基于分块速度域改进迭代运动目标检测算法的红外弱小目标检测

提出一种基于分块速度域的迭代红外运动目标检测算法来解决传统算法计算量巨大这一难题.首先,采用二维最小均方差滤波器对红外序列图像进行滤波,获得包含弱小目标以及残差的红外序列图像.然后,通过在序列图像块的速度域上应用改进的迭代运动目标检测算法进行能量累积,从而将弱小目标的运动速度在速度域进行累积增强,达到检测弱小运动目标的目的.最后在解算出的速度值附近进行搜索,得到弱小目标运动的精确速度.利用此速度进行空域能量累积,得到叠加图像,在此图上进行目标检测.与传统方法相比较,几组实验结果显示,本文提出的方法大大缩短了检测的时间,而且本文方法的检测效果也较好.     

基于频域映射与多尺度Top-Hat变换的红外弱小目标检测算法

提出了基于频域映射与多尺度Top-Hat变换的红外弱小目标检测算法。通过分割经典Top-Hat的单一结构元素,获得多尺度膨胀结构元素,对红外弱小目标进行增强,有效抑制杂波与噪声背景;基于Butterworth低通滤波与截止频率,构建Butterworth差异带通滤波,联合Fourier变换,建立粗显著性检测机制,通过提取其幅度与相位频谱,基于2D高斯平滑滤波,定义细显著性检测机制,在频域中凸显弱小目标,并将红外目标的空间与强度相关性作为识别标准,精确定位候选目标;根据红外目标运动与虚警的速度差异特征,定义弱小目标连续帧速度模型,在帧间充分抑制候选区域中的虚假目标,检测出完整的弱小目标。实验结果显示:与当前红外弱小目标检测技术相比,面对复杂背景干扰,提出的算法具有更高的检测精度,可精确定位出完整的弱小目标,呈现出更好的ROC特性曲线。     

基于多特征的快速红外弱小目标检测算法

为了从全向红外搜索和跟踪系统采集的海量大视场高分辨率红外图像中快速准确地检测出红外弱小目标,本文提出了一种基于由粗到细的分阶段检测策略和时空域特征融合的红外弱小目标检测算法.首先,通过引入基于频域的快速显著性检测算法预先检测出目标可能存在的候选区域;其次,对候选区域进行角点检测以判定是否存在候选目标;最后,通过结合帧间时空域特征对候选目标进行进一步判定,以提取真实目标、删除虚假目标.多种实际场景的实验结果表明,该目标检测算法不仅运算量小而且探测概率高、虚警率低,是一种工程实用性能很好的红外弱小目标检测算法.     

红外序列图像中运动弱小目标检测

为检测红外序列图像中的运动弱小目标,分析了目标在序列图像中的运动特性和概率分布特性,以及目标和噪声在序列中的能量分布特性。提出连续M帧高阶累积方法来增强运动弱目标能量,用假设检验对目标和背景进行分割,通过搜寻序列运动能量中心来实现目标的多帧关联检测。通过仿真实验证明了算法对红外弱小目标检测有效性。     

基于多特征融合的复杂背景下弱小多目标检测和跟踪算法

针对红外弱小多目标的检测和跟踪难题,提出一种基于多特征融合的复杂背景下弱小多目标检测和跟踪算法.融合红外弱小运动目标的灰度特征、梯度特征、运动特征等多个典型特性,进行复杂背景下弱小多目标的检测和跟踪.实验证明:该算法应用于复杂背景下低信噪比的红外弱小多目标图像序列能得到较理想的结果,算法检测概率高、检测速度快、具有较强鲁棒性.     

