多尺度形态算子融合图像滤波技术及滤波质量评价

针对舰载红外警戒系统的红外和电视图像,提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的图像目标滤波算法和滤波效果的定量评价算子。算法采用多尺度的形态算子对输入的图像并行滤波,大尺度形态算子抑制图像噪声,小尺度形态算子提取目标边缘细节信息。处理后的图像进行基于树状小波帧变换的图像信息融合,融合图像可完备提取不同尺度滤波后的图像信息。针对目标检测跟踪的图像滤波算法的评价,提出了目标与背景的交叉分辨力评价算子及评价准则。仿真实验表明。该滤波算法要优于中值滤波、自适应滤波、小波变换滤波算法,滤波质量的定量评价算法是合理的、有效的。算法适用于舰载红外警戒系统。     

基于多小波变换的红外目标探测与识别

针对光电联合变换相关器目标识别的实际应用,对待测红外目标图片进行多小波变换,并利用模极大值法提取其边缘.通过获取更多的轮廓信息,从而提高对目标的识别能力.计算机模拟了常用于红外目标处理的多小波GHM和SA4,实验结果表明:基于GHM多小波提取的边缘能获取大量的图像轮廓信息,其识别结果明显优于SA4多小波.将目标原图的光学相关探测结果与基于GHM多小波提取的边缘图像光学相关探测结果进行比较发现,经多小波预处理后的边缘图像能有效增强相关峰强度.     

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。     

一种照明无关的小波多尺度相乘边缘检测方法

提出了一种照明无关的小波多尺度相乘边缘检测方法,用于从非均匀的弱照明图像中提取边缘。根据照明反射图像形成模板与CCD相机成像原理,推导出图像的对应小波变换公式。然后,对图像局部区域中噪声、边缘与背景像素的小波系数进行比较分析,设计了一种照明无关的小波边缘检测公式。为增强边缘并抑制噪声,提出了一种改善的小波多尺度相乘边缘检测方法,并依照小波变换后边缘像素的特征,提取单像素的边缘。采用仿真和真实的非均匀的弱照明图像对该边缘检测算法进行验证,并与另外两种边缘检测方法进行定性的和定量的比较。实验结果证实了这种边缘检测方法能够从灰度不均匀的低衬比度图像中正确有效地提取边缘。     

基于多小波变换的红外目标探测与识别

针对光电联合变换相关器目标识别的实际应用,对待测红外目标图片进行多小波变换,并利用模极大值法提取其边缘.通过获取更多的轮廓信息,从而提高对目标的识别能力.计算机模拟了常用于红外目标处理的多小波GHM和SA4,实验结果表明:基于GHM多小波提取的边缘能获取大量的图像轮廓信息.其识别结果明显优于SA4多小波.将目标原图的光...     

一种边缘和过渡区域相结合的红外目标提取方法

传统的基于过渡区域提取的目标分割算法存在噪声敏感问题,从而会影响到过渡区域提取的准确性。与可见光图像相比,红外图像特别是红外光谱图像,受到探测器无法消除的热噪声影响,传统的目标提取算法准确率普遍降低。此外,虽然通过边缘能够精确定位目标,但是无法获取目标完整边缘。而过渡区域的灰度分布特点是可以解决基于边缘的目标提取难题。因此为了提高目标提取的抗噪性和准确性,提出了一种将过渡区域提取与边缘检测结合的自适应红外目标提取方法。首先利用像元空间邻域信息构造密度,以此有效降低噪声影响和获取图像边缘信息。然后基于像元密度信息最大分离目标边缘与背景,得到有效边缘和过渡区域,进而以此生长出目标。将边缘与过渡区域结合,可以很好地抑制噪声,多幅复杂场景实验评估了该方法的抗噪性能,结果显示,提出的方法在噪声的干扰下能较好的提取目标。     

