基于对偶树复小波变换的红外弱小目标背景抑制

为解决结构化背景的抑制,利用对偶树复小波良好的方向选择性、平移不变性和可精确重构的特点,提出了一种基于对偶树复小波变换的红外弱小目标背景抑制方法.首先利用对偶树复小波变换对图像进行分解提取多尺度细节特征,然后采用最大中值滤波对各分解层的小波系数进行非线性地调整来改变目标特征的强度,重构获得估计的背景图像,最终从原图中减去所估计的背景图像实现背景抑制.基于真实的红外图像序列进行实验.结果表明:与二维最小均方误差法相比,该方法从主观视觉和数值指标都具有良好的抑制效果.     

基于多尺度截断的弱小目标复杂背景抑制

红外复杂背景抑制是红外告警等系统发现远距离弱小目标的难题之一。提出了一种将奇异值分解与对偶树复小波变换(DTCWT)相结合的多尺度截断复杂背景抑制新方法。首先采用DTCWT对图像进行正变换,获得图像的多尺度和方向细节特征;然后根据目标和背景杂波信号系数在不同尺度之间的差异,对各子带采用奇异值分解进行处理,并利用最大的特征值重构子带;最后将系数调整后的各子带逆变换到图像域,从而将弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的。实验结果表明,该算法可以在很大程度上抑制结构化背景,保存并增强目标信号。     

基于二代小波变换的红外图像非线性增强算法

红外图像具有对比度低和信噪比低等特点,实用中必须进行增强处理.将小波分析与模糊逻辑相结合,提出了一种基于二代小波变换的红外图像非线性增强算法.该算法首先利用二代小波变换对图像进行分解,提取图像的多尺度细节特征,然后,根据目标和背景噪声信号的差异,通过模糊非线性增强算子分别对各个分解层的高频子带进行非线性增强来改变目标特征的强度,抑制背景信号,最后利用小波反变换重构图像,以实现图像的对比度增强和背景抑制.与几种常用的图像增强算法实验结果相比,此算法能有效地抑制图像中的背景噪声,增强目标内容信息,取得了较好的增强效果.     

基于波原子变换的红外复杂背景杂波抑制算法

针对红外图像弱小目标检测技术中复杂背景杂波干扰问题,提出了一种基于波原子变换的红外图像背景抑制算法。首先,采用波原子变换对图像进行多尺度和多方向分解,获得原始图像的多尺度和多方向细节特征;然后,根据目标和背景杂波信号的差异,通过频域变换设计的系数调整函数修正经波原子变换后各子带系数,再经波原子逆变换重构得到估计的背景图像;最后,将其与原始图像相减获得背景杂波抑制后的图像。用真实的红外图像序列进行实验,结果显示,与最大中值和小波变换两种算法相比,该算法能有效地抑制红外弱小目标复杂背景杂波,突出目标信号,提高信杂比,具有良好的背景抑制性能。     

多尺度核局部归一化的红外图像背景抑制

为解决红外图像弱小目标检测技术中的云层和地物等复杂自然背景抑制这一难题,提出了一种基于多尺度核归一化策略的弱小目标复杂背景抑制新方法。首先,采用波原子变换对图像进行尺度和方向分解,提取图像的多尺度和方向细节特征;然后,根据目标和背景杂波信号子带系数之间的差异,对波原子变换后各子带系数采用设计的核局部归一化调整函数进行修改,以达到有效地抑制原始图像中背景边缘、轮廓和纹理等信息和增强目标信号系数强度的目的;最后,重构调整后各个子带系数获得抑制背景后的目标图像。实验结果显示,与小波和最大中值滤波方法相比较,该方法对包含弱小目标的红外复杂背景都具有良好抑制效果,信杂比增益和背景抑制因子分别提高到3倍和4倍以上。     

基于小波变换的航空红外图像目标检测的预处理

提出了一种基于高斯小波变换的航空红外图像的目标边缘自动提取的新方法。该方法利用小波变换良好的噪声抑制能力及完备的边缘保持能力 ,能够有效的对红外图像进行目标边缘提取、目标增强及噪声抑制等预处理工作。结果表明 ,该方法对红外航空图片的边缘提取能做到快捷、准确、有效     

一种基于非下采样Contourlet变换的运动点目标背景抑制算法

为了解决机载红外预警探测系统检测地面运动点目标时的结构化背景抑制,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的新算法.算法采用非下采样Contourlet变换对原始图像进行多层分解,然后对低频子带和高频子带采用不同的方法处理,最后对各子带进行重构即可得到背景抑制后图像.与数学形态学Top-hat算法比较,实验结果表明本文所提算法能有效地抑制图像背景,从而较好地提高图像的信噪比和对比度.     

多尺度各向异性扩散方程的红外弱小目标检测算法

针对复杂背景下红外弱小目标检测效果不佳的问题,结合多尺度分析法和各向异性扩散方程,利用图像尺度和方向信息,提出一种新的红外弱小目标检测算法.首先,采用Surfacelet变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到不同尺度下高频子带系数和低频子带系数;其次根据不同频带的特点,分别采用改进的各向异性扩散方程差分滤波和局部去均值滤波对高频子带系数和低频子带系数进行处理;最后,采用逆Surfacelet变换重构处理后的子带系数,并采用自适应阈值分割对重构的图像进行分割,以实现目标检测.采用多组红外图像进行试验,并与小波滤波以及各向异性扩散滤波进行比较,实验结果显示,该算法能有效抑制背景及其边缘,可以获得比另外两种算法更好的红外弱小目标检测效果.     

