基于局部窗口的红外弱小目标检测方法

在分析红外图像中弱小目标检测方法的基础上,提出了一种基于局部窗口检测红外弱小目标的新方法。该方法利用图像的局部信息预测背景,直接根据当前像素点与背景像素点的灰度差及固定的分隔阀值检测目标,可以在低信噪比、强度变化剧烈的图像中获得较高的检测率与较低的虚警率。实验结果表明了该算法的有效性。     

基于K-L变换的水下激光成像弱目标检测

为了解决传统利用人造目标和背景在几何构成上的差别,或者利用人造目标和自然背景在图像灰度上的差别检测人造目标的不足,针对获得的水下激光图像对比度低、目标尺寸小及背景复杂等特点.利用正交变换的去相关特性,提出了一种基于K-L变换的水下激光图像弱小目标检测与描述方法.实验仿真结果表明,此方法可实现低信杂比条件下水下激光图像弱小目标的有效检测.     

基于时空域融合的红外弱小目标检测新方法

针对复杂背景下红外弱小目标的检测问题,提出一种基于时空域融合的检测方法。在空域上．通过灰度形态学Tophat变换抑制背景、增强目标;在时域上．对红外图像序列连续四帧进行沿时间轴一维小波变换,实现目标和背景的分离。然后对时空域融合的目标增强图像进行自适应阈值分割来提取弱小目标。实验结果表明。该方法能有效地检测运动红外弱小目标。     

一种基于差帧图像融合的弱小目标增强方法

为了能够在小目标检测时更加容易和准确的检测出弱小目标,提出了一种基于差帧图像融合的弱小目标增强算法,该方法首先对视频相邻帧进行差帧处理,然后对差帧结果进行图像融合,最后把融合结果与原视频帧图像的低频分量进行差分运算获得增强图像.实验结果表明该方法的正确性,实现了对弱小目标的有效增强.     

基于最小二乘支持向量机时域背景预测的红外弱小目标检测

针对信噪比较低时,如何有效地抑制自然背景对目标检测的影响,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)时域背景预测的红外弱小目标检测方法。首先针对前几帧图像中对应同一位置像素点的灰度值序列,利用参数经粒子群优化的最小二乘支持向量机进行函数拟合,并据此预测下一帧图像在该位置处像素点的灰度值;然后将原始图像与预测图像相减得到预测残差图像,利用基于二维Tsallis-Havrda-Charvat熵的阈值选取快速算法进行分割,并根据小目标运动的连续性和轨迹的一致性进一步分离噪声和小目标。文中给出了实验结果及分析,并与现有的检测红外小目标的空域和时域背景预测算法进行了比较。结果表明所提出的算法具有更高的检测概率,明显优于已有的基于背景预测的红外小目标检测算法。     

动态背景中基于特征点引导的动目标快速检测方法

为解决传统方法的不足,提出一种新方法实现动态背景中运动目标的快速检测。充分利用图像的特征点信息,对传统的SSDA算法进行改进,实现视频序列相邻帧间的配准。在经过配准的帧间,利用特征点及其邻域的灰度信息求取小窗口的灰度差的总和,则匹配误差较大的特征点必处在动目标区域,据此检测出运动目标的位置。实验证明,该算法具有简单、快速的优点,可用于动态背景中的动目标检测,也可用于图像的变化检测。     

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。     

基于粒子滤波的目标图像多特征融合跟踪方法

研究了序列图像中红外弱小目标的检测跟踪问题.基于多特征融合的小目标检测算法具有较好的检测性能和适应性,而粒子滤波则是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效方法.结合两种算法的优点,提出了一种基于粒子滤波的目标图像多特征融合跟踪方法.从红外序列图像中提取了局部灰度均值对比度、局部梯度均值对比度、局部熵和灰度分布四个典型特征,根据各个特征对弱小目标检测的贡献,自适应地进行特征融合.在粒子滤波的框架下,将融合后的特征信息转化为粒子的权值,对红外弱小目标进行跟踪.仿真试验表明,该算法有着良好的检测与跟踪性能.     

基于视频图像的运动目标识别与跟踪方法研究

文中先对包含复杂背景的运动目标视频图像进行了背景提取,然后利用Canny算法完成对去背景后目标图像的边缘检测,并对目标进行了识别、跟踪,获得了比较理想的识别效果.该方法可用于导弹图像制导、智能化交通监控系统和其它图像目标识别系统.     