一种频域-波数域峰值筛选的无源声呐宽带检测方法

在水声信号处理中,传统的无源声呐宽带目标检测在多目标、强干扰的复杂环境中输出信噪比低,使得检测性能急剧下降。针对此问题,提出一种基于均匀线列阵在频域-波数域上宽带信号能量分布特性进行目标检测的方法。该方法首先将阵列信号转换到频域-波数域,利用不同频率下波数主瓣、旁瓣宽度特征以及空间分布特征,设计针对主瓣的判别与分配方法,实现对同一目标不同频率下波数谱主瓣判别,使用主瓣能量累积、主瓣数目累积的方式来形成方位谱,从而进行目标检测。理论分析和仿真结果表明,所提方法只利用对目标检测有突出贡献的波数主瓣,降低了旁瓣的影响,有效提高了无源宽带水声目标的检测能力。海上试验数据处理结果表明,目标输出信噪比相比子带峰值能量检测算法可提高5.58 dB,较传统能量检测可提高8.73 dB,计算时间相比传统能量检测降低46%,验证了所提方法的有效性与实时性。     

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。     

基于多特征融合的复杂背景下弱小多目标检测和跟踪算法

针对红外弱小多目标的检测和跟踪难题,提出一种基于多特征融合的复杂背景下弱小多目标检测和跟踪算法.融合红外弱小运动目标的灰度特征、梯度特征、运动特征等多个典型特性,进行复杂背景下弱小多目标的检测和跟踪.实验证明：该算法应用于复杂背景下低信噪比的红外弱小多目标图像序列能得到较理想的结果,算法检测概率高、检测速度快、具有较强鲁棒性.     

一种抗干扰的弱小目标检测方法

针对低信噪比灰度图像中弱小目标的检测问题,提出了SUSAN特征检测原则与数学形态学方法结合的小目标检测方法.该方法首先采用SUSAN原则利用图像灰度级直接提取特征,利用形态学算子去除噪声、分离目标.给出了应用实例,实验结果表明,这种方法抗干扰能力强,能够快速、可靠地检测出小目标.     

基于分类的红外云层背景弱小目标检测方法

提出了一种新的基于模糊分类的红外云层背景弱小目标检测方法.根据红外成像的特点,将红外云层背景弱小目标图像分为三类:边缘类、净空及云中类、弱小目标类;对不同类别图像进行分析,建立了分类模型,并定义了方向特征矢量,将其作为类别的特征矢量;根据模糊分类的理论,定义了类相似系数来判别图像中每一个像素的类别属性,保留弱小目标类的像素点完成检测.实验结果表明,该方法能够对红外弱小目标图像中不同类型的区域进行准确的分类,从而较好的实现了对低信杂比的复杂云层背景图像中的弱小目标检测.     

基于去模糊空间变换RCNN的毫米波图像目标检测（英文）

提出一种包含去模糊的空间变换区域卷积神经网络的目标检测算法.首先,基于主动毫米波圆柱扫描成像原理对人体进行三维成像(频率24~30 GHz),建立毫米波图像数据集.然后,估计毫米波图像的模糊核,通过卷积去噪网络获得图像先验知识,将其集成到半二次分裂的优化方法中,以实现非盲目去模糊.最后,由定位网络、网格生成器和采样网络三部分组成空间变换网络,将它融入到特征提取网络中,在去模糊后实现目标检测.通过该非盲目去模糊算法得到的图像的峰值信噪比可达27.49 dB,目标检测算法的平均精度可达80.9%.实验结果表明,与现有的先进方法相比,该方法可以有效地提高图像质量和检测精度,为毫米波图像中隐藏危险品的目标检测提供了新的技术支持.     

Human detection based on motion object extraction and head–shoulder feature

Aimed at the shortcomings of the traditional video monitoring system, human detection method in intelligent video monitoring system was researched. This paper proposed a human detection method based on motion object extraction and head–shoulder feature to complete human detection and statistics in video image sequences. Firstly, background subtraction based on adaptive threshold was used to extract foreground moving object information, then image erosion and image dilation were used to bypass the object shade and remove false object in order to optimize the results of motion object extraction. And finally, for realizing human moving object detection, we proposed the object discrimination algorithm based on human head–shoulder feature to complete human detection and statistics. Experimental results show that the method can successfully realize human detection and statistics. The method is highly accurate and has good real-time and extensive applications. The identification rate is 86% through human video sequences to test. This method can detect human automatically and provide the theoretical and technological base for object detection in the intelligent surveillance system.     

