复杂背景下红外弱小目标检测算法研究

复杂背景下低信噪比弱小目标的检测是红外预警系统中的重点和难点。为解决红外图像中杂波干扰多、目标信噪比低等问题,提出一种非线性空间滤波的目标检测方法。该算法在传统线性空间滤波算法的基础上,通过对预测点周围4个象限的背景灰度值进行计算,并动态地调节阈值,以达到突出小目标的目的。试验结果表明:当背景包含较多复杂因素时,采用非线性空间滤波的检测方法可有效地抑制杂波,实现弱小目标的提取,与线性滤波算法结果相比较,虚警数降低了3/4,且易于工程实现。     

一种红外搜索系统中弱小目标自适应检测算法

为解决红外搜索系统中场景起伏造成的背景预测不准确这一问题,提出了一种自适应调整的空间滤波方法。该算法在估计背景的同时,对背景残差进行计算,根据残差值调整滤波参数,使背景残差趋于最小,以适应背景的起伏。当背景包含较多复杂因素时,不利于目标提取,多尺度形态学算子通过不同尺度不同形态的结构体参与计算,可以全面地估计背景,进一步抑制背景残差,再通过计算图像全局阈值,自适应分割出潜在目标。采用并行运算,可将算法实现于现场可编程器件(FPGA)上。试验结果表明:即使当场景较复杂,场景信噪比较低时,依然可以使处理后的图像信噪比大于3,从而可显著提高红外搜索系统的检测概率,实现弱小目标的检测。     

层次卷积滤波红外弱小目标检测方法

针对单帧复杂背景红外图像点目标检测算法存在复杂背景下处理效果不理想、处理时间长的问题,提出了一种层次卷积滤波检测算法。主要分为两个部分：第一,根据红外小目标特性,设计一种层次卷积滤波的算子,对图像进行滤波处理,实现图像中小目标的增效和背景抑制的效果;第二,采用基于最大值的自适应阈值方法,对图像进行二值化操作,过滤背景杂波,最终提取到待检测的目标。在大量不同背景红外图像中进行实验,论文算法在背景抑制因子和信噪比增益的性能量化结果上优于现有5种典型红外弱小目标检测算法的性能结果,且平均处理时间仅为高斯拉普拉斯（Laplacian of Gaussian,LoG）滤波算法的30.42%。通过实验对比,表明该层次卷积滤波算法可以有效解决在不同复杂背景下的红外图像中对小目标检测的问题。     

基于复滤波器组的红外弱小目标检测算法

 为了有效抑制复杂背景的干扰,降低复杂背景所带来的虚警,提高目标检测的信噪比,提出了一种基于复滤波器组的红外弱小目标检测算法。分析了复杂背景下带有弱小目标的红外图像中复杂背景和弱小目标图像各自的频谱特性,并引入了分频段处理的思想。比较了各种滤波器的性能,并选用了基于复小波的滤波器组,用该滤波器组将红外弱小目标图像分解到各个子频域;对分解后的各频段图像分别进行基于罗宾逊滤波的目标检测处理,提取各频段图像中的奇异点;根据目标图像和背景图像的频谱特性的定量分析结果,选取合适的权值,将各频段检测的结果进行加权融合,得到最终的处理效果。实验结果表明:弱小目标检测方法较之于传统的不分频段的高通滤波处理方式可以获得更高的信噪比,目标得到明显的增强,背景杂波得到更有效的抑制,各项探测指标均更优。     

匹配滤波器优化设计及在红外弱小点目标检测中的应用

针对红外传感器成像信噪比低且易受噪声、背景杂波干扰的问题,结合红外图像中点目标成像的特性,充分利用目标、背景杂波及噪声在空间域中的分布特性,进行空间匹配滤波器的优化设计.首先对红外点目标特性进行了分析,在此基础上进行一维匹配滤波器的优化设计,进而构建了优化设计的空间匹配滤波器.结合优化设计匹配滤波器、形态学背景抑制和自适应门限的红外弱小目标枪测算法由于充分考虑了红外点目标的衍射效应和目标与背景的灰度差异,使滤波过程智能地融入了目标和背景的特性,极大地提高了红外弱小目标的检测性能.实测数据验证表明,本检测算法对低信噪比(f<,SNR>≤2)的红外图像,在保证10<'-5>虚警概率前提下,检测概率不小于95%.     

