低空监控系统的红外小目标检测方法

无人机遥感系统在检测复杂背景下红外小目标时存在虚警过高的问题,结合卷积神经网络提出一种两阶段的无人机遥感系统红外小目标检测模型。第一阶段利用Unet神经网络学习红外图像中目标的深度语义特征与浅层位置特征,同时增强红外小目标信号,并抑制背景信号。第二阶段利用Faster R-CNN对第一阶段输出的图像进行分析,检测图中红外小目标的位置与边框。在公开的无人机遥感系统红外小目标检测数据集上完成了验证实验,结果表明该模型将三个复杂背景数据集下红外小目标的检测精度分别提高了13.2、9.8与13个百分点,每秒处理的帧数分别增加了11、14与13。     

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DSP阵列的海面目标红外图像实时仿真系统研究

从海面目标红外辐射特性研究的具体需求出发,给出了一种用于生成海面目标红外图像的仿真算法,在此算法基础上提出了一种基于DSP阵列的海面目标红外图像实时仿真系统,并对其系统构成、DSP阵列硬件实现、仿真算法并行处理等内容进行了具体描述。仿真实验结果表明该系统能满足海面目标红外图像实时仿真的基本要求,在同等仿真精度下其仿真实时性远高于其他通用计算平台。     

一种新的热红外图像生成方法研究

针对目标与背景热红外辐射特性的描述是否精确将直接影响到红外导引头对目标的发现、识别和跟踪水平，在分析热红外图像再现技术原理的基础上，按照所需再现热图像的灰度分布特征制成相应透射水平的热图底片，提出了一种利用不同透射能力涂层生成热图像的方法。借助热红外图像再现实验和图像相关系数算法，证明该方法能较好地再现目标以及背景的热红外辐射特征和细节。它不仅可用于热红外导引头和热成像仪性能的检测及评估，同时也为军用目标的热红外隐真和示假方法提供了一种新的技术途径。     

车载红外告警系统中目标航迹管理及DSP实现

介绍了车载红外告警系统中多目标的航迹建立及目标从图像坐标到载体坐标的转换方法。系统在方位360°视场内均匀布置了6个红外传感器，天顶方向布置1个红外传感器，形成360°全半球视场。每个传感器对应1个目标检测板，系统设计有1个系统控制板，用于对目标进行坐标转换、航迹管理以及向各个检测板发送控制命令。当目标检测板完成目标检测后，便向控制板发送7个传感器中的目标信息，控制板对目标进行坐标转换使之统一于载体坐标系，在载体坐标系建立目标航迹并对航迹进行预测管理，最后通过串口向上位机输出目标在载体坐标系的位置信息并报警。实验证明，转换后的目标位置完全正确，且误差小于1°，满足系统指标要求。     

基于多尺度截断的弱小目标复杂背景抑制

红外复杂背景抑制是红外告警等系统发现远距离弱小目标的难题之一。提出了一种将奇异值分解与对偶树复小波变换(DTCWT)相结合的多尺度截断复杂背景抑制新方法。首先采用DTCWT对图像进行正变换,获得图像的多尺度和方向细节特征;然后根据目标和背景杂波信号系数在不同尺度之间的差异,对各子带采用奇异值分解进行处理,并利用最大的特征值重构子带;最后将系数调整后的各子带逆变换到图像域,从而将弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的。实验结果表明,该算法可以在很大程度上抑制结构化背景,保存并增强目标信号。     

一种基于小波分析的小目标检测算法

红外小目标检测技术由于其重要的军事意义成为研究热点。根据目标、噪声和背景边缘在小波域的不同特点,提出一种基于小波分析的红外小目标检测算法。该算法利用小波对奇异信号强有力的分析能力,消除了噪声和背景边缘对小目标检测的干扰,实现目标的检出。仿真实验证明该方法对红外图像中的小目标有比较理想的检测效果。     

强杂波背景红外弱小目标检测算法

针对强杂波背景远距离红外弱小信号目标的特点,提出了一种基于自适应滤波的红外弱小信号检测方法。算法首先对图像进行消噪声处理,其次运用自适应滤波方式消除背景增强目标信号,最后进行基于点源目标(试验采集)成像信号特性的判决法则删除虚假目标,算法有效解决了光电探测设备高检测概率与低虚警率的矛盾。实验结果表明:该方法能够在单帧图像上有效提取出小区域信噪比为4的弱小信号目标,检测概率不低于0.75,虚警率不高于1次/100帧。     

基于伪模态转换的红外目标融合检测算法

为提高红外图像目标检测的精度和实时性,提出一种基于伪模态转换的红外目标融合检测算法.首先,利用双循环的生成对抗网络无需训练图像场景匹配的优势,获取红外图像所对应的伪可见光图像;然后,构建残差网络对双模态图像进行特征提取,并采取add叠加方式对特征向量进行融合,利用可见光图像丰富的语义信息来弥补红外图像目标信息的缺失,从而提高检测精度;最后,考虑到目标检测效率问题,采用YOLOv3单阶段检测网络对双模态目标进行三个尺度的预测,并利用逻辑回归模型对目标进行分类.实验结果表明,该算法能够有效地提高目标检测准确率.     