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。     

基于全相位预处理的低旁瓣波束形成方法

为降低常规波束形成输出旁瓣级和背景噪声对弱目标检测的影响,依据波束形成指向性函数在目标波达方向上输出值为1、在非目标方向上输出值为小于1的特性,提出一种基于全相位预处理的低旁瓣波束形成方法。对水平直线阵接收数据进行分组处理;按搜索角度对各组数据进行相移预处理,并对各组数据相移预处理结果进行组合,得到一组新数据;对该组新数据进行相移、求和,可得到该搜索角度对应波束值。理论推导分析和仿真实验结果均表明：相比常规波束形成方法,新方法对水平直线阵接收数据进行分组组合处理,波束形成指向性函数发生了变化,旁瓣级得到13 dB以上的改善,信噪比提高1.7 dB,有效降低了旁瓣级和背景噪声对弱目标检测的影响,并消除了搜索角度与波达方向不一致时的波束域数据相位不一致性;新方法在没有进行Chebyshev滤波和其他约束优化情况下,只通过相移预处理就能够优化波束形成指向性函数。     

基于特征点和区域生长的目标图像分割方法

成像探测的运动目标图像中背景复杂并且含有大量的噪声,针对传统的目标的检测和分割方法精确定位困难、且不能完整分割等问题,提出基于特征点和区域生长的运动目标图像分割方法。通过相邻帧图像的绝对值差分图像得到大概的运动区域,利用基于LK光流的角点检测方法提取差值图像中的特征点,采用非最大值抑制对特征点的优劣性进行评估,对好的特征点进行区域生长,最终达到运动目标的分割目的。仿真结果表明:该方法能够对复杂图像序列中的运动目标进行精确定位,得到较好的目标分割结果,并且计算量小,具有较高的鲁棒性。     

红外系列图像运动小目标检测

红外系列图像运动小目标检测,基于形态学滤波抑制图像系列背景方法,在图像分割基础上,利用目标在帧间运动的连续性进行目标识别.即首先通过形态学滤波进行图像预处理,用自适应阈值方法分割出候选目标,再利用目标运动特征,采用邻域判决法最终检测出目标.模拟实验表明该方法能够准确高效地检测出运动小目标.     

Infrared Image Small Target Detection Based on Bi-orthogonal Wavelet and Morphology

An image multi-scale edge detection method based on anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet is given in theory. Convolution operation property and function as a differential operator are analyzed,which anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet transform have. An algorithm for wavelet reconstruction in which multi-scale edge can be detected is put forward. Based on it, a detection method for small target in infrared image with sea or sky background based on the anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet and morphology is proposed. The small target detection is considered as a process in which structural background is removed, correlative background is suppressed, and noise is restrained. In this approach, the multi-scale edge is extracted by means of the anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet decomposition. Then, module maximum chains formed by complicated background of clouds, sea wave and sea-sky-line are removed, and the image background becomes smoother. Finally, the morphology based edge detection method is used to get small target and restrain undulate background and noise. Experiment results show that the approach can suppress clutter background and detect the small target effectively.     

基于空时稀疏表示的红外小目标检测算法

提出了一种基于过完备空时字典及其稀疏表示的红外小弱目标运动检测算法。采用K奇异值分解算法学习连续多帧图像的运动信息和形态特征,构建自适应形态过完备空时字典;利用高斯运动模型检验自适应形态过完备空时字典,将其划分为能分别描述目标与背景的目标过完备空时字典和背景过完备空时字典;将连续多帧图像分别在目标过完备空时字典和背景过完备空时字典上稀疏分解,利用几个最大稀疏系数及其空时原子重构信号,增强二者残差来检测小目标信号。实验结果表明,该过完备空时字典不仅能同时描述目标与背景的运动信息和形态特征,极大地提高信号表示的稀疏程度,而且能有效增强目标与背景的特征差异,提高小运动目标的探测能力。提出了一种基于过完备空时字典及其稀疏表示的红外小弱目标运动检测算法。采用K奇异值分解算法学习连续多帧图像的运动信息和形态特征,构建自适应形态过完备空时字典;利用高斯运动模型检验自适应形态过完备空时字典,将其划分为能分别描述目标与背景的目标过完备空时字典和背景过完备空时字典;将连续多帧图像分别在目标过完备空时字典和背景过完备空时字典上稀疏分解,利用几个最大稀疏系数及其空时原子重构信号,增强二者残差来检测小目标信号。实验结果表明,该过完备空时字典不仅能同时描述目标与背景的运动信息和形态特征,极大地提高信号表示的稀疏程度,而且能有效增强目标与背景的特征差异,提高小运动目标的探测能力。     

