基于邻帧差分近邻反相特征的红外运动点目标检测算法

基于运动点目标在邻帧差分图像中所具有的近邻反相特征,即运动点目标的两个位置相邻近、灰度值一正一负,提出一种在复杂背景下,基于红外序列图像的运动点目标检测算法.本算法利用该特征在邻帧差分图像中检测反相点对,进而构造反相点对矢量图,最后依据累积反相点对矢量图中多矢量首位相接的连续性检测出运动的点目标.文中给出并证明应用本算法能以概率1检测到运动点目标的收敛性定理.对典型复杂背景下10幅1000帧图像的仿真结果表明,当信噪比大于或等于1.5时,可以有效检测出运动点目标.     

自适应强杂波抑制与点状动目标检测

研究了基于自适应图像杂波抑制的微弱点状动目标检测技术。首先利用四叉树算法,将原始的非平稳图像分割成多个准平稳的图像子块,然后对各子块进行LS自适应背景杂波估计与抑制,从而获得准高斯白噪声背景;再利用目标运动连续性假设,将目标在相邻多帧上的位置状态模型化为高阶马尔可夫数据链,建立轨迹状态空间;根据该模型采用多帧沿轨迹非线性集成算法进行检测。既克服了传统的三维匹配算法造成搜索次数巨大的弱点,同时也避免了二维投影检测带来的信噪比下降。理论分析和大量仿真实验证明了其有效性。     

一种基于边缘特征的背景差分运动目标检测方法

针对背景差分运动目标检测中目标边缘不够精确的问题,提出一种基于边缘特征的背景差分运动目标检测方法.该方法结合了均值背景的总体特性和对称帧差的实时性.首先,利用包含同一图像的两幅对称帧差相与结果获取运动目标的准确边缘,并将其作为目标分割的边界限制;然后,利用背景差分方法获取运动目标区域范围,提取目标像索点作为区域生长的种...     

基于改进YOLOv5的无人机实时密集小目标检测算法

无人机航拍图像与自然场景图像相比背景更复杂,存在大量密集小目标,对检测网络提出了更高的要求。在保证目标检测实时性的前提下,针对无人机视角下密集小目标检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5的无人机实时密集小目标检测算法。首先,将空间注意力(SAM)与通道注意力(CAM)相结合,改进CAM中特征压缩后的全连接层,降低计算量。另外,改变CAM与SAM的连接结构,提高空间维度特征捕获能力。综上,提出一种空间-通道注意力模块(SCAM),提高模型对特征图中小目标聚集区域的关注程度;其次,提出一种基于SCAM的注意力特征融合模块(SC-AFF),根据不同尺度特征图自适应分配注意力权重,增强小目标的特征融合效率;最后,在主干网络中引入Transformer模块,并利用SC-AFF模块改进原有的残差连接处的特征融合方式,更好地捕获全局信息和丰富的上下文信息提高复杂背景下密集小目标的特征提取能力。在VisDrone2021数据集上进行实验,YOLOv5s基准下,改进后模型的mAP₅₀提高了6.4%,mAP₇₅提高了5.8%,对高分辨率图像的FPS可达到46...     

航拍高光谱图像中基于投影的自动目标检测算法

针对未知环境条件下的高光谱图像目标检测问题进行了研究，提出了一种基于投影的自动目标检测算法。该算法通过构造正交投影算子预先对部分干扰物信息进行削弱，再以无监督的自动目标搜寻方法找到场景中可能的目标物，将图像数据向可能目标物所张成的子空间投影以增强目标物的信息，然后用匹配的方法完成检测。有效减弱了干扰物对目标检测的影响，缩小了目标搜索的范围。应用此算法对实验采集数据进行处理，取得了较好的结果。     

基于多尺度分割注意力的无人机航拍图像目标检测算法

随着无人机（UAV）遥感技术的发展,无人机航拍图像目标检测逐渐成为无人机应用领域的一项核心技术,在交通规划、军事侦查及环境监测等领域具有重要应用价值。针对无人机图像中小目标实例多、背景复杂及特征提取困难的问题,提出一种基于多尺度分割注意力的无人机航拍图像目标检测算法MSA-YOLO。首先,利用嵌入在骨干网络瓶颈层的多尺度分割注意力单元建立多尺度特征间的远程依赖关系,从而强化关键特征的表达能力并抑制背景噪声干扰;其次,设计了一种自适应加权特征融合方法,该方法动态的优化各输出特征层权重,实现浅层特征与深层特征的深度融合;最后,在VisDrone公开数据集上的实验结果表明：该方法取得了34.7%的平均均值精度（mAP）,相比于基线算法YOLOv5提高了2.8%,在复杂背景下仍能显著提升无人机图像目标检测性能。     

