基于局部对比度测量的红外弱小目标恒虚警检测

鲁棒有效的弱小目标检测算法是光电跟踪系统成功的关键。本文针对空中远距离红外弱小目标检测的实际问题,在人类视觉对比机制基础上提出了一种检测率高、误报率低、处理时间短的红外小目标检测方法。首先,利用基于恒虚警率的Top-hat滤波和自适应阈值操作对原始图像进行预处理,得到疑似目标区域,该步骤可大大减少计算时间,同时保持恒定的虚警概率和可预测的检测概率;然后,定义了一种新颖有效的局部对比度测量算子,并引入图像局部的自相似性计算局部显著图,该过程不仅可以增强图像目标的视觉显著性,同时还可以抑制噪声,提高区域目标的信噪比;最后,在显著图基础上,利用简单的阈值操作就可以获得真实目标。定性定量实验结果表明,本文提出的方法与4种现有检测算法相比,具有更高的检测率、更低的虚警率和更少的检测时间,是复杂背景下红外弱小目标检测的有效方法。     

结合视觉注意力机制基于尺度自适应局部对比度增强的红外弱小目标检测算法

如何在没有先验信息的情况下从复杂噪声背景下快速检测到远距离进入的弱小目标,提高整个装备系统的响应能力,是目前IRST热门研究课题。本文通过引入视觉注意机制,提出了一种结合尺度自适应的局部对比度测量的红外弱小目标检测方法。本文首先采用拉普拉斯金字塔尺度空间理论对所有像素点局部对比度进行分析,获得对应的自适应尺度信息;然后在跳出效应的基础上设计了一种基于改进的局部对比度测量模型,最终生成一个显著图来突出目标特性,该方法能够在增强目标对比度同时,抑制背景杂波。定性定量实验结果表明,本文提出的方法相比于对比算法具有较高的红外小目标检测性能,能够对对比度不低于5%的目标稳定检测,适合防空武器装备工程应用。     

红外激光成像中的弱小目标的准确定位技术研究

由于红外激光成像中的弱小目标,存在信噪比低、无纹理信息和信号弱的特征,使得传统基于背景抑制的目标检测方法,无法将目标从复杂的背景中分割出来,检测准确率低。因此,将基于尺度空间的红外弱小多目标检测算法应用于红外激光成像中弱小目标的定位中,给出了红外激光成像中弱小目标定位硬件总体结构,其由传输控制模块、图像采集模块和弱小目标定位模块组成。采用传输控制模块TMS320F2812传递和处理系统中的图像,依据中央控制单元的命令对红外摄像机进行控制,通过核心芯片为XC95288XL的图像采集模块获取弱小目标图像,依据一定的字节顺序保存在RAM中。通过软件设计中的基于尺度空间的红外弱小多目标检测算法,完成弱小目标的准确定位。实验结果表明,该算法可在不同背景环境中,有效过滤干扰区域,准确检测出实际弱小目标,鲁棒性较高。     

基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测

针对复杂的天空背景,提出了一种基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测算法.首先通过频域残差法对原始图像进行初步处理,缩小红外弱小目标的待识别目标区域;接着利用DoG算子得到预处理后图像的尺度空间并实行特征点检测,获得最佳尺度图像,再对特征图像进行加权融合;最后通过信息熵分割来实现红外弱小目标的检测.仿真结果表明,本文方法跟文献中所提的优秀算法相比,能有效地检测出红外弱小目标,提升了目标图像的信杂比.同时,能很好地适应不同复杂场景,为红外弱小目标的跟踪应用奠定了基础.     

基于局部对比度机制的红外弱小目标检测算法

针对复杂背景和低信杂比条件下的红外弱小目标检测难题,提出了一种基于局部对比度机制的红外弱小目标检测方法。该方法提出了一个包含中心层、中间层和最外层的3层窗口,可以使用单尺度计算完成不同尺度弱小目标的检测。首先,对中心层引入匹配滤波思想,有针对性地增强真实目标;同时,提出最接近滤波原则,对最外层进行背景估计,以缓解目标靠近边缘时的检测难题;然后,在目标增强结果与背景估计结果之间进行比差联合的对比度计算,达到同时增强目标和抑制背景的目的;最后,通过自适应阈值分割,提取真实目标。实验结果表明,相比现有算法而言,该算法可更好地增强目标、抑制复杂背景,且原理简洁易实现,可有效减少运算量。     

基于稀疏环决策的天空背景红外弱小目标检测算法

针对天空背景红外图像中弱小目标检测的难题,分析了红外目标检测的模型,提出了基于稀疏环决策的目标检测算法。利用数学形态学滤波目标增强方法对图像进行背景抑制,而后采用恒虚警检测方法对滤波后图像进行自适应分割,从而获得候选目标点,然后计算各个候选目标点的局部自相似性描述子,对自相似性描述子归一化、分块之后得到稀疏环表示,利用相应的判断准则可以判别目标点与虚警点。实验结果表明,该算法应用于复杂云层背景弱小红外目标图像能够得到较理想的结果,与移动管道滤波方法相比,能有效区别目标点与固定云层杂波干扰,并且虚警率低,易于实现。     

