基于小波变换的森林火灾烟雾检测算法的设计

传统的森林火灾检测技术由于效率低、价格昂贵等缺点,并不适用于森林火灾探测。文中提出并设计与实现了一种基于小波变换的森林视频火灾烟雾检测方法,使用帧间差分法和质心算法提取疑似烟雾运动目标区域,然后对提取的运动目标的前景区域和背景区域进行小波能量特征提取与分析。采用国外研究机构所提供的森林火灾烟雾视频图像,对文中算法进行验证,实验结果表明,该算法能够准确地跟踪和提取疑似烟雾运动目标区域,当森林背景区域和前景区域的高频能量比值的均值大于1.2时,在3~4秒内能够检测出森林火灾烟雾,并且该算法对常见的森林树叶运动目标具有抗干扰能力。该研究工作可实现森林火灾早期预警,对森林火灾及早准确探测具有重要意义。     

基于边缘特征的SAR图像目标检测方法

如何快速而准确地检测出SAR图像中的目标是一个极富挑战性的课题.利用图像边缘特征和模糊集理论设计了一种快速有效的SAR图像目标检测算法.该算法先利用模糊软阈值小波降噪方法去除相干斑噪声,然后用模糊边缘检测器检测出降噪图像的边缘,最后利用形态学操作算子提取出边缘图中的目标区域.与基于亮度特征以及基于纹理特征的检测算法相比,提出的检测算法能够快速、准确地检测出目标,而且产生的虚警数量较少.SAR实测数据的实验结果表明,提出的算法是有效的且具有很好的应用前景.     

超大空域凝视系统中目标检测的特殊问题

超大空域凝视侦测系统使绝大多数军事目标表现为亚像素成像特性.在输出的序列图像中表现出灰度起伏变化,与噪声类似.由于引入了"桶形"畸变,致使目标运动轨表现为曲线特性,现有弱小目标检测方法中目标运动轨迹的直线前提不再成立.同时,天空背景的辐射亮度随仰角不同而变化.通过对超大空域凝视侦测系统中弱小目标检测的诸多特殊问题进行总结分析,有助于后续研究适用于此类系统的、具有针对性的目标检测算法.     

基于高效全局上下文网络的轻量级烟火检测算法

针对现有烟火检测算法存在的漏检和误检问题，提出一种基于高效全局上下文网络（EGC-Net）的轻量级烟火检测新算法。该算法以轻量级目标检测网络YOLOX为基础网络，将改进的EGC-Net嵌入到YOLOX的主干特征提取网络与特征金字塔网络之间。EGC-Net由上下文建模、特征转换和特征融合3阶段结构组成，用于获得图像的全局上下文信息，建模烟火目标与其背景信息的远程依赖关系，并结合通道注意力机制学习更具判别力的视觉特征用于烟火检测。实验结果表明，本文提出的EGC-YOLOX烟火检测算法的图像级召回率为95.56%，图像级误报率为4.75%，均优于对比的其他典型轻量级算法，且速度满足实时检测的要求。该算法可在安防和消防领域推广，用于实时火灾监控和预警管理。     

基于概率加权和帧间关联的多目标初值估算

针对目标个数的不确定性和目标航迹的初始化问题,提出一种综合的检测算法.首先将序列图像在时域上进行组合,消除背景影响.在此基础上对组合帧图像进行网格划分,估计出目标存在区域,从而缩短了目标搜索时间,然后利用帧间目标的互关联特性初始化各目标的航迹.仿真试验结果表明,该算法具有有效性与实时性的特点.     

基于海天线提取和混合灰度差的船舶检测方法

为了快速、准确检测海天背景下远距离水平观测的船舶目标,提出了一种基于海天线提取和混合灰度差的船舶检测方法.首先,利用边缘检测算法将图像分为天空、海天线和海面三个区域,并根据海天区域连接点,采用直线拟合方法确定海天线的直线参数;然后提取海天线区域作为目标感兴趣区域,并在去除海面杂波和噪声等干扰后利用混合灰度差水平投影和垂...     

基于灰度梯度分割的机头检测算法

在末制导阶段,提出了基于灰度梯度分割的机头检测算法.首先利用平均梯度算子进行边缘检测,分割出目标区域和目标最亮区域,寻找各区域形心位置,通过判断目标区域形心和目标最亮区域形心位置,检测出飞机轴线,确定出候选机头信息;然后利用序列图像帧间较为稳定的相关特征进行D-S合成,对候选机头信息的可信度进行判断,得出准确的机头信息;最后利用数帧不同姿态的目标红外图像数据进行了算法验证.仿真结果表明:在末制导阶段,基于灰度梯度分割的机头检测算法,可有效地识别出机头,并具有较快的运算速度,可实现实时处理.     

基于HOG随机森林分类器的人体识别

针对目前复杂场景中人体目标的识别率低、误检率高的问题,提出了一种基于HOG的随机森林分类器,将HOG算法对图像局部区域外观和形状的良好表征和随机森林分类器稳健的目标分类性能和效果有效结合,并将其性能与二叉树、Ada-Boost和SVM等分类器进行了比较,证明其具有较好的鲁棒性,且在复杂场景中得到了有效验证.     

红外小目标的分类背景预测与图像分块技术

基于复杂天空背景下红外小目标的特性分析,提出了一种利用分类背景预测与图像分块技术进行红外小目标检测的有效算法。该算法以背景预测理论为基础,通过边缘检测技术、最大均值和局部最相似分类背景预测技术获得较为准确的图像背景,进而采用统计分割算法从残差图像中提取出较为精确的目标位置。其中,通过图像分块处理,提高了算法计算效率。最后,选取了三组具有代表性的红外序列对算法的性能进行了检验。实验结果表明,所提出预测算法在检测准确性、鲁棒性以及计算效率上都具有明显的优越性。     

同质背景预测用于红外弱小目标检测

背景预测是红外弱小目标检测中抑制背景的主要方法之一.提出了一种同质背景预测算法,在分析空背景下不同背景成分图像灰度特征模型的基础上,首先对图像进行边缘检测,将图像划分为不同灰度性质的区域,然后使用边缘检测结果调制预测权值矩阵.仿真结果表明,该算法对背景杂波具有很好的抑制效果,能够有效保护图像细节,明显降低异质区域像素灰度对预测的不利影响,显著改善低信噪比条件下弱小目标的检测性能.