多量级多向梯度海空复杂背景红外弱点目标检测

由于红外图像一般带有较大的噪声，采用传统的目标检测方法效果不理想。本文提出了一种新的海空背景下受强杂波和噪声污染的红外图像弱点目标检测算法。用多个量级梯度对图像目标进行检测，并对检测的结果进行了表决融合。结果表明，基于表决融合的多量级多向梯度检测消除了云层、海浪和海天线等背景干扰，在实现高检测概率的同时，不仅可以达到较低的虚警概率，而且可检测信杂比为1的点目标。     

一种基于Mumford-Shah模型的红外图像边缘检测方法

 Chan-Vese模型是一种优秀的简化Mumford-Shah模型。然而Chan-Vese模型是以两个同质区域为基础建立的，这并不符合红外图像的特点，导致直接应用该模型处理红外图像时可能失败。针对这一问题，提出了一种适用于红外图像边缘检测的改进Mumford-Shah模型，并对该模型中目标边缘的保持、停止准则的建立及算法速度的提高作了详细讨论。实验表明，改进Mumford-Shah模型能够克服Chan-Vese模型在对红外图像边缘检测时不能跨越过渡区域的缺点，有效地检测出目标边缘。     

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%。     

基于全变差的弱小目标背景抑制

结构化背景抑制是红外弱小目标检测技术的一个难题。根据红外图像中目标和背景信号的特性,在定义Gabor函数为点扩展函数的基础上,提出了一种基于全变差滤波的背景抑制算法,该算法将图像的背景抑制转化为求解全变差滤波模型最小化,以便最终实现对红外图像的背景抑制。对真实的红外图像序列进行实验,并与小波域滤波算法进行了比较。几组实验结果表明,对在结构化背景下的红外弱小目标背景来说,从主观视觉和数值指标来看,该算法具有良好的抑制效果,且运算量较小,便于实时实现。     

空间目标抖动状态红外图像仿真建模研究北大核心CSCD

空间目标容易受到太空垃圾碰撞及干扰从而产生抖动。针对空间抖动目标红外图像的模型构建问题,对天基空间红外成像系统的主要噪声进行分析并考虑杂散光影响,基于Creator与Vega软件平台相结合,提出抖动状态下空间目标表面缺陷的红外图像的建模方法。依据空间目标基本特征分析其红外辐射特性,在Creator中对空间目标缺陷进行三维建模;根据目标以及背景红外辐射特性对三维模型进行温度场分析,将分析所得结果与Vega红外模块相结合获得红外图像模型;确定抖动图像数学模型并对仿真图像施加抖动影响,然后施加杂散光影响获得最终模拟图像。实验结果表明:该方法生成的抖动状态下空间目标红外图像与实验图像相似程度高,能为空间目标探测与态势感知提供一种有效的模拟系统。     

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。     

采用视觉细胞响应模型的小目标复杂背景抑制

为了提高地面和云层等红外复杂背景下弱小目标的检测性能,提出了一种基于视觉细胞响应模型的红外弱小目标背景抑制新方法.首先利用简单细胞的感受野计算模型将原始图像采用Gabor函数卷积获得相同大小的两幅图像|然后采用设计的复杂细胞响应的非线性汇聚策略函数对获得的两幅图像进行融合处理,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的|最后采用自适应阈值分割技术得到目标点,实现了对红外弱小目标的检测跟踪.实验结果显示,与去局部均值和最大中值滤波两种滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比较低的弱小目标信号.     

基于波原子变换的红外复杂背景杂波抑制算法

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。     

超大视场红外告警系统的成像特点分析

为了设计出适用于超大视场红外鱼眼告警系统的有效算法,对超大视场红外鱼眼告警系统所拍摄的红外图像进行分析,结果发现:超大视场红外图像中目标只表现为一个点,红外图像的背景非常复杂;对于天空背景,随着仰角的增大,其辐射亮度逐渐变小,目标的运动轨迹被弯曲,并随视场角的增大其弯曲程度越甚。从红外鱼眼镜头的设计理论出发,对系统的像面照度进行了分析,并采用美国光电工业公司的CDS100-04型黑体作为标准辐射源对分析结果进行了实验验证,结果表明:不同位置处灰度值的相对标准偏差仅为2.26%,说明该系统的像面照度是均匀的;最后,对系统的作用距离进行了分析,其作用距离约为9.6 km,基本满足实际需要。     

基于海天线的红外掠海小目标跟踪

针对红外掠海小目标对比度低,容易受到噪声、海面杂波、云层等干扰,导致跟踪失败的问题,提出了一种基于海天线的红外掠海小目标跟踪方法。通过对红外成像系统进行分析,利用拉普拉斯滤波抑制背景噪声,根据图像中海天线的位置信息,确定目标所在区域并进行目标检测。检测出可疑目标后,利用其灰度、尺寸、面积等特征信息,选出真实目标进行跟踪。实验结果表明,该算法对红外掠海小目标有很好的跟踪效果。     

基于形态学带通滤波和尺度空间理论的红外弱小目标检测

针对复杂背景下的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于形态学带通滤波和尺度空间理论的红外弱小目标检测算法。采用形态学带通滤波对红外图像进行预处理,得到红外弱小目标的潜在区域;利用高斯差分算子获得预处理后的红外图像的尺度空间,并通过尺度空间的极大值检测获得候选目标的位置和尺度;通过对候选目标的信杂比进行阈值化实现红外弱小目标的检测。实验结果和现有方法的对比证明了算法的有效性和稳健性。