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《光学技术》2021,47(5):594-600
为了提高复杂环境下的红外弱小目标的探测能力,基于人类视觉注意机制,设计了差异直方图耦合显著性映射的弱小目标检测算法。考虑真实目标与其邻域之间的强度差异,通过采用DFT变换来计算红外图像的幅度与相位频谱,以计算二者之间的频谱残差,并联合高斯滤波方法,输出显著性映射,从而有效突出显著区域。分析目标与背景区域的梯度幅度和梯度方向之间的差异,计算红外图像的差异直方图,以充分抑制背景杂波和噪声。联合显著性映射与差异直方图,形成图像对应的融合特征映射。最后,引入自适应阈值分割方法,从融合特征映射中准确定位真实目标。多组测试数据表明,较已有的红外目标检测技术而言,所提算法能够更好地定位出弱小目标,呈现出理想的ROC曲线。 相似文献
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为了从全向红外搜索和跟踪系统采集的海量大视场高分辨率红外图像中快速准确地检测出红外弱小目标,本文提出了一种基于由粗到细的分阶段检测策略和时空域特征融合的红外弱小目标检测算法.首先,通过引入基于频域的快速显著性检测算法预先检测出目标可能存在的候选区域;其次,对候选区域进行角点检测以判定是否存在候选目标;最后,通过结合帧间时空域特征对候选目标进行进一步判定,以提取真实目标、删除虚假目标.多种实际场景的实验结果表明,该目标检测算法不仅运算量小而且探测概率高、虚警率低,是一种工程实用性能很好的红外弱小目标检测算法. 相似文献
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红外弱小目标的检测是红外搜索跟踪系统(IRST)中的一项关键技术,常用的目标检测算法存在受海杂波严重、虚警率较高等问题,分析了海天背景下红外图像的背景、小目标的特征,提出了一种海杂波背景下的红外小目标检测算法。首先统计图像的行均值和梯度,用最小二乘法拟合出海天线,然后利用形态学算子抑制图像背景,并采用自适应阈值将图像二值化,最后分析图像的梯度特征,抑制海杂波和云层的干扰。实验结果表明,该方法能精确地提取海天线,稳定地提取海天背景下的弱小目标,虚警率低于5%,目标检测概率超过97%。 相似文献
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红外弱小目标检测是安防监控、侦察探测、精确制导等领域的关键技术。为了提高复杂背景条件下红外弱小目标检测的准确性和实时性,提出了一种基于深度学习的红外弱小目标检测算法YOLO-FCSP。根据红外图像中弱小目标的特点,在YOLO检测框架的基础上,通过减少下采样次数,结合跨阶段局部模块、Focus结构和空间金字塔池化结构设计了特征提取网络。借鉴多路径聚合的思路优化特征融合网络,同时调整检测输出层数量,通过信息复用提高特征利用效率。实验结果表明,本文提出的算法在检测红外弱小目标时具有较高的准确率和检测速度,精度和召回率分别为91.9%和94.6%,平均准确率(AP)值达到92.6%,检测速度达到170 f/s,满足实际应用中实时检测的需求。 相似文献
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Wang D.Wang M. 《应用光学》2017,(1):106-113
Aiming at solving accuracy problem of infrared small target detection in sky and ocean background scenarios of infrared image sequences, a novel infrared small target detection based on multi-filters algorithm fusion method is presented in this paper. Firstly infrared small target and imaging, time and space characteristics of the corresponding background noise are analyzed. Tophat algorithm with improved Robinson guard filter are then integrated to highlight target and suppress clutter background by using infrared small target imaging features. Adaptive threshold segmentation is used to extract candidate targets, while Unger smoothing filter and multi-objects association filter are used to eliminate random noise and false targets in the candidate targets. Multiple experiments of infrared small target image sequences are implemented, and experimental results show that proposed method can detect infrared small targets at 99% detection rate with high reliability and good real-time performance. © 2017, Editorial Board, Journal of Applied Optics. All right reserved. 相似文献
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针对复杂云背景下的弱小目标探测,提出了一种基于光流估计和自适应背景抑制相结合的弱小目标检测算法.首先根据红外图像中云的移动规律,对云背景下的红外图像进行光流分析,提取运动云区.在光流场的计算中结合了云运动的特点以及光流方程的两个约束条件,对传统的基于梯度的光流法予以改进.同时发现移动云区对目标探测的影响较大,为了抑制移动云区对弱小目标的干扰,提出了自适应抑制复杂背景的算法,在光流场分析提取的移动云区中,利用代表背景复杂程度的背景因子,自适应调整分割阈值,抑制复杂背景的干扰.这样只在容易引起虚警的移动云区进行背景抑制处理,简化了计算量,降低了云区对弱小目标的干扰,减少了虚警和误判.实验结果表明该算法可以显著减少云区造成的虚警,并且能够探测出弱小目标. 相似文献
