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为了进一步提高红外弱小目标检测的准确性和实时性,针对红外图像的特点利用修正的Top-Hat算子对目标图像进行背景抑制以提高目标检测概率。根据已有的先验知识构造属性集,把灰度直方图限定在感兴趣区域,减少背景和噪声的干扰。利用改进的OTSU算法进行图像分割以检测目标。为了提高分割算法运算速度,把快速递推算法推广应用到了本文算法中。实验选取了不同类型的红外图像,将本文算法和其他文献中算法的分割结果进行了比较。实验结果表明,本文算法具有更好的分割效果,目标分割准确,运算速度提高了60%以上。属性直方图可以针对具体问题,利用已有的先验知识灵活构造,具有较好的通用性。 相似文献
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红外图像序列中运动弱小目标检测的方法研究 总被引:26,自引:3,他引:23
研究在红外图像序列中检测运动弱小目标的方法.首先通过高通或形态学滤波进行图像预处理,进一步用似然比检测分割出候选目标,考虑到环境干扰造成的目标在某一帧暂时消失的情况,提出了利用目标运动特征通过选择合适的邻域判决条件并结合图像流分析提取运动弱小目标的一种方法.模拟实验表明该方法能够准确高效地检测出运动弱小目标. 相似文献
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红外图像处理中的点目标检测技术是近年来信息处理研究的热点和难点之一,而粗集是一种用于处理含糊和不确定性问题的新的数学工具。本文提出了基于粗集理论的红外小目标检测算法,该检测算法可按红外图像模型的频域属性、灰度值属性和相关性属性,把目标从背景中分离出来。实践结果表明,该算法能够对小目标进行可靠的检测。 相似文献
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对存在背景干扰和噪声情况下的红外小目标检测方法进行了分析,提出了一种时空结合的红外小目标检测算法.首先根据背景图像变化较慢的特点,运用相邻帧相减以减少背景和噪声的干扰,接着对残差图像进行非下采样Contourlet变换,利用非下采样Contourle分解后子图像的特性抑制剩余的背景并消除噪声,提高了目标信噪比,最后通过... 相似文献
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复杂背景下的红外图像通常存在信噪比低、邻近像素灰度变化不明显以及易被杂波信号和噪声干扰的特点,导致红外小目标检测困难。为解决上述问题,提出一种基于特征显著性融合的红外小目标检测算法。首先,在空间域中利用目标与其局部背景灰度差异来计算得到灰度显著图,在频域中结合谱残差计算得到背景抑制后的频域显著图;其次,将灰度显著图和频域显著图归一化后通过哈达玛乘积相互融合;最后,通过自适应阈值分割并使用Unger滤波器剔除较小的噪声点,从而提取出目标区域。实验结果表明,所提算法对图像的信噪比有了数十倍的提升,对背景抑制效果显著,并有着检测率高和虚警率低的优点,是一种有效的小目标检测算法。 相似文献
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一种用于红外小目标检测的改进Canny算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对红外小目标检测问题,分析了Canny算法存在的不足,将子波理论引入到Canny算法中,提出了基于子波去噪的改进Canny算法,最后用实例证明该算法具有良好的红外小目标检测性能。 相似文献
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为提高红外图像小目标检测的性能,融合传统方法的先验知识和深度学习方法的特征学习能力,该文设计了一种融合多尺度分形注意力的红外小目标端到端检测模型。首先,在对适用于红外图像弱小目标检测的多尺度分形特征分析基础上,给出了基于深度学习算子对其进行加速计算的过程。其次,设计卷积神经网络(CNN)学习度量得到目标显著性分布图,结合特征金字塔注意力模块和金字塔池化下采样模块,提出了一种基于多尺度分形特征的注意力模块。将其嵌入到红外目标语义分割模型时,采用非对称上下文融合机制提高浅层特征和深层特征的融合效果,并利用非对称金字塔非局部模块获取全局注意力,以提高红外小目标检测性能。最后,采用单帧红外小目标(SIRST)数据集验证提出算法的性能,所提模型交并比(IoU)和归一化交并比(nIoU)分别达到了77.4%和76.1%,优于目前已知方法的性能。同时通过迁移实验进一步验证了提出模型的有效性。由于有效地融合了传统方法和深度学习方法的优势,所提模型适用于复杂环境下的红外小目标检测。 相似文献
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针对红外图像中的弱小目标检测,提出了一种经验模态分解(EMD)检测复杂云天背景下红外弱小目标的新方法。该方法基于Delaunay三角剖分和径向基函数,将一维EMD方法推广到二维,并将其应用于红外图像中小目标的检测。仿真实验结果表明,该方法能快速、准确地检测出云天背景下的红外弱小目标。 相似文献
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传统的红外弱小目标检测算法一般采用DSP(digital signal processing)处理器实现,算法复杂且实时性差,本文提出了一种基于FPGA(field programmable gate array)的自适应阈值的FAST(features from accelerated segment test)算法对红外弱小目标进行检测,利用FPGA并行处理的特点,采用流水线设计实现了算法的硬件加速.改进的自适应阈值方法可以根据不同的环境生成合适的阈值,避免了由于阈值选择不当造成的红外弱小目标的丢失或冗余.最后采用4组不同的实测红外图像进行实验,结果表明:该算法能实时地检测出红外图像中的弱小目标,并且能够取得较高的检测率和较低的虚警率,满足实时性和有效性的要求. 相似文献