自适应红外目标特征增强算法

利用直方图均衡化和灰度变换增强算法,不能有效增强红外图像目标。鉴于此,在研究红外图像特点的基础上,提出了一种自适应红外目标特征增强算法。该算法先对红外图像进行中值滤波,滤除掉图像中的随机噪声,然后利用直方图分割将红外图像分为目标和背景2部分,通过线性加权叠加抑制背景和增强目标。实验表明,该算法不仅能够根据红外图像中目标的灰度特性自适应地选取直方图分割阈值,而且在去除噪声和增加对比度的同时还抑制了背景,达到了预期的效果。该算法尤其适用于目标和背景像素比例相近时直方图具有局域双峰特征的红外图像中目标的增强。     

基于时空非局部相似性的海上红外弱小目标检测

为了消除海上红外弱小目标检测中图像背景杂波和噪声的影响,提出了一种基于时空非局部相似性的红外图像弱小目标检测方法.该方法充分利用了相邻帧的红外图像序列间海面背景图像块的非局部自相关特性以及每帧内非局部背景图像块间的相似特性,并引入时空域图像块模型,该模型可利用加速近端梯度方法来有效求解.实验结果表明,与传统的红外弱小目标检测方法相比,所提方法不仅能更有效地保留目标的特征信息,还能使红外图像的峰值信噪比提高1.2倍以上,信杂比提高1.8倍以上.     

局部对比度结合区域显著性红外弱小目标检测

为了解决局部对比度方法的计算效率低,以及在某些红外场景中易出现虚警的问题,将其与图像区域显著性相结合,提出一种改进的局部对比度算法——区域局部对比度算法,仅在图像的显著性区域中进行局部对比度计算,而非遍历整幅图像。首先进行基于图像信息熵和局部相似性的红外图像区域显著性度量,经二值化得到单帧图像显著性区域;接下来在该区域中进行局部对比度数值计算,得到区域局部对比度图像,最后经过自适应阈值分割,得到弱小目标检测结果。实验结果表明,区域局部对比度算法可以极大提高红外弱小目标的信噪比,检测结果准确,虚警率低,与原始的局部对比度算法相比,检测效率有明显提升,可以更好地保持弱小目标的形状。     

自适应地空背景红外图像降噪增强方法

针对地空背景红外图像对比度低,噪声干扰大的特点,提出一种自适应的地空背景红外图像的增强方法。通过基于场景的非均匀校正去掉大部分固定图案噪声,对降噪后的图像进行多宽度窗口联合的局部对比度增强。此算法只需代数运算,原理简单,效果显著,尤其适用于地空背景,海空背景或太空背景的红外图像目标探测与识别。此算法能够自适应地补偿红外图像固定背景噪声的漂移,使低对比度图像的各级细节得到增强,而且能够在压制背景噪声的同时使隐藏在暗处的人眼不可识别的细节清晰自然的显现出来。     

基于Retinex理论与概率非局部均值的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中细节模糊及过度增强的问题,提出了一种基于Retinex理论与概率非局部均值相结合的红外图像增强方法.首先通过单尺度Retinex方法调整图像中过暗与过亮部分的灰度级;然后利用概率非局部均值对图像进行分解处理得到基本层与细节层,对基本层采用直方图均衡化拉伸对比度,对细节层采用非线性函数进行增强;最后,将不同层次的结果融合得到对比度与细节增强的红外图像.用该方法对多组不同场景的红外图像进行仿真实验,并将其与多种增强方法进行主、客观对比分析,结果表明所提方法在红外图像的细节及对比度增强方面都获得了更好的效果.     

基于双层局部对比度的红外弱小目标检测方法

针对传统基于人类视觉系统的检测方法在复杂背景下容易造成检测虚警的问题,提出一种基于双层局部对比度的红外弱小目标检测方法.首先,通过双层对角灰度差对比度分析机制,充分利用小目标局部对比度的先验信息,提高目标对比度的同时抑制背景杂波及噪声;之后,利用自适应阈值分割法获取待检测的真实目标.实验结果表明,与主流基于人类视觉系统的检测方法相比,所提方法的背景抑制因子平均提高9.3倍以上,信杂比率增益平均提高7.8倍以上,在不同的复杂场景下均具有更好的检测性能.     

