基于灰度变换的红外图像实时分割算法

针对高灰度等级红外数字图像提出了一种基于灰度变换的实时分割算法.通过实时分析原始图像中几个小区域的灰度直方图,自动确定分割阈值,将原始图像通过灰度变换实时转换为低灰度等级图像.该算法能够将高灰度等级的红外数字图像实时显示在普通显示器上,并且能够有效抑制背景并保留目标灰度信息.由于变换后的图像灰度等级较低而且背景及噪音信息较弱,极大地提高了红外跟踪器的性能.     

红外点目标检测的小波变换方法研究

在对红外图像目标特性及背景特性分析的基础上,提出了基于小波变换高频子图像处理算法及基于小波变换的区域相关算法,着重解决当目标距离成像系统较远时的点目标检测问题.实验结果表明:将区域相关算法和图像局部区域阈值的自适应滤波检测技术相结合,可显著提高红外点目标检测概率,实现较远距离的点目标检测.     

极值温差红外图像的自适应双局部增强算法

针对目前红外焦平面成像系统在观察目标、特别是极值温差目标时,各温度段灰度描述不均匀和细节不够的问题,提出了一种自适应红外图像双局部增强算法。详细介绍了通过空间分布和灰度统计特性两个方向实现对极值温差图像自适应增强的方法,该方法首先从红外图像的空间分布特性出发,将图像切割成多个局部图像,然后再从直方图灰度分布出发,将局部图像的直方图进行聚类分段,并对分段直方图均衡增强,最后对生成的每个局部图像增强结果进行线性插值拼接完成增强算法。通过在红外焦平面系统中实验证明了极值温差自适应的红外图像双局部增强算法的可行性,并获得了很好的效果,成像质量有明显提高。     

逆光海况下低质量红外目标的增强与识别

海上红外目标识别在海事搜寻中发挥着重要的作用,针对逆光海况下出现的目标反向对比度特点及其目标淹没于背景的问题,结合其直方图呈现的局部尖峰特点,提出了修正灰度占比的新直方图均衡化并融合边缘信息的增强算法。该算法可以有效地提升目标区域的对比度,从而提升海上红外图像的质量。在海上红外目标识别与检测中,建立了目标与背景的多尺度“九宫格”搜索框,演化了局部对比度显著性量化的数学模型,实现了符合人眼视觉特性的红外目标的准确定位与检测。在海上红外图像增强测试中,所提算法可以使原图像的平均梯度提升两倍以上,使局部对比度增益因子提升两倍以上。在目标识别的算法测试中,所提多尺度局部对比度目标检测算法可以使目标检测率达到99%以上。     

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.     

基于多结构元素形态滤波与自适应阈值分割相结合的红外弱小目标检测

针对低信噪比灰度图像中弱小目标检测的难题,分析了红外弱小目标成像的特点,提出了基于多结构元素形态滤波与自适应阈值分割相结合的目标检测算法.利用目标运动的连续性、规律性和噪音产生的随机性,结合数学形态学结构元素的特点,研究了一种多结构元素形态滤波的管道滤波方法,通过流水线管道检测目标运动轨迹.实验结果表明,该算法应用于复杂背景下低信噪比的红外弱小目标图像能够得到较理想的结果,并且目标检测概率高,速度快,虚警率低.     

利用相邻相关像素进行噪音抑制的模糊小目标检测算法

提出了一种利用相邻相关像素对红外数字图像中的可疑小目标进行检测的算法.该算法首先利用自适应全局阈值检测图像中的亮像素,并借助相邻相关像素信息滤除结果中的亮噪音点;然后依据亮像素的相关性,对剩余的亮像素进行加强,并再次抑制噪音,获得可观的信噪比增益.相对于传统的Top-Hat变换,该算法能够在有效提高待检测目标信号强度的同时很好地抑制噪音,有效地保留了目标图像的边缘细节.     

利用相邻相关像素进行噪音抑制的模糊小目标检测算法

提出了一种利用相邻相关像素对红外数字图像中的可疑小目标进行检测的算法. 该算法首先利用自适应全局阈值检测图像中的亮像素,并借助相邻相关像素信息滤除结果中的亮噪音点;然后依据亮像素的相关性,对剩余的亮像素进行加强,并再次抑制噪音,获得可观的信噪比增益.相对于传统的Top-Hat变换,该算法能够在有效提高待检测目标信号强度的同时很好地抑制噪音,有效地保留了目标图像的边缘细节.     

基于多结构元素形态滤波与自适应阈值分割相结合的红外弱小目标检测

针对低信噪比灰度图像中弱小目标检测的难题,分析了红外弱小目标成像的特点,提出了基于多结构元素形态滤波与自适应阈值分割相结合的目标检测算法.利用目标运动的连续性、规律性和噪音产生的随机性,结合数学形态学结构元素的特点,研究了一种多结构元素形态滤波的管道滤波方法,通过流水线管道检测目标运动轨迹.实验结果表明,该算法应用于复...     