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。     

红外背景抑制与弱小目标的检测算法

强噪声背景下红外图像中弱小目标的检测一直是研究的重点和难点。根据弱小目标、背景干扰和噪声在红外图像中的差异,研究了三种低信噪比条件下红外图像中弱小目标的检测算法:小波变换、数学形态学、Top—hat算子,分别给出了处理的图像和相应的数据。仿真实验表明:这三种检测算法能十分有效地提高信噪比、增强目标、抑制背景杂波和去除噪声干扰,对信噪比约为2的弱小目标检测能得到很好的结果。三种算法所得结果一致,而且处理速度快,适合于实时图像处理和目标探测。     

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%。     

复杂天空背景下的红外弱小目标检测算法研究

为了提高单帧红外图像的检测概率,稳定检测到图像序列中的弱小目标,基于改进的双边滤波与多项式拟合,提出了一种复杂天空背景下的红外弱小目标检测算法。在传统双边滤波算法的权值系数中引入背景相关度因子,有效降低了背景抑制时目标点的影响,提高了目标区域的信噪比以及单帧图像的检测率。为了进一步剔除虚假目标,基于融合目标运动特征,对目标点进行多帧确认。针对序列检测中目标闪烁造成的目标漏检,引入多项式拟合算法对下一帧目标位置进行预测,有效避免了目标轨迹截断的问题。实验结果表明,在信噪比小于2的情况下,该算法能够稳定检测到复杂天空背景下的弱小目标轨迹。     

基于侧窗滤波与时空正则化相关滤波的红外弱小目标跟踪

当目标远离红外系统,其在成像图像上的尺寸较小且信息量较少,使得小目标的持续精确定位成为一项有挑战性的问题。针对这一问题,在相关滤波跟踪框架上,引入能够区分红外弱小目标边缘信息与杂波噪声的侧窗图像滤波方法,提出了一种弱小目标跟踪算法。具体来说,首先利用时空正则化的相关滤波跟踪模型,对目标位置附近更大范围的背景进行考虑。然后,利用侧窗滤波对当前局部搜索区域进行侧窗滤波处理,达到了保留边缘效果的同时剔除了图像噪声。最后,通过原始图像与滤波后图像作差,降低了背景边缘对目标定位错误的影响,并实现小目标状态估计。为验证本文所提算法性能,采用六组红外真实弱小目标图像序列进行实验,并与核相关滤波、空间正则化的相关滤波,以及时空正则化的相关滤波等经典算法作比较。实验结果表明,所提算法在多组复杂背景的图像序列上,获得了较高的跟踪精度,验证了所提算法能有效应对红外弱小目标跟踪任务中的快速运动、低分辨率和强背景杂波等问题。     

一种新的红外成像末制导目标跟踪方法

为了稳定跟踪导弹末制导阶段的红外目标,提出了一种基于尺度不变特征变换的红外目标跟踪算法.尺度不变性特征变换所提取的图像纹理特征具有尺度和旋转不变性,跟踪算法分别提取目标模板和待跟踪图像的尺度不变特征变换特征.根据最小欧氏距离准则提取目标模板与待跟踪图像间相匹配的尺度不变特征变换特征点对,利用该特征点对拟合反映两图像间映射关系的仿射模型,并据此估计目标中心位置及调整目标模板尺寸.仿真结果表明,跟踪算法能够较好地实现在导弹末制导阶段对红外地面杂波背景下目标的稳定跟踪,其跟踪准确度和稳定度优于传统方法.
关键词:末制导跟踪|尺度不变性特征变换|特征匹配|仿射模型     

