基于小波变换的海面红外小目标检测

本文提出了一种基于小波多尺度分析的海面红外目标自动检测方法.在分析海空场景图像特征的基础上,利用小波多分辨率分析和小波变换良好的局部分析特性,研究了图像预处理和目标检测的小波分析方法.通过实验证明本文提出的检测算法在各种复杂的海空背景以及不同环境干扰下有较好的检测效果.     

改进的红外弱小目标检测方法

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。     

红外图像序列中运动弱小目标检测的方法研究

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.     

基于粗糙集理论的红外小目标检测

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。     

基于全卷积网络的红外弱小目标检测算法

在小天体探测、导弹制导和战场侦察等航空航天领域,由于目标信号较弱,占有像素数少,缺少目标形状和纹理信息,使用手工特征提取的传统算法容易出现大量虚警,而拥有强大特征提取能力的深度学习算法无法对微小且缺乏轮廓信息的目标训练.本文采用了滑动窗口取样训练,它源自基于人类视觉特性的传统目标检测算法中嵌套结构的思想,设计了一种使用...     

基于时空域融合滤波的小目标检测算法

针对目前小目标检测存在的难点,提出了一种基于时空域融合的小目标检测方法。该方法首先运用形态学Top-hat进行空域滤波,将原图像中的大部分背景及杂波抑制,时域上采用三帧差分方法增强目标。融合后对图像进行自适应阈值分割,得到潜在目标点,最后根据目标运动的连续性与规则性采用邻域判决法滤除虚警点,检测出目标的运动轨迹。仿真结果显示该方法能较好检测出复杂背景下低信噪比运动小目标。     

基于非下采样Contourlet变换的红外小目标检测方法

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...     

红外小目标实时检测系统实现

采用TI的C6416为核心处理器,辅以FPGA,构建了一套红外小目标实时检测系统,主要算法由两片C6416并行处理实现,FPGA完成图像预处理和对外接口.算法上提出了基于双滑窗的局部阈值二值化方法,并采用图像预处理技术来改善图像分割效果,利用目标在连续帧间运动的关联性来剔除干扰目标、降低虚警概率.实验表明,系统的目标检测效果和实时性均达到了要求.     

基于遗传算法红外小目标检测的研究

为解决复杂空中背景下红外弱小目标的快速检测,提出了一种基于遗传算法的检测思路。该思路主要是通过利用遗传算法高效快速的搜索方式,结合传统的红外小目标检测算法,最终实现红外弱小目标的快速检测。最后通过MATLAB编程后,实现了复杂背景下红外小目标的快速检测。通过仿真及与相应的传统算法的比较,发现了遗传算法自身的优势和劣势,最后说明了遗传算法在红外小目标检测领域广阔的应用前景。     

基于特征显著性融合的红外小目标检测

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。     

一种用于红外小目标检测的改进Canny算法

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。     

融合多尺度分形注意力的红外小目标检测模型

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。     

复杂背景条件下的红外运动小目标检测算法

在红外成像制导系统中,运动小目标易受到背景和噪声的严重干扰,从而导致较低的信噪比,给目标检测带来了难度.为此,我们首先使用基于Top-Hat变换的数学形态学滤波对红外数字图像进行背景抑制.进而对经过黑、白Top-Hat变换后的图像求取并集,然后,通过自适应门限分割得到小目标.试验结果表明该方法在信噪比接近2的时候仍能够得到较好的目标检测效果.     

天空背景下一维红外小目标检测技术研究

针对小波去噪法在处理天空背景下一维红外小目标时不能有效去除包含在近似系数中的高频噪声的问题,提出了首先通过Top-Hat算法对近似系数进行背景对消,然后采用改进阈值函数对细节系数进行量化的检测方法。数字仿真结果表明,新方法能有效地去除噪声干扰,提高信噪比。     

红外小目标小波多尺度相关检测方法

提出一种基于小波多尺度相关的目标检测方法.该方法通过二进小波对图像进行多尺度分析;利用边缘和噪声具有不同的Lipschitz指数造成它们的小波变换模在不同尺度下的不同传播特性,根据小波变换尺度相关性计算相邻大尺度模相关量用来增强信号,抑制噪声,提取粗略边缘图;并结合小尺度检测,具有定位精确的特点,将粗略边缘图与小尺度模图相与,寻找模极大值点,得到最终的检测结果.实验结果表明,该方法较传统的小波多尺度边缘检测方法能更加有效地进行红外小目标检测.     

利用近距离目标红外图像的机动检测问题研究

机动检测问题是目标跟踪(尤其是对近距离目标跟踪)过程中的一类关键性问题.传统的机动检测方法一般将目标看做点目标来处理,而在能得到目标红外图像的情况下,依据红外图像跟踪可以得到更快、更准确的机动检测性能,本文提出了一种针对近距离目标红外图像的依据类散度的小波包变换、初始聚类后叠代逼近以及能量最强直线段提取的图像处理方法,该方法在较低信噪比情况下依然能够保持较好的目标中心的跟踪精度,并进一步改善机动检测的性能.     

基于二维EMD的红外图像弱小目标检测

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。     

Elman神经网络在红外小目标检测中的应用

介绍了Elman神经网络的基本原理及红外小目标检测的特点。利用Elman神经网络对红外图像进行背景估计,然后通过背景对消原理消去背景噪声,从而检测到潜在的小目标。运用Matlab7.0的神经网络工具箱进行了编程实验,编程仿真结果表明,该方法对红外小目标能取得较好的检测效果.     

基于FPGA的红外弱小目标检测算法

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.     

一种基于多尺度距离像的红外小目标检测方法

本文提出了一种基于背景纹理分析和多尺度距离像分析的目标检测方法.通过小波多尺度分解来提取不同分辨率下背景纹理的能量特征,并计算这些特征向量与中心向量的距离,从而得到相关的距离像,目标检测在所得的距离像上完成.在检测过程中利用红外小目标的特性,根据分析距离像统计直方图来实现检测门限的自适应选取.实验证明该方法取得了较好的效果.