基于边缘检测与颜色目标定位的图像检索

提出一种先利用图像边缘信息缩小检索范围。再利用图像颜色信息进行目标定位的图像检索算法。首先。提取图像边缘信息。利用图像位错率进行边缘信息比较,位错率越小图像边缘信息越接近;然后,利用主色调确定图像的目标块,进行目标子块间的比较。算法忽略图像中不重要的背景因素,有效利用重要的目标因素。从而提高了检索效率。仿真实验证明该算法比单一使用边缘检测、颜色目标定位具有更好的检索性能。     

基于局部均值差分的红外小目标图像背景抑制算法

复杂背景条件下红外小目标检测是提高红外武器系统探测距离的有效措施之一。针对小目标的特点提出了一种基于局部均值差分的红外小目标图像背景抑制算法。首先,通过优化的高通滤波进行初始背景抑制;然后,在分析小目标与背景像素差异的基础上检测目标潜在区域;最后,通过局部分割和特征分析实现抑制背景并增强目标。仿真结果表明,对于复杂地物及云层背景的红外图像,所提算法在提高目标信噪比及对比度方面均有较强的稳定性。     

基于背景补偿技术的运动目标检测研究

基于运动补偿技术,研究了动态背景视频中运动目标的检测。首先,介绍了几种视频成像模型;然后,选取六参数投影模型,结合基于图像灰度的参数估计方法和基于图像特征的参数估计方法,运用Levenberg-Marquardt算法进行图像运动参数的估计;最后,对补偿后的当前帧和参考帧作差分检测出运动目标。通过Matlab仿真试验验证了本文算法的有效性。     

一种基于背景自适应的运动目标检测与跟踪算法

背景图像差分法是运动目标实时检测中常用的方法,但缺乏背景图像随监视场景光照变化而及时更新的合理方法,限制了该方法的适应性。对此,文章首先提出了一种自适应背景更新方法;然后利用最大类间方差法实现运动目标的自适应阈值分割,并利用基于形态学方法的连通区检测算法检测运动目标;最后以Kalman滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。实验结果表明:所提方法可随着光照条件的变化,实时、准确地检测出运动目标并实现稳定跟踪。     

Automatic spectral target recognition in hyperspectral imagery

Automatic target recognition (ATR) in hyperspectral imagery is a challenging problem due to recent advances of remote sensing instruments which have significantly improved sensor's spectral resolution. As a result, small and subtle targets can be uncovered and extracted from image scenes, which may not be identified by prior knowledge. In particular, when target size is smaller than pixel resolution, target recognition must be carried out at subpixel level. Under such circumstance, traditional spatial-based image processing techniques are generally not applicable and may not perform well if they are applied. The work presented here investigates this issue and develops spectral-based algorithms for automatic spectral target recognition (ASTR) in hyperspectral imagery with no required a priori knowledge, specifically, in reconnaissance and surveillance applications. The proposed ASTR consists of two stage processes, automatic target generation process (ATGP) followed by target classification process (TCP). The ATGP generates a set of targets from image data in an unsupervised manner which will subsequently be classified by the TCP. Depending upon how an initial target is selected in ATGP, two versions of the ASTR can be implemented, referred to as desired target detection and classification algorithm (DTDCA) and automatic target detection and classification algorithm (ATDCA). The former can be used to search for a specific target in unknown scenes while the latter can be used to detect anomalies in blind environments. In order to evaluate their performance, a comparative and quantitative study using real hyperspectral images is conducted for analysis.     

