基于粒子滤波的红外弱小多运动目标检测

针对低信噪比条件下红外图像序列中的多个弱小运动目标检测问题,提出了一种基于粒子滤波的多目标检测前跟踪方法.首先分析了红外图像的状态及观测模型,然后将弱小运动目标的检测转化为贝叶斯滤波框架下的检测前跟踪,并利用多个粒子滤波器予以实现.为了评估该算法的有效性,采用人工合成的红外图像序列对其进行测试,结果说明该算法可同时处理低信噪比条件下的多个弱小运动目标,检测和跟踪性能良好.     

基于NMF、ICA和复Contourlet变换的红外小目标检测

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。     

基于人工蚁群的红外弱小目标检测方法

提出一种基于人工蚁群的红外弱小目标检测方法.首先利用模糊隶属度函数对图像进行预处理获取可能的目标点;然后利用该结果与信息素一起共同指导蚂蚁的行为;最后通过蚂蚁行走路径上的信息素分布进行更新,使得分布在目标路径上的信息素逐渐增大,逐渐向真实的目标图像收敛达到抑制背景的目的.仿真和实验表明,与固定权值滤波方法和最大化中值滤波方法相比,该方法能够有效地从复杂背景的图像序列中检测弱小目标.     

基于对比度和梯度分布的红外弱小目标检测

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。     

复杂背景中红外弱小目标检测技术研究

对复杂背景中红外弱小目标检测识别的一种图像处理技术进行了研究。用最大中值滤波进行预处理以抑制孤立噪声影响,采用时域方差滤波抑制背景信息,对滤波后的图像根据直方图信息进行自适应二值化处理,由多帧轨迹确定目标。用实验与基于形态学算子滤波的目标检测算法进行了比较,结果表明该算法能获得较满意的目标检测结果,两种滤波方法的组合可有效提高信噪比。     

基于变邻域变步长LMS背景预测检测红外小目标

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.     

基于局部能量比的空中红外弱小目标检测方法

提出了图像局部能量比的概念,并针对空中目标图像特点,给出了一种基于局部能量比的红外弱小目标检测方法。该方法基于单帧图像即可实现红外点目标检测,算法简单,耗时较短,可以实时检测;图像局部能量比对图像噪声不敏感,故该检测方法对图像信噪比要求较低,具有强抗干扰性,便于工程实现。文中给出了检测算法的具体实现过程,并用真实空中红外弱小目标图像进行了检测试验。试验结果表明该方法对空中红外弱小单目标和多目标均具有令人满意的检测效果。     

复杂背景中红外多光谱目标检测算法研究

针对多光谱红外探测器,对复杂背景条件下红外弱小目标检测算法进行了研究。根据弱小目标缺乏纹理等相关信息的特点,给出了一种用于多光谱图像的弱小目标检测算法。对多光谱图像,构建数据立方体,对多光谱信息建立稳定的目标特征向量,用多光谱背景抑制滤波器以提升图像信噪比,将一种基于统计判别的低信噪比条件下红外序列图像弱小目标检测算法与传统多级假设检验跟踪(MHT)算法综合,形成了改进的连续帧目标检测跟踪算法,对波门内疑似目标点用引入多光谱信息建立的特征向量进行目标的非监督检测判决。实验结果证明:在低信噪比下该算法能有效检测跟踪弱小目标,在保证检测概率前提下可有效抑制虚警,极大地降低了后续跟踪算法的计算爆炸风险。     

反对称双正交小波在红外图像小目标检测中的应用

在给出利用反对称双正交小波进行图像多尺度边缘提取的相关理论基础上,针对海空背景下远距离小目标的特点,提出了一种海空背景下红外图像小目标检测方法。首先应用反对称双正交小波变换的多尺度边缘检测方法,确定目标的潜在区域,进一步在潜在区域内采用形态学方法提取目标,从而实现了在小波塔式分解数据上的图像边缘特征提取和小目标检测。与采用二进卷积型小波的检测方法相比,具有图像处理数据量小,实现速度快的特点。实验结果表明,该方法能够有效抑制杂波干扰,准确检测出小目标。     

红外成像导引头目标检测识别共性技术综述

对红外凝视成像导引头目标检测识别中的共性技术进行了综述。讨论了红外弱小目标检测中的先检测后跟踪(DBT)和检测前跟踪(TBD)技术,图像配准技术中的图像匹配、全局运动估计与补偿和运动目标检测,弹道终端目标识别中的图像分割和目标要害选取,红外图像仿真中的目标与背景红外辐射、辐射传输等技术,指出提高成像导引头目标检测识别技术和工程化实现是提高成像制导武器性能的关键。     

