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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。 相似文献
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基于时空非局部相似性的海上红外弱小目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
《光子学报》2018,(11)
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. 相似文献
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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。 相似文献
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背景杂波是影响红外搜索跟踪系统探测性能的主要因素,针对这一问题,根据红外场景中目标和背景特性,提出了一种基于多分辨率双边滤波的红外场景杂波抑制新方法.首先采用非下采样轮廓波对红外场景图像进行多尺度、多方向分解,提取红外原始场景图像在不同尺度和方向上的细节特征,然后,根据目标和背景信号子带分布特性之差异,通过应用双边滤波调整分解后的各子带系数,最后重构各子带就可将红外场景中目标信号和背景杂波分离,可有效地将背景杂波剔除掉.将本文提出的方法应用于实际的红外场景,实验结果显示,与经典的二维最小均方误差方法相比较,该方法具有更好的杂波抑制能力. 相似文献
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复杂背景下低信噪比弱小目标的检测是红外搜索系统中的重点和难点,为解决红外搜索系统中杂波干扰多、目标信噪比低等问题,提出一种模板匹配滤波的目标检测方法。该算法在预测背景的同时,通过对图像背景灰度值进行动态的阈值处理,自适应地进行背景抑制。当背景包含较多复杂因素时,采用模板匹配滤波的目标检测方法,消除背景抑制后的残留杂波,实现弱小目标的提取。试验结果表明:当场景较复杂且图像信噪比较低时,使用该算法处理后可使图像信噪比达到4 dB以上,从而提高了弱小目标的检测概率。 相似文献
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基于最小一乘和混沌遗传算法检测红外小目标 总被引:4,自引:1,他引:3
提出了一种基于最小一乘估计和混沌遗传算法进行背景预测检测红外小目标的方法.在建立最小一乘准则背景预测模型的基础上,根据最小一乘估计的性质,利用混沌序列内在的伪随机性,将混沌引入到遗传算法得到混沌遗传优化算法,以此解决最小一乘估计中极值的选取问题.将原始图像与预测图像相减得到预测残差图像后,利用基于二维指数熵的图像阈值选取快速算法进行分割.给出了实验结果与分析,并与基于遗传算法的最小一乘预测、最小二乘背景预测的检测算法作了比较.实验结果表明,提出的算法具有更高的检测概率和更好的检测结果. 相似文献