一种海空背景下红外小目标检测新算法

针对海空背景下红外小目标图像信噪比低、难以检测的情况以及传统检测方法需要图像帧数多、实时性差等缺点,基于Donoho的小波变换阈值化方法,提出了一种更加适合海空背景下红外小目标检测的新算法.该算法采用一种新的阈值求取方法以及更加简单的硬阈值化函数对图像进行处理.通过仿真实验将新算法与传统检测算法进行比较,实验结果表明,无论在处理效果还是实时性上,新算法都优于传统算法.     

一种复杂海空背景下的红外小目标检测跟踪算法

复杂海空背景下红外小目标检测和跟踪算法决定了光电跟踪设备的探测性能。为了解决复杂海空背景下的红外小目标检测跟踪难题,提出了一种复杂海空背景下的红外小目标抗干扰检测跟踪算法。在检测阶段,为了抑制不同区域中各类杂波,该算法利用不同的分类器分别区分不同区域的杂波和小目标;在跟踪阶段,为了进一步剔除孤立噪声和杂波干扰,采用高斯混合概率假设密度滤波器进行目标航迹维持。在仿真视频上进行的目标检测跟踪实验表明,所提算法相比以往的跟踪算法,正确跟踪率提升了约10%,平均跟踪精度提升了约50%。该算法具有较好的工程可行性。     

一种复杂背景下红外小目标检测算法

为了解决复杂背景下小目标的识别,提高检测速度的问题,提出了一种改进的中值滤波方法.用其进行背景抑制,保护了图像细节,提高了处理的实时性.在分析小目标图像特点的基础上,提出了采用击中击不中变换对图像进行分割,达到探测目标的目的.仿真结果验证了该算法是一种实时有效,且易于实现的目标探测方法.     

一种基于小波变换的红外小目标去噪算法

研究了复杂背景下红外小目标图像的去噪问题,鉴于小波阈值法去噪的缺点,结合小波变换的去相关性和能量紧支性,提出一种新的去噪方法。考虑到实际中的复杂背景和大量干扰,弱小目标通常占有很少像素,首先对红外小目标图像进行二级小波变换,然后根据新的算法对变换所得小波细节系数进行邻域运算,最后通过小波逆变换得到处理后的图像。 实验中采用Db3小波基函数,分别对两帧低信噪比原始图像进行仿真。仿真结果表明,该算法能很好地保存小目标的形状特征,抑制背景,达到较好的去噪效果。     

一种基于小波变换的红外小目标去噪算法

 研究了复杂背景下红外小目标图像的去噪问题,鉴于小波阈值法去噪的缺点,结合小波变换的去相关性和能量紧支性,提出一种新的去噪方法。考虑到实际中的复杂背景和大量干扰,弱小目标通常占有很少像素,首先对红外小目标图像进行二级小波变换,然后根据新的算法对变换所得小波细节系数进行邻域运算,最后通过小波逆变换得到处理后的图像。 实验中采用Db3小波基函数,分别对两帧低信噪比原始图像进行仿真。仿真结果表明,该算法能很好地保存小目标的形状特征,抑制背景,达到较好的去噪效果。     

红外运动小目标的检测

通过分析天空背景下红外运动小目标、噪音以及背景的特征,提出一种检测方法·首先利用向量小波变换对运动图像进行预处理;其次采用图像差分进行目标的粗检测,提取出候选目标;最后可根据运动目标和噪音的特征对候选目标进行识别,检测出真实的运动小目标·实验证明,该方法可有效检测天空背景下红外运动小目标·     

复杂海空背景下红外弱小目标检测技术研究

为实现舰载红外警戒系统对海空背景下红外弱点目标的检测,根据目标识别系统的组成及目标检测识别信息处理流程,研究了远距离弱小目标的检测识别算法。结合形态学的方法给出一种目标检测算法,该算法可以有效地消除云层、海浪、海天线以及传感器本身引入的杂波和噪声干扰,仿真结果表明采用本文提出的算法有利于对目标的进一步识别,提高舰载红外警戒系统的目标检测性能。     

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%。     

一种基于背景预测及小波变换的红外弱小目标检测方法

提出了一种新的红外弱小目标检测方法,在对红外图像进行背景预测的基础上,对残差图像采用小波变换方法增加对弱小目标的检测率,有效地提高了检测算法对低信噪比红外图像中弱小目标的检测性能。通过实测的星图数据与传统方法进行了对比和分析,证明了该方法适用于非平稳背景中低信噪比目标的检测。     

基于小波高频距离像的红外小目标检测

针对远距离复杂背景下红外小目标检测问题,本文提出了一种基于小波高频距离像的方法。该方法首先将处理空间变换到小波域,通过分析残留背景、目标和噪声系数在高频子带的差异,定义基于邻域均值的子带系数表达形式,构造高频子带系数的中心向量,对小波高频图像进行综合形成距离像,得到红外复杂背景的抑制结果。在此基础上,利用恒虚警率算法将单帧背景抑制图像分割成候选目标、残留背景和噪声像素点。最后,在时间域基于目标运动的相关性,利用管道滤波实现红外小目标的最终检测。仿真实验结果表明,相对于经典算法,本文方法可以实现对红外复杂背景的有效抑制,增强目标信号的强度,准确稳定的从红外复杂背景中检测出小目标。     