基于小波变换和数学形态学的孔径测量研究

针对视觉测量中硬盘圆孔孔径容易受到圆孔周围局部强反射、外部噪声的影响和测量精度不高的问题,提出一种基于小波变换、数学形态学和机器视觉相结合的圆形零件孔径测量方法。对摄像头采集圆孔图片,通过小波变换分解出高低频图像,利用小波变换对高频部分进行边缘提取,数学形态学对低频部分进行边缘提取,然后进行小波边缘融合,获取有效的圆孔边缘。利用最小二乘法对边缘进行孔径尺寸计算,经实验验证,该算法与其他算法相比,在有效地保留圆孔周围边缘信息的情况下,对周围噪声进行了有效的抑制,检测精度为0.01 mm以内,实验结果表明此方法简单易行,且具有较高的精度。     

基于多分辨分析的合成孔径声纳相干斑抑制研究

相干斑噪声的存在使合成孔径声纳图像不能正确反映目标的反射特性,严重影响了图像的质量,降低了对图像的分析和理解性能。一个良好的合成孔径声纳图像相干斑抑制算法,必须在有效抑制相干斑噪声的同时,尽量保持图像中的边缘、点目标等细节信息。小波变换具有多分辨特性,可以利用其多分辨特性进行图像噪声消除。由于合成孔径声纳图像相干斑具有乘性噪声的性质,这就需要对其合成孔径声纳图像进行对数变换,把乘性噪声转换成加性噪声。然后对加性噪声进行小波多分辨分析和阈值处理,剔除小于阈值的小波系数后进行逆小波变换和指数变换,从而获得抑制相干斑噪声后的新的合成孔径声纳图像。从相干斑抑制的结果可以看出,基于多分辨分析的相干斑噪声抑制算法能够有效降低合成孔径声纳图像中的相干斑噪声。     

基于复小波与最大后验估计的红外图像滤波

针对现有的红外图像去噪算法在边缘恢复和保持上的缺陷,提出了基于双树复小波与最大后验估计的红外图像去噪方法。充分利用双树复小波变换的多分辨率分析、平移不变性和多方向选择性等优秀特性,对含噪的红外图像作双树复小波变换;基于对高斯噪声和无噪图像的概率密度分布的假设,在小波域中对无噪图像的小波系数作最大后验估计,实现红外图像的去噪和恢复。红外图像去噪实验证明了方法的有效性,算法在有效去除噪声的同时,对边缘细节的保持和恢复较理想,去噪的图像质量指标PSNR和SSIM比现有的方法分别提高1dB和2%以上。     

自然地面背景下红外目标检测算法

为了快速准确地检测出以地面物体为背景的红外序列图像中的目标,结合小波变换的特点及其应用于图像边缘检测的优点,提出了一种基于小波技术的图像预处理算法。该方法利用图像边缘在目标识别中的重要作用,讨论了基于小波变换的图像边缘检测方法,并结合地面背景红外图像自身的特点,大大地提高了单帧的检测概率。     

一种基于小波变换的红外偏振融合算法

针对红外偏振图像可以较好地抑制背景噪声,对目标边缘信息比较敏感的特点,提出一种基于小波变换的红外偏振融合算法,它主要用于红外辐射强度图像和偏振度图像融合,增加图像的信息量。首先采用小波变换对参与融合的每幅图像分别进行各尺度分解,得到各尺度小波系数,然后针对不同尺度小波系数,采用邻域平均梯度为判据进行融合,得到融合后的各尺度小波系数,最后通过小波逆变换进行图像重构,得到融合图像。融合前后的图像对比表明融合图像在保留辐射强度图像的清晰度的同时,突出了目标的边缘、轮廓信息。相对于辐射强度图像,融合图像的梯度均值提高了112%,相对于偏振度图像,融合图像的标准差提高了151%,信息熵提高了38%。     

基于平稳小波变换的有噪弱目标检测方法的研究

利用平稳小波变换的多尺度边缘检测算法分别对模糊图像、低对比度图像和加入噪声的图像进行了边缘检测,验证了多尺度二次B样条小波的检测效果,也比较了三种小波局部模极大值方法在抗噪性、计算量及检测效果等方面的性能,并且针对对比度低,受噪声污染严重的目标图像,提出一种能够根据不同背景计算出自适应阈值的新方法,使其在抗噪的同时又能较好地提取出微弱目标边缘。实验证明,利用多尺度二次B样条小波边缘检测算法能有效地排除噪声干扰,准确地提取出微弱边缘,可以实现3%对比度下的有噪图像的目标探测问题。     

