基于形态成分稀疏表示的红外小弱目标检测

信号稀疏表示的超完备字典可有效感知信号的各种结构特征。针对红外小弱目标检测问题,文中提出了一种基于图像形态成分分析(morphological component analysis,MCA)理论的自适应信号稀疏表示的小弱目标检测方法。该方法根据红外图像信号自适应的训练和构造超完备字典,并进一步分为反映目标信号特征的目标子字典和表示背景噪声的背景子字典。然后求取待检测图像块在超完备字典的稀疏表示系数,挖掘目标和背景的稀疏表示系数差异,最后通过量化和比较信号在目标子字典的表示系数检测小弱目标。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于稀疏信号表示的SAR地面运动目标成像

针对传统成像方法受瑞利分辨率的限制,提出了基于稀疏信号表示的地面运动目标成像方法。地面动目标回波可建模为稀疏线性调频信号,可将其在线性调频信号超完备基上稀疏表示。相对于距离-多普勒(RD)算法,基于稀疏信号表示的成像方法具有超分辨特性,有利于对运动目标检测。仿真与实测数据验证了该方法的有效性。     

基于GLC-KSVD的稀疏表示人脸识别算法

稀疏编码中的字典学习是基于稀疏表示图像分类的核心内容,为此提出了一种基于Gabor特征和标签一致K-SVD(GLC-KSVD)字典学习的稀疏表示人脸识别算法;由于Gabor特征对光照、表情和姿态等具有一定的鲁棒性,首先对图像进行Gabor特征提取,用增广的Gabor特征矩阵来构建初始字典,然后通过字典学习得到原子与类别标签相对应的判别性字典和线性分类器,字典学习模型综合了重建误差、分类误差和稀疏编码误差,通过字典的标签一致约束,同一类别的样本得到相似的编码系数;实验结果表明:该算法具有良好的识别精度和较高的识别效率。     

一种新的空谱联合稀疏高光谱目标检测方法

目标检测是高光谱数据处理的重要应用之一,高光谱图像中空间和光谱信息的充分利用对于目标检测率的有效提升非常关键。提出一种新的联合稀疏表示的目标检测方法,将混合范数理论和算法应用于高光谱目标检测,在联合高光谱图像空间和光谱信息的基础上,建立了基于联合稀疏性约束的混合范数正则化数学模型,并利用交替方向乘子法对模型进行了优化求解。仿真实验结果表明,该方法能有效提高高光谱目标检测的准确性,降低虚警率。     

红外图像弱小点目标检测技术研究

针对低信噪比、背景和噪声干扰严重的红外图像中运动点目标的检测问题,提出了一种背景预测和目标轨迹搜索相结合的高效检测算法。该算法首先对序列图像进行高通滤波,然后对滤波后的图像进行背景预测,将原图像与背景预测图像相减获得残差图像,依据图像阀值分离出少量的候选目标点,再将含有候选目标的序列残差图像经过最大合并算法形成组合帧图像,最后利用目标运动的连续性和一致性在组合帧图像中搜索目标运动轨迹。     

稀疏FRAME模型的感兴趣目标检测算法

针对基于非齐次FRAME（Filters,Random filed,And Maximum Entropy）模型的目标检测算法在目标发生较大形变或存在阻挡等情况下的定位产生一定偏差,以及学习模型所需大量时间等各方面的研究,提出了一种稀疏FRAME模型的感兴趣目标检测算法。首先用共享稀疏编码方法对样本图像进行特征提取,由所选择的基函数构成可变形的稀疏FRAME模型;然后用交替的求和图及最大值图结构对测试图像进行匹配检测,实现目标定位。经多组实验结果表明,该算法不仅在一定程度上提高目标发生较大形变或存在阻挡等情况下的鲁棒性,而且节省了大量的样本训练时间。     

基于时空域融合的红外弱小目标检测算法

文中提出了一种基于时空域融合的红外弱小目标检测算法。算法首先采用Top-hat进行空域滤波,再采用三帧差分滤波器进行时域滤波。针对滤波后图像序列将只包括目标和少量噪声的特点,文中采用了一种或运算,或运算能进行能量累积,并检测出目标的运动轨迹。然后进行形态学闭运算,以连接可能断裂的目标轨迹。最后运用自适应阈值分割,检测出目标轨迹。仿真结果显示本算法能很好的检测出复杂背景下低速和高速运动低信噪比的弱小目标。     

滑动置信度约束的红外弱小目标跟踪算法研究

为了提高红外视频弱小目标的跟踪精度,提出了滑动置信度约束的弱小目标跟踪方法。在快速自适应中值滤波的红外图像背景抑制技术的基础上,设计了正交变换和置信域约束的轨迹预测,利用加权参数增强目标函数的收敛性能,提高下一位置初的预测准确度;通过轨迹相邻点的位置差计算搜索窗口的大小,搜索与之相匹配的特征点进行关联处理,完成对初预测点的筛选;以滑动轨迹置信度检验为准则判决轨迹的真实性,并进行目标轨迹更新以实现对弱小目标的准确跟踪。通过红外弱小目标视频对所提算法进行了实验验证,结果表明,该算法对红外弱小目标的跟踪轨迹误差有较小的均方偏差与均方差,在噪声消除和对图像整体信息保护方面都具有良好的性能。     

