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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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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。 相似文献
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一种基于全变分理论的红外背景杂波抑制算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对复杂背景下的小目标检测问题,提出基于全变分理论的单帧红外图像空域背景杂波抑制算法.分析红外图像背景抑制的最大后验概率模型,引入全变分的概念作为背景图像的先验信息,描述估计背景的平滑度约束,从而转化为泛函极值问题进行求解.估计背景在满足对观测图像数据依赖的同时,能够保留背景图像的边缘信息,有效降低复杂背景灰度值起伏较大处的虚警.通过仿真实验验证了算法的可行性和有效性,分析结果表明其背景抑制性能较传统算法有较大提高,算法架构适用于大数据图像并行处理的工程实现. 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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复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。 相似文献
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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. 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
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在杂波环境下实现检测-跟踪的联合优化是目标跟踪中的一个重要研究课题。对3D传感器使用PDAF进行目标跟踪的情况,本文以先验检测门限优化准则为设计准则,通过用解析近似表示拟事修正Riccati方程中的参数,给出了瑞利起伏环境下实现检测和跟踪联合优化的方法。研究和仿真表明:(1)这种检测和跟踪联合化化方法的跟踪性能优于固定虚警率方法的跟踪性能,但这种性能的改善主要体现在滤波稳定阶段;(2)基于先验检测门限优化准则实现检测-跟踪的联合优化要求信噪比要大于一定的门限,在瑞利起伏环境下,三维测量所要求的信噪比门限为2.157。 相似文献
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天基紫外预警是反弹道导弹武器的重要手段。文章从地球日盲紫外空间背景和导弹紫外辐射特性两方面进行分析,论证天基紫外空间预警系统可以获得较高的信噪比和信杂比,能够实现低虚警率的空间预警。同时提出了天基紫外空间预警系统可能的3种工作体制:单一基于紫外波段的天基预警系统存在发现目标较晚的问题;紫外—红外双波段天基预警系统可以实现更低的空间预警虚警率;红外—紫外光谱复合天基预警系统可通过紫外光谱观测辨别导弹种类。最后,文章对现有紫外探测技术进行分析,论证了AlGaN和SiC探测器用于天基紫外预警的可行性,并对其工作模式进行了分析。 相似文献
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为提高微纳卫星的姿态检测效果,针对静态红外地球敏感器的全景鱼眼成像特点,以单张红外成像为研究对象建立成像模型,提出了间隔向量积与t Location-Scale分布置信区间均值结合的算法。将红外成像投影到空间球体上形成空间像点环;在像点环上间隔取点做向量积,得到当前目标姿态角的样本集合;通过t Location-Scale分布进行极大似然估计,得到目标姿态角样本均值和方差的估计量;再次计算1σ置信区间内样本均值,最终得到目标姿态角的估计值。相比于原算法,目标姿态角在±10°内的标准差由0.06°下降为0.03°,精度提高了50%。另外为避免迭代收敛的耗时问题,给出了应用于实际工程的查表法,使运算速度提高了87%,提升了静态红外地球敏感器的测量精度和效率。 相似文献