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.     

A novel infrared small target detection method based on BEMD and local inverse entropy

Compared to other targets, it is more difficult to detect infrared small targets due to several aspects such as the low signal to noise ratio, low contrast, small size, the lack of shape and texture information of the targets, especially under complex background. In this paper, a novel infrared small target detection method based on peer group filter (PGF), bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) and local inverse entropy (LIE) is proposed to overcome these difficulties. The PGF is implemented to remove the noise and improve the signal-to-noise ratio of the initial image. Our proposed BEMD algorithm is able to estimate the background effectively and get the target image by removing the background from the original image and segmenting the Intrinsic Mode Functions (IMFs) making use of the local inverse entropy. Experimental results demonstrate that the novel method can extract the small targets validly and accurately.     

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。     

复杂红外背景中运动小目标快速跟踪技术

在地面、海面、天空复杂背景下对红外小目标稳定跟踪是亟需解决的难题。为兼顾鲁棒性和实时性,以判别尺度空间跟踪算法为基础,应用可有效表征目标区域灰度突变特性和目标形状信息的广义结构张量算法作为特征提取方法。改进后的算法更适用于红外图像快速处理,能提高跟踪鲁棒性,且计算量小、效率高,目标特征维度低。为提高跟踪稳定性,依据置信度决定跟踪模型更新,避免模型被错误样本干扰。与判别尺度空间跟踪算法相比,所研究算法在准确性、实时性、鲁棒性方面均具有显著优势,且实现300 fps的跟踪速度@256×256像素图像。     

Detection of infrared small target based on fusion of multi-filters北大核心CSCD

Aiming at solving accuracy problem of infrared small target detection in sky and ocean background scenarios of infrared image sequences, a novel infrared small target detection based on multi-filters algorithm fusion method is presented in this paper. Firstly infrared small target and imaging, time and space characteristics of the corresponding background noise are analyzed. Tophat algorithm with improved Robinson guard filter are then integrated to highlight target and suppress clutter background by using infrared small target imaging features. Adaptive threshold segmentation is used to extract candidate targets, while Unger smoothing filter and multi-objects association filter are used to eliminate random noise and false targets in the candidate targets. Multiple experiments of infrared small target image sequences are implemented, and experimental results show that proposed method can detect infrared small targets at 99% detection rate with high reliability and good real-time performance. © 2017, Editorial Board, Journal of Applied Optics. All right reserved.     

基于视觉认知的红外目标分割算法

研究了红外图像中目标分割算法,针对基于灰度分割算法存在的过分割或分割不足,以及对低灰度目标的不敏感问题,提出了一种基于视觉认知的红外目标分割算法。将红外图像的灰度信息转换为图像方差信息;运用单边切比雪夫不等式理论,获取目标数据分布与其k倍标准差之间的非线性关系,完成目标边缘的预分割;由形态学填充运算,得到用于目标分割的二值掩膜图像。实验表明,该算法能够有效的分割出红外图像中处于不同灰度等级下的目标信息,且误分率较低。     

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·     

Multi-sparse dictionary colorization algorithm based on the feature classification and detail enhancement

For the problems of missing details and performance of the colorization based on sparse representation, we propose a conceptual model framework for colorizing gray-scale images, and then a multi-sparse dictionary colorization algorithm based on the feature classification and detail enhancement (CEMDC) is proposed based on this framework. The algorithm can achieve a natural colorized effect for a gray-scale image, and it is consistent with the human vision. First, the algorithm establishes a multi-sparse dictionary classification colorization model. Then, to improve the accuracy rate of the classification, the corresponding local constraint algorithm is proposed. Finally, we propose a detail enhancement based on Laplacian Pyramid, which is effective in solving the problem of missing details and improving the speed of image colorization. In addition, the algorithm not only realizes the colorization of the visual gray-scale image, but also can be applied to the other areas, such as color transfer between color images, colorizing gray fusion images, and infrared images.     

一种基于选通偏振成像的红外伪装识别方法研究

为解决红外伪装对传统热成像系统的干扰问题,达到在战场上识别红外伪装目标的目的,提出一种基于选通偏振成像的红外伪装识别方法。红外偏振图像的获取通过扫描机构对4个固定放置的偏振片选通实现。实验结果表明,该方法可以4帧/s的频率实现对场景红外偏振度图像的获取。得到的红外偏振度图像与原始红外辐射强度图像相比,灰度均值提高了14%、灰度标准差提高了42%、平均梯度提高了98%。     

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。