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针对弱小目标检测技术的难点,根据红外图像中目标和背景杂波的特性,提出了一种基于非下采样方向滤波器组的红外地面背景抑制方法。首先,采用非下采样方向滤波器组对图像进行多方向分解,提取图像方向细节特征,然后,根据目标和背景杂波信号的差异,通过将基于傅里叶变换域的频域调整策略应在于分解后各方向子带,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的,最后采用经典的自适应阈值分割技术得到目标点,最终实现对目标的检测。实验结果显示,与最大中值滤波和局部去均值滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比较低的目标。 相似文献
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针对红外焦平面阵列(IRFPA)实时图像处理系统中的重要环节——IRFPA的非均匀性校正和红外图像的增强,提出了以FPGA为核心的红外焦平面成像实时处理系统。该系统能够实时完成校正系数的计算、IRFPA非均匀性校正、红外图像的增强及视频合成等功能。在FPGA中采用了并行处理结构和流水线技术,使系统的处理速度高达50M×12 bit/s,特别适用于大面阵、高帧频IRFPA实时图像处理。仅用一片FPGA完成所有的处理功能,使整个系统结构简单、体积小、功耗小,便于小型化。 相似文献
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一种利用序列图像从复杂背景中分割动目标图像的新算法:首先利用马尔科夫随机场模型和连续线过程建立精确的目标函数,采用并行计算方法计算出速度场,多面手到此为依据实现对目标图像的并行分割。 相似文献
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由于材料、工艺等原因,红外焦平面阵列(IRFPA)各单元普遍存在响应不一致的现象,从而导致IRFPA都存在非均匀性.非均匀性校正(NUC)是红外图像处理系统中的重要环节.文章在研究了基于神经网络的NUC算法的基础上,提出了一种采用DSP与FPGA相结合实现基于神经网络的非均匀性自适应校正算法实时实现硬件方法,在该方法中利用FPGA并行处理能力强的特点,对焦平面阵列进行非均匀性校正,而DSP的计算能力强,完成校正系数的自适应更新.将该方法应用于128×128红外成像系统中,可使系统长期稳定地工作,克服了校正参数的漂移问题. 相似文献
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针对红外焦平面器件(IRFPA)存在着严重的非均匀性和探测元响应特性随时间漂移的实际情况,开发了基于场景的递归最小二乘(RLS)非均匀性校正算法,通过逐帧估计每个探测器的增益和偏置,来补偿图像中的固定图案噪声。通过对参考信号的精确估计,达到最优的校正精度。在算法中,首先提出了一种条纹噪声估计方法来消除图像中的条纹噪声;然后利用周围探测单元的像素值,采用自适应加权平均滤波器的方法精确估计目标边缘处的参考信号;权系数是根据加性误差来选择的。这样,随着递归次数的增加,参考信号能够更接近真实的辐射信号。通过参考信号可以精确地估计探测器的增益和偏置。仿真实验以及对实际红外图像序列的实验结果表明,本文提出的校正算法收敛速度快、校正精度高,具有很好的外场工程适应性能。 相似文献
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