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现有的基于单个红外宽波段的海面舰船目标探测系统在面对复杂海天背景、岛岸背景、恶劣天气、亮带干扰或诱饵弹干扰等情况时,系统的探测率、虚警率、探测距离等性能指标均会受到严重的影响;为此,开展了基于多波段红外图像的海面舰船目标检测方法的研究。通过中波红外多波段数据采集系统实际采集107组五个中波红外波段的图像;波段1-5分别为3.7~4.8,3.7~4.1,4.4~4.8,3.7~3.9和4.65~4.75 μm;对多波段图像进行手动标注构建样本数据集,其中,正样本舰船目标298个,负样本非舰船目标353个。对于多波段红外图像,首先进行PCA降维并采用选择性搜索算法生成初始目标候选区域;针对候选区域中存在大量明显的非舰船目标区域的问题,利用积分图像计算候选区域的局部对比度,依据红外舰船目标的几何和灰度特征从初始目标候选区域中筛选出舰船目标可能性大的区域作为舰船目标候选区域。然后对舰船目标候选区域进行拓展以融入局部上下文信息,对于候选区域对应的5波段红外图像,分别提取每个波段图像的稠密SIFT特征,并将128维SIFT特征向量降为64维,融入SIFT特征的空间和波段位置分布信息得到新的特征向量,基于高斯混合模型对候选区域的特征向量集合进行编码融合得到舰船目标候选区域的费舍尔向量表示,最后利用线性SVM分类器识别出舰船目标。对多波段图像进行舰船目标候选区域生成实验,所提出的基于红外舰船目标的几何和灰度特征的约束方法可以有效地克服选择性搜索算法的不足,从初始目标候选区域中快速定位出舰船目标候选区域,对25组多波段图像进行实验,舰船目标候选区域生成的整体耗时为0.353 s,定位舰船目标区域耗时0.005 s。对100个正负样本进行目标识别测试,所提出的目标识别算法融合了目标的多波段图像特征信息,通过引入费舍尔向量挖掘了多波段图像梯度统计特征的深层次信息,算法的识别率达到了0.97,显著高于单波段红外图像的目标识别率。对25组多波段图像进行舰船目标检测实验,所提出的舰船目标检测方法能够在海天背景、岛岸背景以及亮带干扰等不同场景下完成海面舰船目标的检测工作,舰船目标定位准确,舰船目标召回率达到了0.95,每组多波段图像的平均检测耗时为1.33 s。研究结果表明,充分考虑海面舰船目标在红外图像中与局部海洋背景的辐射差异以及有效地融合舰船目标在多个红外波段图像中的辐射特征,可以增强舰船目标的可分性,提高舰船目标的识别率以及检测率,为基于多波段红外图像的海面舰船目标检测提供了新的技术支持。 相似文献
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Selecting the most appropriate algorithms for detecting small targets in varied infrared image scenes is frequently needed, since the relative characteristics between small targets and backgrounds in varied scenes are disparate. To solve that problem, a novel criterion is proposed in this article to measure the difficulty in distinguishing small targets from infrared images, which is named detectability of infrared small targets (DIST). Then a new method to detect small targets based on it was introduced. Detection probability and false alarm probability were employed to evaluate the performance. The results from the experiments further demonstrated the robustness of the proposed methodology under different backgrounds. 相似文献
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A new infrared dim small target enhancement algorithm based on toggle contrast operator is proposed. Toggle contrast operator is modified and used to construct operators using the image features derived from dilation and erosion operators. Then, based on the constructed operators, the operators which could be used to estimate the clutter background of the original infrared dim small target image are proposed using the same strategy as the definition of opening. Finally, the infrared dim small target is well enhanced through subtracting the estimated background from the original image. Experimental results on infrared images with different types of targets verified that the proposed method could effectively enhance infrared dim small target, which would be very useful for infrared dim small target detection and tracking. 相似文献
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陈灿灿夏润秋刘洋刘力双陈青山 《应用光学》2023,(4):826-833
针对单帧复杂背景红外图像点目标检测算法存在复杂背景下处理效果不理想、处理时间长的问题,提出了一种层次卷积滤波检测算法。主要分为两个部分:第一,根据红外小目标特性,设计一种层次卷积滤波的算子,对图像进行滤波处理,实现图像中小目标的增效和背景抑制的效果;第二,采用基于最大值的自适应阈值方法,对图像进行二值化操作,过滤背景杂波,最终提取到待检测的目标。在大量不同背景红外图像中进行实验,论文算法在背景抑制因子和信噪比增益的性能量化结果上优于现有5种典型红外弱小目标检测算法的性能结果,且平均处理时间仅为高斯拉普拉斯(Laplacian of Gaussian,LoG)滤波算法的30.42%。通过实验对比,表明该层次卷积滤波算法可以有效解决在不同复杂背景下的红外图像中对小目标检测的问题。 相似文献