基于兴趣区分割的红外舰船目标实时检测算法

针对复杂海天背景条件下的远距离低信噪比红外图像舰船实时目标检测问题,分析了海天背景舰船目标图像特点,提出利用图像小波分解得到的水平与垂直细节分量提取兴趣区,通过在兴趣区进行迭代最大类间方差法分割检测舰船目标.实际录取数据实验结果表明,算法针对各种海面场景与目标类型均能准确检测目标,实时性好.     

海面红外舰船目标背景对比度的统计特性分析

在灰度的增益与偏置不变，以及目标背景对比度定义的基础上，研究了海面红外舰船目标背景对比度的特征，通过对大量实际海面红外舰船目标图像的统计分析，获得了海面红外舰船目标与其周围背景及背景与背景的统计特性，研究结果可用于海面红外舰船目标的检测中。     

基于小波变换的红外成像海面小目标检测算法

文中研究海面少像素舰船红外目标的自动检测算法，针对红外图像噪声干扰大，舰船目标像素少，但存在相对连续的目标小块区域等特征，考虑采用小波变换的方法达到增强目标，抑制噪声的效果，对用小波变换处理后的图像，分析目标和背景部分的灰度对比度，用图像对比度的方法易检测出舰船小目标。     

基于频率调制的红外舰船显著性检测方法研究

针对海面背景下的红外舰船目标检测,改进了一种基于频率调制的显著性检测方法。首先,利用高斯高通滤波器对红外图像进行处理,抑制海杂波影响;然后,利用频率调制的显著性方法检测舰船目标。结果表明,利用本文的方法检测红外舰船时目标较完整,得到的显著图分辨率高。该方法能满足实时性的要求。     

基于图像等级多样性的海上红外舰船显著性检测

海天和海岛背景下的海面多舰船红外目标检测一直是图像处理方面的难题。多舰船目标监视采用较广的视场和较大的景深,囊括了更多的目标信息和海天背景成像像素,使多舰船目标显著性的提取难度增大。同时,景深的增大使舰船目标成像更多地表现为小目标,轮廓特征不再明显,这对舰船目标的显著性检测造成了极大的困难。将图像等级多样性和超级像素理论用于海面多舰船目标显著性检测,提出了海面多舰船目标显著性检测方法。     

复杂海天背景下红外舰船目标的自动检测方法

近年来,舰船目标的检测与识别技术得到了人们越来越多的重视.研究了复杂海天背景下红外舰船目标的自动检测问题.首先运用小波变换对图像进行预处理,提高了图像的信噪比,从而抑制了噪声和背景杂波.然后针对红外舰船目标总是出现在海天线附近的问题,采用梯度强度均值分割的算法检测了海天线,确定了目标的潜在区域.最后,提出了一种基于行列均值的自适应阈值分割算法,结合使用红外舰船目标的几何特征量,采用特征匹配方法提取出舰船目标,达到了自动检测的目的.实验结果表明:该方法能有效地自动检测复杂海面背景中的红外舰船目标.     

基于色彩空间变换与异常检测的多光谱舰船感兴趣区域检测

针对多光谱遥感图像中复杂海面背景下海上舰船检测问题,在高斯模型RX异常检测算法的基础上进行改进,提出一种基于色彩空间变换的复杂海面上舰船感兴趣区域(ROI)的自动检测方法,解决了传统的阈值分割方法在遥感图像复杂海面背景下较难将目标与背景分离的问题。在多种不同复杂海面背景下的舰船ROI检测实验中,与传统阈值分割方法比较,该舰船ROI检测方法有较好的检测效果。     

利用图像区域自然尺度特征的海面舰船目标检测

为了提高动态海面背景中目标的检测性能,提出了一种新的基于图像区域自然尺度特征的海面舰船目标检测算法.算法将一维信号的自然尺度特征提取方法拓展到二维图像信号,通过相空间重构和分类,提取了图像灰度时间序列的自然尺度特征.利用BP神经网络,得到背景与目标自然尺度特征的辨识模型,然后对图像序列的自然尺度进行分类,检测得到舰船目...     

红外遥感图像舰船目标检测

红外遥感图像舰船目标检测在军舰探测、精确制导等军用领域以及海面搜救、渔船监测等民用领域具有极其重要的战略意义。本文回顾了红外遥感图像的发展历程,总结了舰船遥感图像的特点及其图像处理的难点。着重分析了海陆分割和海洋背景图像预处理的研究现状,对舰船检测算法进行了总结和归纳,在此基础上对各种算法进行比较并指出其适用性和优缺点,最后对其未来发展趋势进行了展望。     

基于多源遥感卫星的海面舰船目标检测方法

围绕光学卫星遥感图像中的海面舰船目标检测问题,考虑静止轨道遥感卫星和低轨道高分辨率遥感卫星的优缺点,提出一种基于多源遥感卫星的海面舰船目标检测方法。该方法首先通过多结构多尺度形态学滤波和自适应阈值分割对静止轨道卫星遥感图像进行目标预检测,然后将预检测结果与卫星图像的地理位置信息相结合来确定高分辨率遥感图像候选目标区域,最后提取候选目标区域中目标的主要特征,进行舰船目标判别,将判别结果反映到静止轨道遥感卫星图像上。仿真结果表明,该方法能有效检测出海洋背景遥感图像中的多个运动舰船目标,具有目标检测率高、虚警率低、时效性好等优点,为静止轨道遥感卫星对海面运动舰船目标的实时监视跟踪提供了技术支撑。     

