舰船目标红外图像特性研究

针对成像型反舰导弹所获红外图像的特点,分析了舰船目标和海天背景的红外辐射特性,得知舰船目标红外图像有一重要特征-海天线,它可以确定目标的所在区域。为了舰船目标的跟踪定位,对舰船目标红外图像中的海天线特征进行研究,提出一种基于预处理和直线拟合法提取海天线特征的算法,首先对图像进行边缘检测得到梯度图像,进而二值化并细化,最后利用Hough变换提取海天线。结果表明,在低对比度和有云团干扰的情况下,该算法与改进的直线拟合法相比,能够有效地、准确地提取舰船目标红外图像中海天线特征。     

基于改进主动轮廓模型的全景海天线检测

提出了一种基于改进主动轮廓模型的海天线检测算法,检测全景海域图像中的椭圆海天线。通过全分辨率算法获取图像的视觉显著图,提取全景设备区在全景图像中的位置,以消除全景设备区干扰对海天线检测的不良影响。根据全景海天线为椭圆形这一特征,将构造的形状能量约束项加入主动轮廓模型中作为新的能量函数,使活动轮廓线的形状在收敛过程中受到限制,从而成功收敛到全景海天线上。实验结果表明,该算法对不同拍摄条件下的全景图像均适用,检测准确率达到96%,普适性和稳健性良好。     

基于灰度特性的海天背景小目标检测

针对复杂海天背景下的小目标检测存在海浪、云层干扰等问题,提出了先提取海天线,然后利用一维最大熵阈值分割法对出现在天空、海面或者海天线附近特定区域的目标进行检测的算法。该算法主要利用天空海面行灰度均值特性,结合梯度运算和形态学运算在海天线的潜在位置中检测边缘,进而用强鲁棒性的Hough变换直线检测法拟合海天线,实现对海天线的准确定位。实验处理分辨率为：256pixel×256pixel的位图时,定位海天线需时4．1ms,检测到目标需时5．3ms,完全满足高帧频图像处理的实时性要求。实验结果表明,该算法能够快速、准确地检测出小目标,大大降低了虚警率。     

基于形态学处理和最小二乘法的海天线检测算法

海天线的检测和提取是舰船红外图像处理中的一个重要内容,在综合分析比较基于边缘检测、图像分割以及小波变换多尺度分析等多种海天线检测算法优缺点的基础上,提出一种基于形态学处理和最小二乘法的算法,仿真分析表明此算法能适应含有各种干扰的海面背景环境,鲁棒性好,并且提取精度高,能精确定位海天线。     

一种复杂海天背景下红外弱小目标检测算法

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%。     

红外偏振图像的舰船目标检测

红外成像系统作为探测舰船目标的一种重要方式,在军事侦察中起着至关重要的作用,面对复杂背景、恶劣天气环境等情况时,目标与背景局部对比度较低导致红外系统的探测准确率、查全率等性能指标受到严重影响,针对上述问题,开展了基于红外偏振图像的舰船目标检测方法研究。通过8～12μm长波波段红外偏振图像采集系统实际采集86组4个偏振方向(0°, 45°, 90°, 135°)的红外偏振图像,样本中舰船目标309个。对同场景下不同偏振方向的红外偏振图像及红外强度/偏振度图像的目标与背景局部对比度计算,发现海面与舰船目标偏振特征差异能够有效提高目标与背景局部对比度。在前视红外图像中,舰船目标通常位于海天线附近或下方,但复杂背景及天气等因素干扰对红外图像中检测海天线影响较大,为此提出红外偏振图像海天线检测方法,对红外偏振图像直方图进行高斯滤波消除局部极值,依据海面与背景的偏振特征差异,利用双峰法阈值分割检测海天线,最后利用霍夫变换检测海天线,分割出海面作为目标候选区域。针对红外偏振图像受到海杂波严重干扰的问题,提出海杂波背景抑制算法,采取背景抑制,距离加权方法抑制偏振图像中杂乱的海杂波背景。最后,利用MSER算法检测舰船目标,根据舰船目标特性约束条件剔除非目标区域。对86组红外偏振图像进行舰船目标检测实验,所提出的方法能够有效克服复杂背景和海杂波等因素的干扰准确检测海天线,通过海杂波背景抑制及舰船特征约束的方法消除海杂波及海岸对舰船检测所带来的干扰,检测准确率、查全率分别为93.2%和95.7%,优于红外舰船目标检测方法,特别在红外图像对比度低的场景下检测效果提升明显,检测准确率、查全率分别提高了46.5%和16.4%。表明充分考虑红外偏振图像中舰船目标与背景的偏振特征差异能够有效提高目标与背景的局部对比度,有利于准确检测海天线,提高舰船检测准确率和查全率,对复杂背景及恶劣天气有较强的适应性,在军事应用中具有极大应用价值,对红外波段舰船目标检测技术的发展有着极为重要的意义。     

基于边缘相位编码的复杂背景下海天线检测

复杂的海空背景环境中云层、波浪反射、复杂气象条件等会给海天线检测带来困难。针对复杂背景下海天线检测的环境适应性问题,提出了一种基于图像边缘相位编码的海天线检测方法。该算法通过双边滤波原理对图像进行保边滤波处理,以高斯拉普拉斯算子增强边缘响应,配合设计的高斯核方向滤波器完成边缘相位编码的抑噪和增强,然后以相位组分内扫描线的累积响应强度和海天区域内像素强度分布模式差值辨识出最优海天线的位置。实验结果表明,该算法能够有效地检测出不同复杂背景条件下的海天线,具有计算量小和环境适应性强的特点。     

基于边缘链码高阶分形特征的舰船目标检测算法

针对舰船目标和海杂波轮廓结构的不同,提出了基于边缘链码高阶分形特征的舰船目标检测算法,算法利用相对链码对5类舰船目标轮廓进行编码,分别计算分形维和缝隙,得到了舰船目标的4个分形特征的范围。实验结果表明边缘链码的4个分形特征能有效区分舰船目标和海杂波。     

基于多滤波算法融合的红外小目标检测

针对海天背景下红外视频图像序列中小目标检测的精度问题,提出一种基于多滤波融合的算法。通过分析红外小目标及背景噪声的成像特征与时空特性,将Tophat算法与改进的Robinson guard滤波器相结合,有效抑制背景、突显目标;采用自适应阈值分割提取候选目标,并使用Unger平滑滤波以及多目标关联滤波剔除噪声和伪目标。多组红外小目标图像序列的检测实验结果表明,提出的算法平均检测率高达99%,在不同场景下均有较高的检测精度。     

基于边缘线分析与聚合通道特征的港口舰船检测

针对可见光学遥感图像港口舰船检测过程中,人造目标造成检测结果准确率低、虚警率高的问题,提出了一种基于边缘线梯度特征定位和聚合通道特征的舰船检测方法。基于多尺度多结构元素形态学滤波实现海陆分割;并结合遥感图像中港口的矩形形状特点,定义边缘梯度正切角和港口凹凸度特征以对港口进行定位,获取港口感兴趣区域集合。提取舰船目标的聚合通道特征,并通过聚合通道特征构建的样本训练库和AdaBoost算法完成分类器的训练,利用训练完成后的分类器完成舰船目标的最终判别确认。实验结果表明该算法相较于传统的HOG特征和Haar特征,检测效果良好,准确率和召回率得到较大的提升。