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。     

基于图像局部区域梯度特征描述的红外人体识别算法

提出了一种新的红外图像中人体目标识别方案并进行了算法实现。通过直方图聚类分析对红外图像进行分割,根据二值化图像团块的特点,确定图像中的候选目标图像区域。将候选目标图像按比例划分为多个区域,使用梯度位置朝向直方图(GLOH,Gradient location-orientation histogram)对候选目标图像进行描述。与其它红外图像中人体识别算法相比,不需要多种特征提取算法组合进行分步骤识别,仅使用单个SVM分类器即可达到满意的识别率,避免了分类器的级联,算法简单有效。     

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。     

多波段红外图像的海面舰船目标检测

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。     

基于差异梯度直方图与显著性映射的红外弱小目标检测算法

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。     

一种基于算法融合的红外目标跟踪方法

视频目标跟踪的难点在于快速、准确地在帧与帧之间匹配目标.由于红外图像目标与背景的反差低,图像的边缘模糊并且灰度级动态范围小,使红外目标跟踪难度比可见光更大.本文提出一种针对红外日标跟踪的融合算法,该方法融合直方图和不变矩的特点.首先利用目标的直方图计算简单快速的特点,由均值平移算法快速找到局部最优解,但由于该局部最优解仪为直方图匹配的最优解,缺少目标形状特征,与实际目标位置存在一定的偏差;其次,利用边缘小变矩作为修正特征修正误差,避免跟踪误差逐渐累计而最终导致跟踪失败,以提高跟踪的稳定性和精度.实验结果表明,该算法能够消除跟踪过程中的漂移现象,提高跟踪精度.     

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.     

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.     

基于平台直方图的红外图像自适应增强算法

针对红外图像的特点, 提出了一种基于平台直方图均衡化的自适应红外图像增强算法. 该算法通过自适应地选择平台阈值, 对红外图像进行增强处理, 克服了采用一般直方图均衡化增强红外图像的缺点, 同时算法的运算量远远小于其他平台直方图均衡化算法, 便于实时实现. 理论分析和仿真结果均表明, 该算法对红外图像具有很好的增强效果, 可较好的抑制背景的增强, 突出目标.     

基于NiosII的红外图像灰度变换系统设计

提出了一种基于NiosII的红外图像灰度变换设计方案,并详细介绍了红外图像灰度变换算法以及系统硬、软件设计以及实现方法。针对红外图像的特点,提出了一种基于平台直方图均衡的红外图像灰度变换算法,并在CycloneII系列FPGA上实现了该算法,其处理单元采用嵌入式处理器软核NiosII。实验结果表明,该系统能很好地实现红外图形灰度变换,并在一定程度上抑制了背景,提升了目标。     

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Contourlet变换的红外图像非线性增强算法

针对红外图像对比度低、噪声大等特点,提出一种基于Contourlet变换的红外图像非线性增强算法.Contourlet变换是一种有效的方向多尺度变换分析方法,能在任意尺度上实现任意方向的分解.首先采用Contourlet变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数.引入非完全贝塔函数对低频子带系数进行处理,提升图像整体对比度;采用非线性增益函数对各带通方向子带系数进行处理,通过估计噪声水平设定阈值,抑制绝对值小于阈值的系数,增强大于阈值的系数.最后经Contourlet逆变换得到增强图像.实际实验结果表明,该方法可以有效地增强低对比度红外图像,无论是在视觉效果上还是在图像对比度评估值定量指标上均明显优于直方图均衡化、小波变换增强等方法,且能保持更多的图像轮廓特征,克服了这些方法对噪声增强过度和图像细节增强不足等缺点.     

基于Nios Ⅱ的红外图像灰度变换系统设计

提出了一种基于Nios Ⅱ的红外图像灰度变换设计方案,并详细介绍了红外图像灰度变换算法以及系统硬、软件设计以及实现方法.针对红外图像的特点,提出了一种基于平台直方图均衡的红外图像灰度变换算法,并在Cyclone Ⅱ系列FPGA上实现了该算法,其处理单元采用嵌入式处理器软核Nios Ⅱ.实验结果表明,该系统能很好地实现红外图形灰度变换,并在一定程度上抑制了背景,提升了目标.     

最大化背景模型用于检测红外图像中的弱小目标

提出一种基于最大化背景模型的背景预测算法,用于红外弱小目标检测.算法通过"区域最大化背景模型",来减小背景起伏对背景预测的影响,从而实现对背景更准确的预测,达到提高弱小目标检测性能的目的.算法适用于强对比度云层的空背景、具有人造干扰物的背景和空地背景的红外图像中,具有较强的抗噪音特性,是背景预测算法的一个重要扩展.针对实际红外图像的试验仿真表明,提出的算法是有效的.