基于小波变换的运动点目标检测方法

在运动点目标的检测问题中，当目标轨迹产生随机偏移时已有检测算法的效果很不理想。为解决这一难题，本文定义了一种新的小波变换——方向小波变换，提出了一种基于方向小波变换的多尺度点目标检测方法，能够稳定、有效地检测出各种作近似匀速直线运动的点目标轨迹     

一种变化检测的新算法

变化检测技术是遥感图像应用中的关键技术之一。在分析变化检测算法的基础上，提出了一种新的变化检测算法，该算法主要由三步组成：差图像的优化获取、变化区域的准确检测、目标阴影的修正。仿真结果表明了本文所提算法对变化目标的检测准确可靠，且对背景有较强的鲁棒性。     

基于分数阶Fourier域滤波的SAR多运动目标检测和参数估计

SAR多运动目标的检测和参数估计较单运动目标的难度大大增加,传统的WVD方法在处理多分量线性 调频信号时存在交叉项干扰的问题,改进的WVD-HT方法可减弱交叉项的影响,但并不能从根本上解决交叉项问题, 同时计算量也很大。文中提出一种基于分数阶Fourier域滤波的多运动目标检测和参数估计方法,在运动目标和静止目 标信号分离后通过逐个消去强目标信号,有效地解决了弱目标信号的检测和参数估计问题,由于分数阶Fourier变换是 线性变换,从而免除了交叉项的困扰。仿真和实测数据的处理结果验证了算法的有效性。     

基于模糊神经网络的涡结构识别方法研究

研究气动光学传输效应产生的机理是红外成像末制导的共性基础技术之一,基于涡结构对光学传输效应进行建模是一种非常有效的方法,而涡结构的识别是其必要前提。文中提出一种新的涡结构识别方法,把折射率场经小波变换后的系数矩阵等效为具有一定纹理结构的图像,计算图像的共生矩阵及其统计量,由于涡结构模式复杂,特征量较多,设计了等价结构的模糊神经网络进行涡结构识别。与小波分解后直接提取特征量的识别方法相比,本文的方法从空、频角度更加准确全面地表征湍流涡结构模式,计算机仿真结果表明该方法优于神经网络的识别效率。     

海洋环境中基于小波变换的弱信号检测新方法

海洋环境中弱信号的谱与海杂波的谱相混叠,目标和背景的位置差异很小,经典的频域或空域处理对海杂波中弱信号的检测难以奏效。鉴于小波变换在提取弱信号方面具有独到的优势,提出了一种海洋环境中基于小波变换的弱信号检测方法。利用雷达采集的真实海杂波数据,在不同信杂比的条件下,研究了该方法与经典频域法在信号检测中的差别。通过实验分析,与经典方法相比,当信杂比达到-14.7dB时,仍能很好地对信号进行检测。     

基于相对马氏距离的非均匀杂波抑制方法

由于天基雷达覆盖范围广、探测背景复杂,雷达回波会呈现出明显的非均匀特性,从而导致杂波协方差矩阵(clutter covariance matrix, CCM)估计与实际情况出现偏差,从而恶化天基雷达对空中动目标的检测性能。针对上述问题,提出了一种基于相对马氏距离的非均匀样本抑制方法,该方法首先计算所有样本的广义内积(generalized inner product, GIP),在此基础上选取一个合适的样本作为参考。通过比较场景中所有样本与参考样本的马氏距离,将相对马氏距离大于判定门限的样本作为非均匀样本剔除。用筛选后的样本进行杂波协方差矩阵估计,从而提高天基雷达在复杂环境下对空中动目标的检测性能。理论分析和实测数据结果表明,所提算法能够在非均匀环境下有效检测出空中动目标。     

基于最大值投影的运动点目标检测算法及其性能

针对低信噪比序列图像中微弱点状运动目标检测,提出了一种基于最大值投影构造组合帧图像与帧序号图像的检测算法,给出了算法的计算步骤。用建立的检测率和虚警率的分析模型,讨论了检测率、虚警率、信噪比、构造组合帧的图像帧数间的关系。仿真结果表明,通过合理选择组合帧数,该算法可有效检测出低信噪比条件下图像序列中的运动点目标和交叉运动的多点目标。