深空大视场弱小目标的实时检测方法

根据深空背景的特点,提出了采用最大中值滤波降噪,基于USAN原则,即吸收同值核区(Univalue Seg-ment Assimilating Nucleus)原则进行弱小目标检测的算法。其中分析了USAN滤波模板大小对检测性能的影响,探讨了灰度差门限的自适应选取方法,并根据目标和背景杂波在灰度分布上的差异,进一步剔除背景杂波的残留。结合候选目标的特征,采用基于逻辑的最近邻关联方法提取目标航迹。     

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。     

低对比度小目标检测

对强杂波背景下的远距离目标探测,提出基于序列图像的局部自适应背景预测,获得图像背景的最佳估计。对残差图像采用能量累积及中值滤波消除背景杂波。为提高信噪比,采用带缓冲窗口的双窗滤波法使目标和背景的差别更加显著,有利于低对比度下的目标分割。最后采用改进的高阶相关方法,在不影响检测性能的情况下加快了真实目标识别的运算收敛速度,并最终实现了算法工程化,在图像局部信噪比大于0.3时,采用三阶相关时检测概率达到98%。     

水天线附近红外弱点目标的检测

弱点目标的检测是舰载红外警戒系统中的一个关键问题。由于目标处于海天线附近的高强度背景杂波中，因此，采用常规的点目标检测算法对其进行检测的结果都不够理想。针对这一问题，本文提出了一种改进方法：首先用中值滤波方法对海空背景进行预测和抑制，自适应阈值分割后根据目标点和背景杂波残留在多向梯度上的差异，通过多向梯度检测进一步剔除背景杂波残留，提高了单帧图像的检测概率。     

扫描型红外预警系统中弱小目标的检测算法

提出一种基于面阵探测器的全方位红外预警系统的运动弱小目标检测算法.该算法主要基于灰度形态学滤波和目标概率分布函数匹配两种技术.灰度形态学的高帽变换可以有效地检测出红外图像中的特定目标,但没有考虑目标强度分布特征,检测结果的虚警率较高.本文采用了均值偏移算法常用的概率分布函数匹配技术,对检测出的小目标进行二次确认.试验结果表明,该方法能够有效地抑制背景杂波干扰,降低虚警率.     

红外小目标图像的背景杂波量化方法

分析了背景杂波对红外小目标检测的影响,研究了一种针对红外小目标图像的背景杂波定量描述方法.提出了背景杂波定量描述方法需要满足的三个条件:与主观判断的结果一致、对于不同的红外图像具有适应性和能够辅助改进目标检测算法.综合考虑了目标与背景的特征,融合了4种特征,提出了一种新的红外背景杂波量化方法.首先采用支持向量机对背景杂...     

海杂波FRFT域的分形特征分析及小目标检测方法

针对海杂波背景下海情对小目标检测的严重影响, 本文研究了实测海杂波在分数阶Fourier变换(FRFT)域的分形特征, 分别提出了单、高尺度下的分形检测方法. 由数学定义推得, FRFT 在不同阶数和尺度情况下, 不具有一致的自相似特性, 采用多重分形趋势波动分析法确定分形参数H(q), 分析了海杂波在不同海情、距离和极化条件下的分形特征. 在单尺度基础上结合FRFT的变阶优势, 提出了阶数自适应的小目标检测方法; 高尺度条件下, 比较了不同因素对海杂波FRFT域多重分形参数的影响. 结果表明:海杂波FRFT域可用变换阶数的方法检测到湮没在复杂海情中的小信号, 检测门限多数提高200%以上, 比采用时域信号提高26.3%. H(q) 在负高尺度上具有明显的多重分形特征差异, H(q)-q曲线满足反正切分布, 纯海杂波与含目标数据的拟合幅值比分别大于1.8(HH)和1.4(VV), 为海杂波背景小目标检测提供了判定依据.