红外序列图像多运动目标检测

针对背景不动情况下提取红外图像运动目标,提出了一种基于连续四帧序列图像精确检测多运动目标的算法,并用软件仿真了该算法处理图像的效果并与其他方法进行了对比。经试验证明该方法算法简单,实时性好。对单目标、多目标、室内、室外、简单和复杂背景的红外序列都可以得到较好的检测效果。能够有效地去除背景和噪声,精确地确定运动目标位置,有利于后续的目标跟踪,算法适于实时应用。     

强背景下模糊闪烁成像目标探测与跟踪

 强背景下空中运动目标主要表现为边缘残缺、模糊,甚至出现闪烁、间断等复杂成像特性,这成为制约目标探测和成像跟踪的瓶颈问题。结合跟踪过程反馈信息来确定目标点扩展函数,利用一种新的Ben-Ezra图像复原模型,解决了目标运动模糊的图像复原问题;采用基于特征伴随值的相似性判断方法,构造联结机制的联想网络模型,来解决目标闪烁和残缺特征的联想问题。对提出的方法进行了图像序列的仿真,取得了较好的实验结果。     

基于多小波分析和数据拟合的小目标跟踪方法

针对红外序列图像弱小目标的跟踪问题,提出了将多小波分析与数据拟合结合起来的小目标跟踪方法。利用对多小波分析进行目标奇异性的检测,得到了可能的点目标利用数据拟合方法在连续多帧内对每组可能点数据进行拟合,根据运动目标轨迹特性判断出真实目标,进而进行跟踪。仿真试验表明,该方法能有效地实现低信噪比下的小目标稳定跟踪.     

运动目标的检测技术研究

在图像跟踪系统中 ,图像目标的快速检测识别是至关重要的。基于目标的形状特性以及目标与背景的关系 ,提出了目标的四个特征量。结合序列图像中目标的运动特点 ,给出了一个目标快速识别的方案。以两类飞机为研究对象 ,对所求得的四种特征量值进行了详细的分析 ,并将所提出的识别方案在计算机上进行了模拟仿真。实验结果表明 ,该方法能有效地实现运动目标的快速检测识别 ,基本上达到了实时跟踪的要求     

基于星图识别的空间目标检测算法研究

从恒星背景中检测出空间目标是空间目标天基光学测量相机所要解决的关键技术难题之一。提出了一种基于星图识别的空间目标检测算法,利用背景星图的平移、旋转、比例伸缩不变性,应用星图识别原理,根据识别恒星在不同帧图像中的坐标变化估计背景运动参数,进行探测图像序列的配准,然后在配准后的图像序列中检测出空间目标。通过仿真验证,该方法对于运动恒星背景中运动小目标的检测具有比较好的效果。     

双机IRST配准融合图像的弱小目标检测方法

针对单机红外搜索跟踪（IRST）系统探测距离和精度有限,得到的红外图像在杂乱背景和强噪声环境中弱小目标难以检测的问题,采用双机IRST对同时刻同目标区域探测后的图像进行配准融合,融合过程中采用高频基于区域、低频基于像素的多规则算法,提出一种基于小波变换与边缘信息表征的目标检测方法。仿真实验表明,多规则融合算法使图像质量评价指标提高了30%～50%,该目标检测方法可有效剔除虚假目标及滤除杂波干扰,从融合滤波前的7个减少到3个,虚警率降低,有助于弱小目标更为精确的检测识别。     

红外扫描过采样系统点目标检测性能分析与仿真EI北大核心CSCD

过采样是为提高遥感扫描图像分辨率而提出的一种新的成像体制,为将其应用于红外搜索与跟踪系统,需研究过采样对系统点目标检测性能的影响.从扫描成像原理角度对比分析常规采样和过采样的特点;基于高分辨率图像退化方式给出扫描图像仿真方法;通过仿真扫描图像进行单帧目标检测处理,对比分析两种采样体制下的系统点目标检测性能.结果表明,在相同条件下,过采样系统点目标检测性能优于常规采样;常规采样扫描图像中目标一般呈现1×1点状,而过采样扫描图像中目标呈现斑点状,利用该特性可进一步提升过采样系统目标检测性能.     

基于组合线阵的近程运动小目标被动定位跟踪

针对水下运动小目标被动探测与定位问题,提出了分段组合子阵联合处理探测方法,各探测子阵采用相互垂直结构布局,克服了单阵方位模糊及无法定位等问题。研究了分段组合子阵的宽带最小方差无畸变失真响应近场聚焦目标定位方法,实现了近程蛙人等水下小目标被动高精度定位。在此基础上,采用卡尔曼滤波算法对目标运动轨迹进行预测估计,将目标定位信息与跟踪轨迹信息进行匹配,实现高背景噪音下的运动小目标的跟踪处理。理论分析及仿真结果表明,分段子阵联合处理能有效对水下运动小目标进行定位和跟踪,海试试验进一步验证了该方法的有效性。     

楔环形贫点阵探测器探测机制仿真研究

介绍了一种新的微小型楔环形贫点阵红外探测器,着重研究了其特殊的探测机制.采用合并像素的方式仿真生成楔环形贫点阵图像,借助对数极坐标变换分析得出,它在中心处信息最大,在边缘处信息量小,以灰度直方图作为统计手段和依据,采用自适应类直方图实时阈值分割的方法,完成目标的检测;采用基于状态机循环处理的目标跟踪方法,对目标可能所处的状态进行划分,并利用序列图像估计位置和速度信息,完成目标的跟踪.应用基本图元对楔环形贫点阵图像进行测试,对于不同形状不同朝向的基本图元,结合像元灰度值之间的比例关系,能够将其区分.结果表明,楔环形贫点阵探测器用于目标探测与识别的可能性是存在的,继续相关研究很有意义.     

分布式网络信息数据防篡改方法研究

为在足球视频中有效的检测与跟踪运动目标,需要对足球比赛视频中目标检测与跟踪算法进行研究。当前采用的算法,在动态场景中,存在运动目标检测与跟踪效果不佳的问题。为此,提出一种基于OpenCV的足球比赛视频中目标检测与跟踪算法。该算法结合平均背景算法将足球比赛视频中目标图像分割为前景区与背景区,计算足球比赛视频每一帧目标图像和背景图像之间差值的绝对差值,同时计算每一个目标图像中像素点的平均值与标准值来建立目标图像背景统计模型,利用TMHI算法对足球比赛视频中目标初始图像进行阈值分割,得到初始分割图像,对分割图像进行中值滤波和闭运算,再使用卡尔曼滤波对分割后的目标图像进行处理,得到镜头中目标的质心位置和目标外界矩形框,然后对足球比赛视频中目标进行跟踪。实验证明,该算法有效的检测与跟踪足球视频中运动目标。