基于Facet模型与方向相对极差的红外小目标检测方法

在对Facet模型的方向导数特征进行研究的基础上,针对红外弱小目标提出了一种利用局部方向相对极差计算显著性的方法,以快速有效地提取复杂背景下的红外弱小目标。基于弱小目标单帧检测理论,首先计算原始图像的Facet方向导数特征,然后在Facet方向导数特征图的局部内,沿着导数方向计算相对极差对比度显著图。通过对各个方向上的相对极差对比度显著图进行融合得到最终的显著性图像。最后,采用适当的阈值分割从该图像中提取目标。实验结果表明,本文算法对复杂红外弱小目标图像具有很高的信杂比增益和背景抑制因子。另外,该算法的计算复杂度低且可利用二维卷积加速计算,具有良好的算法实时性,适用于各种处理器平台的工程实现。     

梯度差各向异性高斯滤波的红外小目标检测

针对现存背景抑制算法未能有效抑制复杂背景而导致的高虚警率及低检测率问题，提出一种基于六方向梯度差各向异性高斯滤波抑制、双层正交灰度差与对角灰度差目标增强、灰度指数自适应阈值分割的小目标检测算法。首先，采用高斯滤波技术融入梯度差思想设置一系列背景抑制策略；接着，将抑制后的图像利用正交灰度差与对角灰度差映射在双层滑窗上增强局部对比度，提高目标显著性；最后，通过像素灰度指数自适应分割算法检测真实弱小目标。实验结果表明，该算法的背景抑制因子指标高达93%，能随背景局部变化来自适应建立背景抑制模型，从而自适应抑制复杂背景突出目标。     

基于改进加权增强局部对比度测量的红外小目标检测方法

红外弱小目标检测技术是红外搜索与跟踪系统的重要组成部分(IRST)。一般来说,在复杂背景环境下,红外弱小目标检测往往会有高虚警率和低检测率的问题。为了解决这一问题,提出一个改进的加权增强局部对比度测量（IWELCM）检测框架,具有重要意义。首先,通过将局部对比度机制与信杂比(SCR)的计算相结合,提出一个增强的局部对比度测量方法,在增强图像中疑似红外弱小目标区域的同时也提高图像的SCR。其次,通过利用红外图像中弱小目标的特性,以及目标与周围背景的统计差异,提出一个改进的加权函数来进一步增强目标和抑制背景。最后,采用一个自适应阈值分割的方法去获取检测的目标。在不同场景的数据集上的对比实验表明,与七种现有流行的方法相比,提出方法在复杂背景下能够有效地从干扰对象中提取真实的红外弱小目标,具有更好的检测性能。     

背景自适应的多特征融合的弱小目标检测

针对红外复杂背景下的弱小目标检测难题,提出一种基于背景自适应的多特征融合的复杂背景下弱小目标的检测算法。首先,通过对红外图像进行空域滤波去除孤立噪声点,并利用恒虚警率分割消除大面积平稳背景,获得疑似目标集。然后融合红外图像的背景信息、弱小运动目标的灰度特征、目标与周围像素的方向梯度特征等多个典型特征,消除疑似目标集中的大部分假目标,最后运用运动特征获取真实目标的轨迹,最终实现复杂背景下的红外弱小目标的检测。实验表明:该算法能实现复杂背景下低信噪比的红外弱小目标快速检测,具有检测概率高,算法速度快,鲁棒性好的特点。     

基于TDC的二级频率标准驯服算法

利用全球定位系统(GPS)接收到的秒脉冲(1PPS),对常见的二级频率源温补晶振(TCXO)和相干布局囚禁(CPT)原子钟驯服开展研究。设计了硬件锁相环的驯服方案,利用时间数字转换器(TDC)测量本地分频1PPS与GPS接收机收到的1PPS时间差,实现本地信号相对GPS时间信号的锁定。锁定之后,TCXO实现了万秒稳定度为8.5×10^-12,驯服后3.5×10⁴ s的平均频率准确度提升至5倍以上。此外,深入研究了CPT原子钟的噪声模型,在Matlab上对其进行仿真,建立起频率白噪声和频率随机游走噪声在阿伦方差曲线上的对应关系,对比了平均滤波和平均滤波+卡尔曼滤波2种滤波测频方案对CPT原子钟的驯服效果,频率稳定度在5×10⁴ s时有一个数量级的提升。     

新型任意阶分抗逼近电路及新型标度方程

介绍并研究一类具有物理可实现性的描述分数算子有理迭代过程的非正则标度方程,提出几种新型分抗逼近电路,并用广义非正则标度方程描述。推广出基于未知参量m,n的一类非正则标度方程,并研究其描述的分数算子有理迭代过程的特性。置换已知分抗逼近电路中元件位置获得4种新的分抗逼近电路,并用相应的广义非正则标度方程描述。研究表明,广义非正则标度方程具有不同的近似解。最后,介绍广义非正则标度方程描述的阻抗函数代数迭代过程的优化方法,基于新型分抗逼近电路,提出几种具有高运算恒定性的任意阶标度分形分抗逼近电路设计方案。设计分数阶微电路仿真实验,验证新型分抗逼近电路的运算性能。