小波变换的红外焦平面阵列非均匀性校正算法

红外焦平面阵列(IRFPA)的非均匀性是其应用中必须解决的技术难题之一。基于小波理论,提出了一种基于成像场景的红外焦平面非均匀性校正算法。该算法选择合适的小波函数对红外成像序列进行小波分解,而后对分解的信号计算出相应的统计量,从而得出红外焦平面非均匀性校正的偏置和增益校正系数,以此最终实现非均匀性校正。对真实红外序列图像的处理效果验证了该算法可较好地实现非均匀性校正。此外该算法对慢变化量具有较好的自适应性,可较好地抑制一般基于场景统计的非均匀性校正算法中出现的"人工虚影"的现象。     

Edge directional 2D LMS filter for infrared small target detection

In this paper, we introduce an edge directional 2D least mean squares (LMSs) filter for small target detection in infrared (IR) images. Generally, the 2D LMS filter functions as a background prediction to apply to IR small target detection field. In order to accurately predict background objects as well as regions covered by small targets, the proposed 2D LMS filter take full advantage of edge information of prediction pixels corresponding to surrounding blocks around current filter window. And, to adjust adaptively its step size in the background and small target region, the adaptive region-dependent nonlinear step size is calculated by using the variance of the prediction pixels of the surrounding blocks. This prediction structure and adaptive step size of the proposed 2D LMS filter is applied to the background region including objects such as cloud edge and small target region differently. Through this way, the proposed 2D LMS filter predicts the background excluding small targets. Then, by subtracting the predicted background from the original IR image, small targets can be extracted. Experimental results show that the proposed 2D LMS filter has stronger target extraction and better background suppression ability compared to the existing 2D LMS filters.     

双机IRST配准融合图像的弱小目标检测方法

针对单机红外搜索跟踪（IRST）系统探测距离和精度有限,得到的红外图像在杂乱背景和强噪声环境中弱小目标难以检测的问题,采用双机IRST对同时刻同目标区域探测后的图像进行配准融合,融合过程中采用高频基于区域、低频基于像素的多规则算法,提出一种基于小波变换与边缘信息表征的目标检测方法。仿真实验表明,多规则融合算法使图像质量评价指标提高了30%～50%,该目标检测方法可有效剔除虚假目标及滤除杂波干扰,从融合滤波前的7个减少到3个,虚警率降低,有助于弱小目标更为精确的检测识别。     

Adaptive edge detection method for images

The novel two-dimensional (2D) wavelet with anisotropic property and application of it has been presented. Wavelet is constructed in the polar coordinate system to obtain anisotropic properties. A novel edge detection method has been developed with the aid of this wavelet. This method detects gradient jump and than follows along this jump. In this way the number of calculation for edge localization is reduced. Moreover, the presented method is able to detect all edges in an image in multi-scale together with its spatial orientation. Proposed wavelet as well as edge extraction method seems to be new way to edge detection for an image.     

一种改进的多向梯度红外小目标检测方法

红外小目标检测技术是红外搜索与跟踪系统（IRST）、红外警戒等系统中的一项关键技术。常规小目标检测算法存在对椒盐噪声、高亮背景边缘敏感等不足之处,针对上述问题,对天空背景红外弱小目标的几何和灰度特性进行了深入研究,在此基础上提出了基于多向梯度的红外小目标检测的新方法,采用了一种非对称的梯度算子,重新定义了梯度检测函数,提高了对小目标的响应。仿真实验结果表明,该方法能够较好地抑制高亮云层边缘和椒盐噪声,保证了较高的检测率和较低的虚警率,又便于在FPGA上实现,满足系统对实时性的要求。     

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.     

红外图像掠海小目标的检测算法研究

针对红外图像掠海小目标信噪比低，且易受到水天线和背景杂波干扰的特点，提出了一种红外掠海小目标的提取与检测算法。该方法的特点是：首先采用中值滤波来减小噪声，并提出了差方和算法，用以抑制背景噪声并对目标增强；再采用了图像行扫描法有效地滤除水天线；最后通过弱化背景边缘和阈值分割等综合算法得到候选小目标。仿真结果表明，该算法达到了较好的效果。