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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。 相似文献
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根据红外弱小目标的时空域特性,提出了一种基于时空二维直方图均值移动的红外弱小目标跟踪方法。本文构建了空域分量和时域分量来表示红外弱小目标,形成时空二维图像。当前帧图像包含目标的空域分布信息,因此将当前帧图像作为空域分量;差分图像包含目标的运动特性,反映了目标的时域特性,因此将前后两帧差分图像作为时域分量。利用时空二维目标表示方法,采用均值移动算法进行目标跟踪,同时根据Bhattacharyya系数来更新目标模板。采用实际拍摄的小目标视频来检测本算法,仿真结果显示本算法能稳健的跟踪红外弱小目标,均值移动算法的跟踪精度得到了较大的提高。 相似文献
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基于梯度信息的C-V模型图像分割算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统的C-V模型对于含有多灰度级目标的图像难以准确分割并且分割速度缓慢等问题,提出了在C-V模型中引入梯度信息的图像分割算法。该算法在C-V模型的偏微分方程中加入了基于梯度信息的加速因子和弱目标边界控制力,加速因子的引入可以显著地提高C-V模型的分割速度,弱目标边界控制力可以有效地防止弱目标边界泄漏和漏分割。实验结果表明:该算法能够有效分割出弱目标和提高图像分割速度。 相似文献
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本文基于海天背景目标提取技术的研究,给出一种实用的海天线提取算法。首先,采用空域滤波消除弱小船只目标和近域海浪杂碎波的干扰,对降噪后的红外图像进行形态学梯度运算,采用Ostu阈值分割方法,获取海天线边缘轮廓,然后利用Hough直线检测算法,获取海天线待拟合点数组,最后利用最小二乘法拟合海天线。实验结果表明,本算法能够准确、快速地提取海天线,为海上目标的快速探测跟踪奠定基础,对红外搜救设备进行海上目标探测跟踪具有重要意义。 相似文献
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图像边缘提取的区域联合分割与主动轮廓模型 总被引:1,自引:0,他引:1
在目标的识别与跟踪处理中,目标图像的边缘提取是一项关键技术。采用边缘区域分割和主动轮廓C-V模型算法,而C-V模型更适用于水下的球体、椭球体边缘检测,具有提取的边缘连续的优点。当然,在处理不同的实际问题时,针对环境条件和要求的不同,可以选择适合的算子进行图像边缘提取。 相似文献
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基于三维在线表观模型的粒子滤波目标跟踪算法 总被引:5,自引:5,他引:0
提出的基于三维在线表观模型的粒子滤波目 标跟踪算法,以目标的独立特征为基础,分别从空域和时域对目标进行描述,构建目 标的三维表观 模型,并通过多重线性空间理论表达目标表观随时间推移引起的变化,实现模型的在线增 量更新。采用 粒子滤波方法,对每个独立线索分别进行在线权重估计,通过多线索的融合实现动 目标的稳定跟踪。 三维在线表观模型和在线跟踪机制使跟踪模型对目标与背景的在线区分能力得到进一步增强 ,保证了算法 在目标表观变化时的跟踪稳定性。通过多种目标表观复杂变化的场景验证,均取得了良好 跟踪效果。 相似文献
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边界效应是制约相关滤波跟踪性能的一个重要因素.目前大多数方法只是简单地采用先验知识,如逆高斯分布,预设掩模等,或者分割前景目标作为正则化项,进行约束求解,并没有考虑目标的空时域特性.针对这一问题,本文提出一种基于注意力学习的正则化相关滤波跟踪算法.该方法考虑目标在空间中的分布特性,利用注意力机制学习目标的特定空间权重,适应目标在空域中的变化;同时利用目标在时域中的连续性,通过对注意力权重矩阵的约束来间接调整滤波器;最后通过交替方向乘子(ADMM)算法迭代优化模型.我们在标准的数据库上进行大量实验,结果表明本文算法能实时跟踪目标,并且在精确度和成功率上都有了一定的提升. 相似文献