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一种复杂环境下的红外成像运动目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统运动目标检测方法不能应用在背景和目标都存在运动的应用场合的缺点,文章提出了一种复杂环境下的红外成像运动目标检测方法。该方法首先对相邻两帧运动图像利用三步搜索法和最多邻近点距离相关匹配准则进行背景匹配,然后对匹配后的图像进行帧间差分并对差分图像进行灰度形态学滤波以去除背景噪声点,最后利用阈值分割方法检测到运动目标的位置。利用实际拍摄的红外图像对该算法进行了实验并与传统帧间差分法进行了比较,结果表明利用该方法能很好地解决传统帧间差分法应用中的缺点。 相似文献
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针对天空背景下红外运动弱小目标的检测问题,提出一种结合小波变换和管道滤波的序列图像的检测算法。首先对红外序列图像采用小波变换,再采用全局门限法进行阈值分割提取出潜在目标,用形态开运算去除噪声点,以减少候选目标数目,最后再使用管道滤波的方法确定真实目标。实验结果表明,该方法能有效地检测运动红外弱小目标,显著提高红外弱小目标的检测概率,并易于硬件实现。 相似文献
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基于变邻域变步长LMS背景预测检测红外小目标 总被引:4,自引:0,他引:4
在分析强起伏背景信号的基础上,利用背景局部信号统计特征和目标运动特性,提出了一种基于变邻域变步长LMS自适应背景预测的红外弱小目标检测方法.首先将两类背景交界处像素的邻点按最大类间平均离差准则分成两类,和中心像素点相近的一类构成预测邻域,而背景内部区域采用固定预测邻域;然后提出了一种改进的变步长LMS自适应算法,在所得预测域上进行背景预测,由实际值和预测值相减得到残差图像;最后采用二维Tsallis-Havrela-Charvat熵阈值选取方法对残差图像进行分割,并根据目标运动的连续性和一致性确认真实小目标.针对实际红外图像序列的实验结果表明:该算法能有效地抑制强起伏杂波,增强目标能量,降低虚警率,对强起伏背景下弱小目标具有很好的检测性能. 相似文献
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针对高速运动空中目标在远距离探测过程中能量微弱、信噪比低的问题,本文提出了多波段红外目标的空谱关联检测算法.首先利用目标的红外成像特性实现噪声滤除、目标增强与背景抑制,提升图像对比度,并利用连通域分割方法实现潜在目标区域提取.在此基础上,构建目标和背景的多波段光谱特征库,采用RX异常检测算法有效剔除单一波段的虚警,得到多波段红外图像的空谱关联目标检测结果.基于不同背景、不同光照条件场景下的多波段红外图像数据进行仿真实验.实验结果表明,多波段空谱关联检测结果优于任意单一波段的检测结果,目标检测准确率达到98.35%,而虚警率仅为7.5×10-7,验证了本文算法对于远距离目标检测的有效性. 相似文献
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针对红外点目标图像的特点,融合目标检测与无损-近无损压缩技术,提出了一种目标-背景分类的高保真压缩方法。将红外图像分成若干子块,对每个子块进行基于"最大中值滤波"背景抑制算法的点目标检测,根据检测结果将图像子块分为包含疑似目标的目标子块和不含目标的背景子块,对目标子块图像无损压缩,对背景图像子块近无损压缩,从而提高红外遥感图像压缩比,降低数据传输量,减轻数据传输压力。实验结果表明:所提的方法与传统全图无损压缩方法相比,能在不损失点目标信息的高保真压缩前提下,使图像压缩比提高40%以上。该方法对星上实时处理系统、红外探测跟踪系统的设计具有一定的理论和工程应用价值。 相似文献
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对复杂背景下的SAR图像强回波目标检测问题进行了研究,提出了基于偏态分布方差的自适应检测算法。首先设计一种新的基于偏态分布模型的方差滤波器,偏态分布方差滤波器可减少相干斑噪声对检测的不良影响,提高图像方差的差异性,即强目标回波边缘灰度方差相对于强目标回波灰度方差、背景杂波灰度方差更小。其次,算法改进了根据图像复杂度自动选取阈值方法,通过自适应检测小方差像素,实现强回波目标检测。仿真结果说明该算法能够对SAR图像强回波目标较快地进行准确检测。相比方差特征法(VAR)和扩展分形特征法(EF)在检测速度与虚警率方面均具有较大的优越性。 相似文献
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基于梯度特征的图像自动分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用遥感图像进行海上目标检测、监视的关键技术是实现海陆分离,从而为目标检测、监视减少不必要的处理工作。传统的采用阈值分割方法分离陆地,但是这种方法对于陆地上灰度级较低区域容易造成误分割。而且,很显然的不能够充分利用图像中的灰度变化信息,即梯度。为此提出了一种基于梯度特征的海陆分割算法。首先利用边缘检测提取图像的梯度特征,梯度特征对灰度级并不敏感而对梯度的变化敏感,对于陆地灰度级较低的区域也能够提取边缘。对得到的边缘进行形态学处理,利用设定的面积阈值将图像分为主体陆地区域和孤立陆地区域,进一步可以屏蔽陆地。实验结果表明,该方法可以较好的分割陆地中阴暗区域,对于未经辐射校正图像有较好的适用性,并且有较快的处理速度。 相似文献