基于小波高频距离像的红外小目标检测

针对远距离复杂背景下红外小目标检测问题,本文提出了一种基于小波高频距离像的方法。该方法首先将处理空间变换到小波域,通过分析残留背景、目标和噪声系数在高频子带的差异,定义基于邻域均值的子带系数表达形式,构造高频子带系数的中心向量,对小波高频图像进行综合形成距离像,得到红外复杂背景的抑制结果。在此基础上,利用恒虚警率算法将单帧背景抑制图像分割成候选目标、残留背景和噪声像素点。最后,在时间域基于目标运动的相关性,利用管道滤波实现红外小目标的最终检测。仿真实验结果表明,相对于经典算法,本文方法可以实现对红外复杂背景的有效抑制,增强目标信号的强度,准确稳定的从红外复杂背景中检测出小目标。     

一种结合小波分析与直方图的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中存在的问题,提出一种结合小波分析与直方图的红外图像增强方法.采用正交小波变换对红外图像进行处理,得到小波各层的分解系数;运用双向直方图均衡法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,利用阈值滤波的细节系数增强法对红外图像的高频子带小波系数进行处理,经小波逆变换图像重构得到增强后的红外图像.实验结果...     

采用视觉细胞响应模型的小目标复杂背景抑制

为了提高地面和云层等红外复杂背景下弱小目标的检测性能,提出了一种基于视觉细胞响应模型的红外弱小目标背景抑制新方法.首先利用简单细胞的感受野计算模型将原始图像采用Gabor函数卷积获得相同大小的两幅图像|然后采用设计的复杂细胞响应的非线性汇聚策略函数对获得的两幅图像进行融合处理,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|最后采用自适应阈值分割技术得到目标点,实现了对红外弱小目标的检测跟踪.实验结果显示,与去局部均值和最大中值滤波两种滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比较低的弱小目标信号.     

采用视觉细胞响应模型的小目标复杂背景抑制

为了提高地面和云层等红外复杂背景下弱小目标的检测性能,提出了一种基于视觉细胞响应模型的红外弱小目标背景抑制新方法.首先利用简单细胞的感受野计算模型将原始图像采用Gabor函数卷积获得相同大小的两幅图像;然后采用设计的复杂细胞响应的非线性汇聚策略函数对获得的两幅图像进行融合处理,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达...     

基于全变差的弱小目标背景抑制

结构化背景抑制是红外弱小目标检测技术的一个难题。根据红外图像中目标和背景信号的特性,在定义Gabor函数为点扩展函数的基础上,提出了一种基于全变差滤波的背景抑制算法,该算法将图像的背景抑制转化为求解全变差滤波模型最小化,以便最终实现对红外图像的背景抑制。对真实的红外图像序列进行实验,并与小波域滤波算法进行了比较。几组实验结果表明,对在结构化背景下的红外弱小目标背景来说,从主观视觉和数值指标来看,该算法具有良好的抑制效果,且运算量较小,便于实时实现。     

一种基于小波变换的红外小目标去噪算法

 研究了复杂背景下红外小目标图像的去噪问题，鉴于小波阈值法去噪的缺点，结合小波变换的去相关性和能量紧支性，提出一种新的去噪方法。考虑到实际中的复杂背景和大量干扰，弱小目标通常占有很少像素，首先对红外小目标图像进行二级小波变换，然后根据新的算法对变换所得小波细节系数进行邻域运算，最后通过小波逆变换得到处理后的图像。 实验中采用Db3小波基函数，分别对两帧低信噪比原始图像进行仿真。仿真结果表明，该算法能很好地保存小目标的形状特征，抑制背景，达到较好的去噪效果。     

基于局部纹理分析的红外小目标检测及其DSP实现

在红外小目标图像中,目标具有与其邻域背景明显不同的纹理和频率特征,在不同尺度和不同频率通道上有不同的表现,利用小波的多尺度分析理论,可将小目标与其邻域背景区分开。采用适合在低信噪比下小目标检测的局部纹理分析方法实现了小目标检测。为了满足红外小目标检测的实时性要求,采用TI公司的高性能数字多媒体DSP芯片实现了小目标检测系统。通过软件程序的优化设计来进一步提高程序运行速度与流水效率,具有良好的软硬件体系结构。通过对实测红外序列图像进行实验表明,所设计的系统能实时地、稳定地检测复杂背景下的1~3个像素的运动小目标。     

基于双边滤波的弱小目标背景抑制

 为解决红外弱小目标检测技术中结构化背景抑制的难题,利用双边滤波集成了图像几何、光度和局部结构相似性等信息并以非迭代、局部操作的优点,提出了一种基于双边滤波的红外弱小目标背景抑制算法,并引入了局部梯度的统计特性来抑制背景细节、增强目标信息,从而达到更好抑制图像中的背景,突出目标图像,提高图像整体对比度、信噪比的目的。实验结果显示,与小波滤波算法比较,该算法对含有弱小目标的复杂背景从主观视觉和数值指标都具有良好抑制效果。     

红外装甲目标检测中背景抑制技术研究

鉴于红外装甲目标检测中红外图像对比度低、背景复杂,导致图像的信噪比低而难于进行目标的检测,提出一种基于小波和改进的分形理论相结合的背景抑制方法。针对红外图像呈现的相关性强的特点,利用小波分析将图像中的低频缓变背景滤除,得到包含目标和强边缘杂波的图像;又由于目标分形维数对尺度的敏感程度高于边缘杂波的分形维数,提出通过计算图像在不同尺度内不规则因子的变化率来进一步抑制背景中的边缘杂波。实验表明:该算法能显著提高图像的信噪比(信噪比增益在2左右),对背景边缘有很好的抑制效果。