一种新的空谱联合探测高光谱影像目标探测算法

高光谱遥感影像不但具有高分辨率的空间信息还包含连续的光谱信息,因此在目标探测领域具有独特的应用优势。传统的高光谱遥感影像目标探测侧重于光谱信息的应用,形成了确定性算法和统计学算法。确定性算法通过计算目标光谱与待检测光谱之间的距离来查找目标,不能检测亚像素目标,而且容易受到噪声的影响;统计学目标检测计算背景统计特性,通过探测异常点来检测目标,可以检测亚像素目标和小目标,但容易受到目标尺寸的影响,不能很好的检测大目标。随着高光谱遥感影像的空间分辨率的增加,探测目标已有亚像素目标逐步转换为单像素及多像素目标,此时,在高光谱图像中,相同类别的地物在空间分布上呈现聚类特性, 因此,在利用高光谱遥感影像进行目标探测时,需要将其空间信息融入算法中。将空间特征引入传统目标探测算法。提出了一种新的空谱结合的高光谱目标探测算法,将传统的基于统计的目标探测算子与空域邻域聚类算法相结合,首先利用目标探测算子将影像划分为潜在目标区域与背景区域;通过计算潜在目标区域的质心,以质心为中心进行邻域聚类,剔除潜在目标区域中的背景区域,通过迭代计算获取最终目标探测结果。传统的基于统计的目标探测算子,将整个探测区域定义为背景区域,实现对背景区域的统计特征提取,而该方法将背景区域与潜在目标区域分离,剔除了目标区域对背景区域的统计干扰。将本算子与传统的约束能量最小化算子和自适应余弦探测算子进行分析比较可知,该算子的大目标探测性能优于传统的统计算子。     

一种抗干扰的弱小目标检测方法

针对低信噪比灰度图像中弱小目标的检测问题,提出了SUSAN特征检测原则与数学形态学方法结合的小目标检测方法.该方法首先采用SUSAN原则利用图像灰度级直接提取特征,利用形态学算子去除噪声、分离目标.给出了应用实例,实验结果表明,这种方法抗干扰能力强,能够快速、可靠地检测出小目标.     

Temporal Profile Based Small Moving Target Detection Algorithm in Infrared Image Sequences

A new algorithm is presented which deals with the problem of detecting small moving targets in infrared image sequences that also contain drifting and evolving clutter. Through development of models of the temporal behavior of the static background, target and cloud edge on a single pixel basis, the new algorithm employing the connecting line of the stagnation points (CLSP) of the temporal profile as the baseline is created and tested. The deviation of the temporal profile and its CLSP is analyzed and it is determined that the distribution of the residual temporal profile obtained by subtracting the baseline from the temporal profile can be modeled by a Gaussian distribution. The occurrences of the targets have intensity values significantly different to the distribution of the residual temporal profile. Unlike the conventional 3-D method, this new algorithm operates on the temporal profile in 1-D space, not in 3-D space, thus having a higher computational efficiency. Experiments with real IR image sequences have proved the validity of the new approach. This work was supported by National Natural Science Fund of China (No. 60277005).     

Small Target Detection Algorithm Based on Average Absolute Difference Maximum and Background Forecast

Detecting small targets in clutter scene and low SNR (Signal Noise Ratio) is an important and challenging problem in infrared (IR) images. In order to solve this problem, we should do works from two sides: enhancing targets and suppressing background. Firstly, in this paper, the system utilizes the average absolute difference maximum (AADM) as the dissimilarity measurement between targets and background region to enhance targets. Secondly, it uses a predictor to suppress the background clutter. Finally, our approach extracts the interested small target with segment threshold. Experimental results show that the algorithm proposed has better performance with respect to probability of detection and less computation complexity. It is an effective small infrared target detection algorithm against complex background.     

复杂星空背景下的空间目标快速捕获算法

针对现有方法在大视场、高灵敏度条件下星空背景复杂导致的空间目标捕获速度慢的问题,利用大视场星图识别的优势,提出了复杂星空背景下的空间目标快速捕获算法.采用分级曝光策略,基于短曝光获取有限数量的恒星以大幅度提高星图识别速度;利用二维最大背景估计方法,实现星图预处理,获得质心数据信息;最后基于星图目标序列剔除自然天体.通过星图目标排序横向剔除,保证剔除准确性的前提下有效提高了剔除效率,实现了空间目标快速捕获.仿真试验结果表明,本文方法快速性好、准确率高,与已有算法中较快算法相比,目标捕获所用时间减少41.92%.     

一种空间目标在轨检测图像预处理算法

通过对美国天基可见相机(SBV)在轨检测算法(Moving target indicator,MTI)算法进行改进,使其更加快速有效地检测出淹没在噪声杂波中的目标条纹.MTI改进算法使用了一种新的二维图像检测预处理算法一一依概率加窗检测算法.依概率加窗检测算依据同一大小检测窗口内,目标所在检测窗内出现的非零点比纯噪声检测窗内多的特性,通过检测窗门限滤波,在可能剔除部分目标点的同时,极大地抑制噪声.接着使用三点共线条纹检测算法,剔除可疑目标条纹,进一步降低虚警概率,提高检测概率.通过算法性能分析可知,MTI改进算法的虚警概率降低15倍,检测概率99%时所需信噪比从6降低为3,并且总体计算量降低6个数量级.MTI改进算法减少计算量的同时,降低虚警概率并提高榆测概率,在工程应用中更有利于算法的实时实现.     

一种背景自适应调整的弱点目标探测算法

针对因复杂背景导致低信噪比的弱点目标探测率降低的问题,首先分析了从红外图像中探测弱点目标时,由于复杂和缓变背景下潜在目标探测率不同,而导致目标探测率降低的理论依据;并在该分析的基础上,提出了一种基于背景自适应调整的红外点目标探测算法。该方法利用鲁宾逊(Robinson)保护滤波器从经过预处理的图像中提取潜在目标;通过复杂背景模糊隶属度函数将图像映射到模糊特征平面,并由该特征平面计算背景调整因子,以对提取的潜在目标进行加权调整,从而降低了复杂背景的影响。实验结果表明,该算法可以显著提高复杂背景下红外点目标的检测概率,并且能够探测出信噪比为1的目标。