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针对运动场景和噪声混叠的红外图像,提出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的红外图像运动补偿滤波算法。首先,算法设计采用运动补偿滤波算法,通过帧间相关性和阈值判断等方法,有效实现图像区域检测分类;其次,对分类后的区域选定不同参数的滤波处理,有效抑制噪声,改善图像显示质量;最后,硬件使用流水线结合并行处理的解决方案,能够有效提高图像处理的速度。实验结果表明:基于FPGA的红外图像运动补偿滤波算法设计资源消耗低,将运行优化算法耗时降低到了1 ms内,为红外图像实时处理应用提供了基础。 相似文献
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针对在非均匀杂波背景下,杂波抑制后孤立强杂波剩余能量导致动目标检测虚警率升高的问题,提出了一种基于滤波响应损失的多通道合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)方法。对多通道的合成孔径雷达(SAR)图像进行维纳匹配滤波处理,在杂波抑制残差图检测的基础上,根据滤波前后信号的能量差异设计了滤波响应损失检测量,对潜在目标进行二次检测,以剔除虚警。仿真与机载实测数据表明:该方法能在非均匀杂波背景下有效改善动目标的检测性能,可应用于运动平台雷达对地监视预警。 相似文献
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为提高星敏感器抗杂光干扰性能,提出了一种称为背景滤波的全帧型星图处理算法。根据星点和背景不同特征,对背景估计法进行了改进:设定模板尺寸为7"7像素,用模板边缘像素的均值作为中心点的背景估值;将目标点本身引入背景估计,增加目标点权重以抑制背景的残留;设定一较小的固定阈值以分割星点与虚警点,并采用单双点去噪。给出了适宜FPGA并行处理的算法流程。对不同噪声水平下受杂光干扰的星图的处理结果表明:与分块阈值法和高通滤波法相比,背景滤波算法的抗杂光能力更强,虚警率低,星点提取率高,运算简单,便于FPGA实现,有无杂光干扰时的适应性好。 相似文献
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红外图像中的弱小目标检测技术在精确制导等领域有着广泛的应用,是提升现代军事实力的关键环节。传统的目标检测算法主要基于背景抑制和目标显著性两个方面,但往往不适用于色差较大、干扰较多的复杂环境。本文提出一种基于梯度检测和局部连通性判断的弱小目标检测算法,利用弱小目标在局部区域的梯度特性和连通特性识别可疑目标,并采用区域生长算法进一步剔除检测到的干扰点。同时采用自适应策略确定相关阈值,提升算法的灵活性与应用范围。本文算法在反映多种检测环境的图片和视频序列中进行检测,并与传统方法比较。检测结果表明:该方法准确率较高,可保证较低的虚警率,同时处理速度较快。 相似文献
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红外弱小目标检测技术是目标自动检测系统中的核心技术之一。在复杂背景以及强杂波存在的情形下,红外弱小目标检测往往会有高虚警率的问题。对于这一问题,提出了一种基于多尺度局部对比度与局部梯度分布的红外弱小目标检测算法,具有重要意义。相比于以前的算法,该方法利用多尺度局部对比度机制增强红外图像中的疑似红外弱小目标的区域,再利用红外图像的局部梯度分布信息对这些疑似红外弱小目标的区域进行判别,剔除其中的虚警区域,得到有低虚警率红外弱小目标检测结果。实验结果表明:该算法结果可靠,检测准确率高。可见,新算法可以有效地提高在复杂背景以及存在强杂波情形下红外图像中弱小目标的检测准确率。 相似文献
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基于NMF、ICA和复Contourlet变换的红外小目标检测 总被引:2,自引:0,他引:2
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,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)、独立分量分析(ICA)和复Contourlet变换的检测方法。首先通过非负矩阵分解和独立分量分析分别抑制原始图像的背景,得到不同的小目标残差图像;接着采用复Contourlet变换对残差图像进行去噪;再对上述去噪后的小目标残差图像求和,得到了预处理图像;最后提出基于模糊灰度熵阈值选取方法分割预处理图像,从而实现了复杂背景下的红外弱小目标检测。针对红外小目标图像进行了大量实验,并与基于新型Top-hat变换、基于快速独立分量分析的目标检测方法进行了比较,结果表明所提出的方法抗噪性强,具有更为优越的检测性能。 相似文献