EMD Based Infrared Image Target Detection Method

Under the complicated background of infrared image, the small target detection is a vital challenging task in modern military. In order to solve this problem, a novel method based on the empirical mode decomposition (EMD) is proposed in the paper, to detect small targets under complicated sea-sky background. The detection process contains two steps: the first step is to suppress the sea-sky background of the infrared image based on EMD; the second step is to segment the target from the background suppressed image through a threshold. The application of infrared images has shown that the performance of the algorithm can detect infrared small target under sea-sky background exactly. Compared with wavelet transformation, the testing results based on EMD method achieve tantamount results wavelet transformation, and even better in some respects. The simulations show that EMD method presented in this paper appears instructive for both theoretical and practical points of view.     

海空背景下确定弱小目标潜在区域的方法

目标潜在区域的确定对于成像型反舰导弹的目标检测、目标识别具有重要意义.本文深入分析了海空背景及舰船目标的红外特性,提出了一种海空背景下确定弱小目标潜在区域的方法,首先利用梯度算子得到差分图像,然后基于边缘阈值策略二值化图像,最后利用二值化图像在竖直方向上的投影确定目标潜在区域.实验证明次种算法速度快、精度较高、能够有效地剔除部分干扰.     

海天背景下红外小目标检测与轨迹拟合

在复杂海天背景下机载红外相机对落水人员的搜救中,提出一种针对红外视频中小目标检测高效算法,本算法首先采用形态学滤波对视频预处理,在相对运动背景下采用时间戳的Hough变换去除海天线的影响,更新海面监控区域;其次使用三帧差分分割小目标,采用改进的等价对算法快速计算分割小目标连通区域并标记。最后利用梯度下降法迭代出小目标运动轨迹,预测落水人员位置。实验表明,该算法不仅能有效地去除海天背景达到实时更新运动背景的目的,而且能够高效地检测出运动目标并标记并拟合出曲线方程,在一定时间内可预测小目标出现位置以便及时搜救落水人员。     

基于海天线抑制的舰船目标检测方法研究

为了改善海天背景下对中远距离上的舰船目标的检测效果,本文简要分析中远距离上红外目标的一些基本特性,海天背景的主要全局特征。简单回顾了基于海天线特征的海上目标的检测方法,指出海天线特征对于中远距离目标检测所带来的不容忽视的不利影响。在此基础上围绕形态学重建构建了一种背景估计方法,实现对海天线特征的有效抑制,并取得良好的检测效果。     

基于纹理特征分析的海天线检测方法

为抑制海空背景干扰和提高舰船检测速度,提出一种基于纹理特征分析的海天线检测方法。分析了典型红外海空背景下海天线区域的纹理分布特征,建立了适用于海天线检测的纹理模型。通过梯度特征计算和聚类分析找出图像中的候选直线位置,比较其纹理参数并准确检测出海天线。对多种复杂背景红外海空图像的实验表明,该方法适应面广,计算简便,具有很好的抗干扰能力。     

基于区域方差和RANSAC的海天线检测新方法

针对海空背景图像中海天线的检测问题,提出了一种基于区域方差和RANSAC算法的新方法.该方法首先搜寻图像中设定区域内方差最大值的位置,并以此确定出若干海天线候选点坐标,然后结合RANSAC算法求取海天线直线参数.实验证明,该方法能有效地检测出复杂海空背景下的海天线,具有鲁棒性强、运算速度快、工程实用价值高等优点.     

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.     

一种基于直线拟合法的新的海天线检测方法

针对海空环境的特点,在提取海天线前进行有效的背景抑制和目标增强处理.在直线拟合法的基础上提出了一种剔除粗大点的改进方法,并利用Matlab对该方法进行了仿真试验.试验结果表明,该方法可以有效地检测出海空背景下的海天线与舰船位置,为目标识别和图像配准奠定了良好的基础.     

低空背景下红外目标提取跟踪算法研究

为解决低空复杂背景下红外目标的提取和跟踪,提出了地平线检测排除地物背景的方法,然后在地平线之上的区域,采用边缘检测、阈值分割、边界搜索算法并结合多帧图像的相关性以及目标形态和运动参数的连续性来提取目标。实验表明,本文的算法计算量小、实时性强,可以有效检测出地平线,排除低空背景和假目标的干扰,实现稳定的跟踪,并最终完成了DSP的硬件实现。     

序列帧间双重匹配的红外点目标跟踪算法

针对海空复杂背景下红外点目标的检测与跟踪,提出了基于图像序列帧间双重匹配的边跟踪边检测算法,并建立了数学模型。它采用标记序列帧M以帧对帧的方式记录输入序列的帧间匹配结果,标记帧T以点对点的方式记录标记序列帧M的帧间匹配结果,统计帧S记录T中各像素的匹配成功次数,输入单帧图像同步输出矩阵T和S分别显示目标运动轨迹和迎头目标检测结果。算法匹配过程不随目标数目或运动状态而改变,且无需提前判断疑似目标位置,有效解决了目标在图像序列中突然丢失或出现被干扰情况下的跟踪,尤其可以对跟踪结果实时地进行目标分离,解决了迎头目标跟踪的难题。仿真和实际工程图像实验结果表明,算法具有较高的可靠性和实时性。