SAR 图像目标检测方法综述

目标检测是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像方面的研究热点,综述SAR图像目标检测的几种方法.通过对传统方法SAR图像目标检测和基于深度学习的SAR图像目标检测进行梳理总结,从实验方面验证深度学习在复杂背景下SAR图像舰船检测存在的问题,分析目前SAR图像目标检测算法的优势和存在的不足,明确SAR图像目标检测急需解决的问题.     

基于边界链码的飞机目标检测方法

为有效区分天空背景下飞机目标的边界信息与纹理带入的噪声信息,完成飞机目标检测任务,对基于边界链码的飞机目标检测方法进行研究.分析作为典型人造刚体的飞机目标所具有的特性,利用Canny算法对图像进行边缘检测后,引入边界链码对获取的边缘进行建模;利用形态学修复对边缘的裂缝进行连接,通过滤除短边、验证封闭性及剪枝对边缘进行初步筛选与处理;提取边缘的直线段分量及角度跳变分量特征,构造并训练基于支持向量机的分类器,完成视频序列中边缘的分类,最终获取飞机目标的确切边缘.试验结果表明:该方法在确保分类器训练集大小的情况下,能够有效获取飞机目标的精确边缘,目标检测准确率达到96％,具有较高的工程应用价值.     

一种基于分层多尺度卷积特征提取的坦克装甲目标图像检测方法

针对坦克装甲目标的图像检测任务,提出一种基于分层多尺度卷积特征提取的目标检测方法。采用迁移学习的设计思路,在VGG-16网络的基础上针对目标检测任务对网络的结构和参数进行修改和微调,结合建议区域提取网络和目标检测子网络来实现对目标的精确检测。对于建议区域提取网络,在多个不同分辨率的卷积特征图上分层提取多种尺度的建议区域,增强对弱小目标的检测能力;对于目标检测子网络,选用分辨率更高的卷积特征图来提取目标,并额外增加了一个上采样层来提升特征图的分辨率。通过结合多尺度训练、困难负样本挖掘等多种设计和训练方法,所提出的方法在构建的坦克装甲目标数据集上取得了优异的检测效果,目标检测的精度和速度均优于目前主流的检测方法。     

双树复小波和独立分量分析的红外小目标检测

针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出一种基于双树复小波变换和独立分量分析(ICA)的检测方法。对图像作预处理:利用双树复小波对原始图像进行去噪,再利用Top-hat算子抑制背景;从原始图像减去通过快速独立分量分析(FastICA)分离出的背景图像,用双树复小波去噪;上述2方面得到的图像求和即为预处理图像。采用模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵选取阈值来分割预处理图像。针对红外小目标图像进行了大量实验,并和基于快速独立分量分析的目标检测方法、基于形态滤波的目标检测方法进行了比较。结果表明,本文方法抗噪性强,具有更为优越的检测性能。     

一种改进的Surendra运动目标伪装效果检测方法

现有的伪装检测主要是针对静态目标,并不能客观反映机动装备在作战行动中伪装的有效性。综合运动目标检测技术,结合伪装学原理,以军用卡车模型作为研究对象,基于Surendra背景更新建模算法并结合Lab三通道,提出一种机动装备迷彩伪装效果检测方法。根据所建立的实验系统,计算序列图中军用卡车伪装前后的形状特征参数集合之间的欧氏距离,得到实验序列图像的欧氏距离平均值为189.45,说明实验系统中伪装前后运动目标的形状特征参数之间极不相似,即经过伪装后的目标更具有一定的动态变形伪装特性。借助性能评价模块得出伪装前后目标图像相关系数范围为0.003 5~0.127 5,证明了该检测方法的科学性和可靠性;根据检测运动目标的算法原理,可知伪装后的运动目标图像与其中心背景之间更具有一定的融合性。