基于粒子滤波的高斯目标模型跟踪方法。粒子滤波是一种在非线性和非高斯情形下进行跟踪的强有力方法。将状态粒子决定的区域所对应的灰度分布与参考模型灰度分布相比较,得出最佳的后验估计。运用最佳粒子方法确定目标的坐标,实现跟踪、对真实红外图像序列的实验表明,该算法可成功跟踪和检测信噪比为1的小目标。     

一种红外弱小目标检测新方法

研究天空背景下红外运动弱小目标的检测。对红外序列图像进行累积后进行小波分析，再采用自适应门限处理，使用小波反变换将背景中低频分量和高斯噪声去除，再采用非线性滤波，最后再使用累积的方法找出目标，并得到目标航迹。实验结果表明，该方法能有效地检测定位运动红外弱小目标，并具有很强的抗噪声性能。     

基于改进的混合高斯模型的红外运动目标检测

传统混合高斯模型中背景容易留下运动“虚影”,同时在噪声或目标区域对比度低时会导致提取目标区域时出现断裂和空洞的现象,针对这些问题在混合高斯方法中赋予图像中运动和静止区域不同的背景更新速率,并充分利用混合高斯模型中的背景和前景信息,将背景减除的结果与高斯建模中的前景图像按照一定比例融合获得目标图像。实验结果表明：改进后的混合高斯模型运动目标检测方法,能够克服传统高斯模型目标检测中存在的问题,从复杂的背景中较完整的提取出运动目标,且具有一定的抗噪能力。     

基于FPGA的红外目标自动检测系统

红外成像在军民监控领域广泛应用,红外自动目标检测能减少人工参与,有效提高效率.本文实现了基于FPGA的红外目标检测系统,首先对系统的硬件资源需求进行评估,并设计了以FPGA为核心处理器的系统硬件平台.其次,开发了基于FPGA的红外目标自动检测处理流程,经过两点校正与盲元补偿等预处理后的红外图像信号,通过混合高斯背景建模的方法建立背景模型,自动检测前景目标,再将目标区域周围高亮标识出来.实测结果表明,该系统可有效检测出高亮背景下的红外目标.     

基于改进粒子滤波跟踪算法的运动视频跟踪

为了进一步提高目标跟踪的准确率,提出一种基于改进粒子滤波的运动视频跟踪算法。首先,通过高斯混合模型实现动态背景建模,从而降低噪声和局部动态背景的干扰;然后,在RGB颜色直方图分离的基础上,结合粒子滤波和迭代递归实现目标运动检测,提高了前景检测的准确性。仿真试验结果显示,相比典型粒子滤波算法、遗传粒子滤波和DCEM,改进粒子滤波跟踪算法得到的前景目标的轮廓更好,因此运动目标检测精确度更高且处理时间更短。