一种改进的空时自适应处理干扰抑制算法

传统的空时自适应处理算法对空间不同于来向的干扰可以有效地抑制,但对与信号同向的窄带干扰抑制程度不够,同时滤除部分有用信号。对级联IIR陷波滤波器的自适应算法进行了讨论,提出了一种改进的空时处理器结构,将级联IIR陷波滤波器与空时FIR滤波器组相结合。该算法有效抑制了窄带和宽带干扰,改善系统性能,提高输出信干噪比。仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的性能优越性。     

一种基于时空域累积差分的红外小目标融合检测算法

在分析了目标、背景与噪声的基本特性后,提出了一种时空域累积差分融合的红外小目标检测算法。在空域上,对原始图像采用高通与低通滤波并差分突出目标信息。在时域上利用目标的运动特性进行多帧累积和差分处理,并对空域和时域处理的图像进行自适应分段线性变换增强图像,最后将增强处理的图像根据相应的准则融合采取自适应阈值分割处理。实验结果表明文中提出的算法能有效检测出低信噪比环境下的运动小目标。     

基于冗余字典的多特征压缩感知目标跟踪算法

针对多特征压缩感知算法中,要求信号稀疏表示的基是一个正交矩阵的问题,提出了提取红外与可见光的多特征目标构造冗余字典子空间下的稀疏表示,分析了压缩感知算法中感知矩阵的选择和稀疏信号的重构。根据对信号稀疏表示的重构,提出粒子滤波框架下基于冗余字典的多特征压缩感知跟踪方法,能够自动检测复杂场景中出现的动态目标。实验结果表明,与其他经典算法相比,该算法在光照变化、相似外形的干扰目标遮挡等复杂场景中具有更好的鲁棒性及实时性。     

一种基于显著性的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标检测是目标识别等领域的研究热点。考虑到红外弱小图像中目标信噪比较低,且成像目标的尺度变化较大,构建一种同时考虑局部显著性特征和全局显著性特征的红外弱小目标检测框架。构建一种基于多尺度卷积核的显著性目标检测算法,将该算法与谱残差算法分别进行显著图计算;在得到局部和全局显著图后,采用形态学方法进行显著图的融合以及自适应阈值方法进行二值分割。在给定的公开数据集上的实验结果表明,该方法相对于基准的显著性算法,在目标检测的准确性和虚警率上均有明显优势。     

基于改进codebook算法的运动目标检测

为解决运动目标检测算法鲁棒性和实时性差的问题,在原始codebook算法的基础上提出一种改进的codebook算法.在匹配码字时将最近更新的码字调整至码本列表的最前端,加快码字匹配的速度;以适应光照变化且运算简单的局部二值模式(local binary patterns,LBP)直方图向量代替原有的RGB向量,采用码本记录局部区域的纹理特性,并通过实验比较原始的codebook、混合高斯算法及改进后的codebook.结果表明:改进后的codebook算法较其他2种算法具有更快的处理速度和更好的检测效果,且增强对场景中光照变化的适应力.     

基于多尺度局部对比度和多尺度梯度一致性的红外小弱目标检测算法

针对复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题,提出了一种基于多尺度局部对比度方法与多尺度梯度一致性方法的红外小弱目标检测算法。利用多尺度局部对比度方法对红外图像中红外小弱目标进行增强,利用多尺度梯度一致性方法剔除复杂背景和强杂波干扰造成的虚警。从信噪比（SNR）增益、平均残留背景绝对值、检测率、虚警率及ROC曲线方面将新算法与max-mean算法、max-median算法、top-hat算法、IPI算法及MGDWIE算法进行了对比。实验显示：新算法相较于对比算法具有更高的SNR增益、更低的平均残留背景绝对值、更高的检测率及更低的虚警率。对比结果表明：新算法在复杂背景和强杂波干扰下具有良好的红外小弱目标检测准确性和鲁棒性,有效改善了复杂背景和强杂波干扰下红外小弱目标检测虚警率高的问题。     

无线电引信频域恒虚警率目标检测算法

针对无线电引信时域信号处理在小目标检测中的不足,根据CA-CFAR(单元平均恒虚警率)检测理论以及PD(脉冲多普勒)雷达回波频谱特性,设计了频域CFAR(Constant False Alarm Rate恒虚警率)目标检测算法。算法通过对回波信号作时频域变换,在频域上,以频率为单元对当前检测与历史平均检测作比较来检测目标存在。以FPGA+DSP搭建的硬件信号处理平台对算法的半实物仿真表明:该目标检测算法对小目标信号具有较好的检测效果。     

一种改进的运动目标检测算法

提出一种改进的运动目标检测算法,首先将视频序列中的一整幅画面进行分割,对分割产生的每块图像进行连续检测,一旦检测到有变化,即提取运动目标。接着将连续2帧差图像和背景差图像直接相乘,再将相乘的结果进行二值化处理得到运动检测结果,从而将运动目标从背景图像中分离出来,最终得到视频序列图像中运动存在与否的一个二值运动模板,由此提高运动目标检测的效果。     

基于局部熵的点目标检测算法分析

基于局部熵的目标检测与跟踪算法研究已有一些文章介绍,主要针对其应用、改进等方面。通过对点目标局部熵特点的深入研究,定量分析其在不同点目标对比度情况下的局部熵值变化,以及不同尺度子域对点目标作用,研究其中的相互关系,得出点目标的局部熵值定量分析算法。经不同灰度点目标与背景相同灰度差的情况下和具有相同对比度情况下点目标局部熵值的计算,验证了算法及分析的正确性。为点目标检测(如红外目标等)提供定量分析的基础。