Spectral-spatial target detection based on data field modeling for hyperspectral data

Target detection is always an important application in hyperspectral image processing field. In this paper, a spectral-spatial target detection algorithm for hyperspectral data is proposed. The spatial feature and spectral feature were unified based on the data filed theory and extracted by weighted manifold embedding. The novelties of the proposed method lie in two aspects. One is the way in which the spatial features and spectral features were fused as a new feature based on the data field theory, and the other is that local information was introduced to describe the decision boundary and explore the discriminative features for target detection. The extracted features based on data field modeling and manifold embedding techniques were considered for a target detection task. Three standard hyperspectral datasets were considered in the analysis. The effectiveness of the proposed target detection algorithm based on data field theory was proved by the higher detection rates with lower False Alarm Rates (FARs) with respect to those achieved by conventional hyperspectral target detectors.     

一种密集多回波环境下的机动多目标跟踪起始算法

 本文研究密集多回波环境下的机动多目标跟踪起始问题。文中首先提出主跟踪子空间和边缘跟踪子空间的定义与性质,接着修正Bayes轨迹确定方法BTC,并将其与具有残差滤波的修正概率数据关联滤波算法MPDAF-RF有机地结合起来,提出一种适合高密集多回波环境的机动多目环跟踪起始方法——“全邻”Bayes跟踪起始算法ABTI。Monte Carlo仿真表明,本文所给出的算法不仅克服了一类概率数据关联滤波方法没有跟踪起始机理的缺陷,而且辨别目标与虚警的能力很强,不失为解决高密集多回波环境下机动多目标跟踪起始的有效方法。     

子空间干扰加高斯杂波背景下基于 GLRT的斜对称方向检测器设计

文章研究了背景为子空间干扰加高斯杂波的距离扩展目标方向检测问题。杂波是均值为零协方差矩阵未知但具有斜对称特性的高斯杂波,目标与干扰分别通过具备斜对称特性的目标子空间和干扰子空间描述。针对方向检测问题,利用上述斜对称性,根据广义似然比检验(Generalized Likeli-hood Ratio Test,GLRT)准则的一步与两步设计方法,设计了基于 GLRT的一步法与两步法的距离扩展目标方向检测器。通过理论推导证明了这 2种检测器相对于未知杂波协方差矩阵都具有恒虚警率。对比相同背景下已有检测器,特别是在辅助数据有限的场景下,文章提出的 2个检测器表现出了优越的检测性能。     

高光谱图像压缩感知投影与复合正则重构

压缩感知理论提供了一种新的数据获取和压缩思路,能有效地把计算负担从编码端转移到解码端。高光谱数据具备数据稀疏性、空间相关性和谱间相关性,结合这3类先验知识,提出了一种基于复合正则化的高光谱图像压缩感知投影与重构方法。该方法的编码端只需要一个简单的投影操作;在重构算法实现中,基于变量分裂的思想,把具备多个正则项的优化问题转化成多个简单的优化问题,并用迭代方式求解。实验结果表明,本文算法在高光谱图像重构上能获得更高的峰值信噪比和更好的重构效果。该方法具备极低的编码复杂度,适用于资源受限的机载和星载高光谱成像平台。     

Identification of ground targets from sequential high-range-resolution radar signatures

An approach to identifying targets from sequential high-range-resolution (HRR) radar signatures is presented. In particular, a hidden Markov model (HMM) is employed to characterize the sequential information contained in multiaspect HRR target signatures. Features from each of the HRR waveforms are extracted via the RELAX algorithm. The statistical models used for the HMM states are formulated for application to RELAX features, and the expectation-maximization (EM) training algorithm is augmented appropriately. Example classification results are presented for the ten-target MSTAR data set.     

一种针对高光谱图象识别与分类的二进编码方法

针对高光谱遥感图像中地物识别与分类问题,在对传统二进编码方法的优缺点进行分析的基础上,给出了一种新的二进编码策略,并给出了相应的快速匹配算法。该算法原理简单,易于实现,能够提高不同地物的可分性,试验结果表明,算法可以得到较好的分类效果。     

一种高光谱图像的双压缩感知模型

高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10 dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。     

DOA Estimation for Uniform Linear Array with Mutual Coupling

An algorithm is presented for direction-of-arrival (DOA) estimation in the presence of unknown mutual coupling based on the generalized eigenvalues utilizing signal subspace eigenvectors (GEESE) algorithm for uniform linear array (ULA). It is not an iterative algorithm, and a spectral peak search is not required. The DOA can be accurately estimated without any calibration sources since the effects of mutual coupling can be eliminated by the inherent mechanism of the proposed algorithm. An algorithm for estimating the mutual coupling coefficients is also proposed. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithms.