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.     

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.     

基于混合高斯模型的红外图像自适应校正算法

针对传统时域高通滤波校正算法存在的鬼影问题,提出一种新的基于混合高斯模型的红外图像自适应校正算法。新算法利用混合高斯模型对场景进行建模,只有在像元输出值满足一定条件的时候,才将其更新到校正系数中,实现有选择性地更新校正系数。通过一组仿真和真实的红外图像序列评价算法的性能,仿真图像采用峰值信噪比指标进行定量评价,新算法比传统时域高通滤波校正算法的峰值信噪比提高了约9 dB。真实图像采用主观的定性评价,传统算法校正结果中存在着明显的鬼影,而新算法校正结果中不存在鬼影。     

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。     

基于PDE的前视红外成像舰船目标检测

针对复杂环境下的海面目标提取问题,提出一种基于偏微分方程（PDE）的红外舰船检测算法。首先采用基于PDE理论的滤波模型对初始图像滤噪并进行背景估计,然后结合邻域差分进行背景抑制后分割提取目标。实验表明,该算法能够有效检测强杂波背景中的目标,方法适应性强。     

基于多特征差异检测与联合控制映射的红外图像选择加密算法

为了实现对红外图像的选择性加密,提出了基于多特征差异检测与联合控制映射的红外图像选择算法。引入分段正弦变换,将输出图像分割为3个不同的区域,对每个区域完成不同的拉伸变换,完成初始红外图像的增强,凸显真实红外目标;再利用增强图像中目标与背景的灰度差异,从而设计目标决策因子,并分割Top-Hat变换的结构元素,构建红外背景抑制机制,过滤杂波与噪声;利用灰度水平、对比度与相似度,建立多特征差异检测模型,提取包含真实目标与可疑目标的感兴趣区域;以Logistic映射为控制条件,综合Tent映射与Chebyshev映射,设计联合控制混沌映射,利用其输出的混合随机序列对感兴趣区域进行置乱;引入引力模型,对混淆的感兴趣区域内的像素进行扩散,完成红外目标选择加密。实验结果显示:与已有的图像局部加密机制相比,该文算法输出密文信息熵值达到了7.982 6,能够更好地用于红外图像局部选择性加密。     

时空域双边滤波背景抑制算法研究

红外图像中的强边缘一直是制约红外弱小目标检测概率的重要因素,同时是产生目标虚警的重要来源。采用能够同时利用邻域空间欧式距离和灰度值相似性的双边滤波,并针对天基红外系统中帧间背景缓慢变化的特点,设计一种基于时空域的双边滤波法,实验验证该方法对复杂背景的强边缘具有很好地抑制效果,信杂比增益大于3.6,同时能够很好地保留目标能量,目标能量损失因子D factor小于0.2,有效地提高目标的局域信杂比。     

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.     

基于局部纹理分析的红外小目标检测及其DSP实现

在红外小目标图像中,目标具有与其邻域背景明显不同的纹理和频率特征,在不同尺度和不同频率通道上有不同的表现,利用小波的多尺度分析理论,可将小目标与其邻域背景区分开。采用适合在低信噪比下小目标检测的局部纹理分析方法实现了小目标检测。为了满足红外小目标检测的实时性要求,采用TI公司的高性能数字多媒体DSP芯片实现了小目标检测系统。通过软件程序的优化设计来进一步提高程序运行速度与流水效率,具有良好的软硬件体系结构。通过对实测红外序列图像进行实验表明,所设计的系统能实时地、稳定地检测复杂背景下的1~3个像素的运动小目标。     

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。     

Target extraction from blurred trace infrared images with a superstring galaxy template algorithm

Accurate and efficient targets extraction from blurred trace infrared images has very important meaning for latent trace evidence collection in crime scene. Based on the superstring theory, a superstring galaxy template extraction algorithm for infrared trace target is presented. First, all of the pixels are divided into three classes: target pixels, background pixels and blurred pixels. Next, the superstring template characteristics for every pixel in a blurred infrared image are calculated as the features of each pixel. Finally, a galaxy covering algorithm is proposed, target pixels and background pixels are used for training the galaxy covering domain of every galaxy classifiers, and these classifiers will divide each blurred pixel into two classes: a target pixel or a background pixel. Experimental results indicate that the superstring galaxy template algorithm can improve the target extraction rate and reduce the extraction error rate.     

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。     

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.     

基于混合概率核主成分二次相关红外目标检测

在主成分特征提取基础上,提出了一种把子空间二次综合判别函数（Subspace Quadratic Dynthetic Discriminant Function,SSQSDF）作为相关滤波器的红外目标检测算法.该算法把混合概率核主成分分析推广到混合概率模型,在核空间对样本进行特征提取,获取目标样本的低维主特征向量.对训练和待检测样本向主特征向量投影获得它们的低维特征分量,并把获取的特征量作为SSQSDF的样本参量.最后,SSQSDF滤波器输出大于给定阈值所对应的检测区域,将其作为检测目标.实验证明,该算法能较强抑制目标背景噪音,提高目标检测准确度,具有一定的可行性和有效性.     

Small target detection using main directional suppression high pass filter

Small target detection in deep space background with a complex background is one of the most important tasks in space technology. Undulant background and stars have a great influence on the target detection for low signal to noise ratio targets of imagery. In this paper, a main directional suppression high pass filter is proposed for background suppression, furthermore applied in small target detection. First, target and background models are created. Second, the problems and the necessity of the deep space background suppression are proposed. Then, the main directional suppression high pass filter is presented for background suppression. Experimental results prove that the presented algorithm is efficient and adaptable to small and dim target detection under undulant background with star lines.     

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·     

An ensemble template algorithm for extracting targets from blurred infrared images

In this paper, an ensemble template algorithm is proposed to extract targets from blurred infrared images. First, the image pixels are divided according to their gray values into three pixel sets, a target set, a background set and the third set without class label. Second, the neighborhood statistical characteristics for each pixel are calculated as its template features. Third, ensemble detectors are designed using target pixels and background pixels based on their template features, and these ensemble detectors are used to detect the third pixel set. To evaluate the performance of the proposed extraction algorithm, this paper compares the ensemble template with other extraction algorithms using blurred infrared image of hand trace. Experimental results show that the ensemble template algorithm proposed in this paper exhibits better extraction performance.     

基于加权LoG算子的红外弱小目标检测方法研究

提出一种基于加权LoG算子及形态学运算的方法来提高远距离红外弱目标检测效率。通过不同尺度的加权LoG算子对图像进行运算,提取响应值最大的特征图。对图像进行形态学运算去噪,并进行Otsu二值分割聚类。输出目标点在图像上的位置坐标。实验结果表明:该方法与传统滤波方法相比,信噪比增益为36.9,杂波抑制因子为4.7,均比传统滤波方法要好。     

基于小波变换和数据融合技术的弱小目标检测

 鉴于弱小目标检测所固有的难点及常用的单一分辨率下的检测方法还不能准确稳定地检测出目标，提出了一种弱小目标检测新方法。考虑到实际应用中的复杂背景和大量干扰噪声，运用数据融合技术，先对图像进行小波多分辨率分解，然后将不同分辨率下的子图进行最优加权平均融合来检测弱小目标。用实地拍摄的空中弱小目标红外和可见光图像分别进行实验验证，实验图像取256×256像素点阵大小，其中目标占10×10像素左右。结果表明该方法能够准确稳定地检测弱小目标，为后续的跟踪作了很好的铺垫。     

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。