图像分割中采用自适应三次B样条修饰轮廓线

大多数由像素灰度值或灰度相关参数获得图像轮廓线的方法由于受到图像噪声、量化误差以及灰阶的梯度分布等方面的影响 ,获得的边缘轮廓线是不光滑的 ,带有小而密集的不规则锯齿或毛刺 ,这不仅不符合实际情况 ,而且会给进一步的图像处理带来困难。为了获得连续光滑的轮廓线 ,提出了一种方法 :先以动态规划算法提取全局最优的轮廓线 ,然后用一种自适应三次B样条对获得的轮廓线进行修饰和平滑处理。该样条可根据轮廓线不同处的曲率变化情况 ,自适应地调整控制点的分布。在各类图像上的试验表明 ,该方法即有效的消除了轮廓线上的小锯齿 ,又保留了轮廓线的特征细节     

基于光谱空间变换的遥感图像目标探测方法研究

针对遥感图像在频率域中的表征,提出了一种基于光谱空间变换的遥感图像目标探测方法。该方法首先利用傅里叶变换,将遥感图像从空域转变到频率域;然后利用频谱能量楔状采样和谐波叠置等手段,将不同频谱能量所表征的目标特征信息分解到不同的高、低频段中,由此获取对应目标特征在频率域中的探测标志;最后结合在频谱能量上具有方向和频带选择性的匹配Gabor滤波器,实现了居民楼地物目标的有效探测。试验结果表明,文章所提出的方法能够较好地探测遥感图像的目标信息,并且具有特定方向上目标检测的能力。     

基于可见光的多波段偏振图像融合新算法

采用了一种新的基于小波变换的偏振图像融合算法.首先,将两个波段中的每一波段三幅偏振图像利用小波变换分解成低频和高频部分,低频的小波系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的窗口区域方差来确定融合后高频小波系数,得到一个波段一幅图像.接着,将得到的图像再进行小波分解,采用低频图像的小波系数最小值作为融合后的低频系数,高频图像根据纹理一致性测度的纹理检测确定融合规则,用来调整高频小波系数,将来自不同图像的特征与细节融合在一起,并对融合图像质量进行了对比评价.实验结果表明,融合后的偏振图像不仅反映了场景的偏振信息,而且还包含了丰富的光谱信息,目标与背景的衬比度也得到了增强,为进一步的目标检测和识别提供了便利.     

一种基于形状的红外图像泄漏气体检测方法

针对工业生产中泄漏气体导致的爆炸和火灾问题, 提出一种基于形状和SVM分类的红外图像泄漏气体检测方法。采用泄漏气体和干扰物红外图像样本的形状特征训练SVM分类器, 通过对红外图像序列采用基于背景差分的运动检测得到候选目标区域, 再对候选目标区域提取其形状特征, 最后使用SVM分类器进行判别, 从而得到最终的检测结果。使用乙烯气体泄漏仿真数据进行实验, 检测率最高可达98%, 结果表明, 采用该方法可以有效检测泄漏气体, 相比其他方法, 极大地减少了干扰物造成的误检。     

Copyright protection in digital museum based on digital holography and discrete wavelet transform

A new method to protect the copyright of digital museum based on digital holography is proposed. The Fresnel hologram of watermark image is embedded in the object to be protected through discrete wavelet transform （DWT）. After the watermark detection, the copyright information appears in the reconstructed hologram. With the higher redundancy feature in the hologram, the proposed technique can actually survive several kinds of image processing. Experimental results prove that the presented method has good robustness in image protection.     

光学图像中的抛物线目标特征检测方法研究

针对光学图像中的抛物线目标特征检测问题,提出一种基于最小二乘法的抛物线检测方法。采用Canny边缘检测算子进行边缘提取,对提取到的边缘点采用最小二乘法确定抛物线方程的系数,通过对二次曲线施加抛物线约束,使得算法不需要经过迭代就能得到最优解,并对抛物线方程进行坐标变换推导,计算出抛物线的参数。仿真数据实验和实际图像的实验表明:该算法能够检测到光学图像中的抛物线目标特征,各个参数的计算精度均在98%以上。     

基于区域增长的图像跟踪算法的研究

为了提高序列图像的跟踪精度,提出了基于区域增长的特征量提取方法。这种方法可捕获图像中所有单连通域,并能准确地提取其特征量,然后依据所提取的特征量设计分类器,实现对图像中所有单连通域进行分类识别并加以跟踪的目的。此算法有效地解决了一般传统识别算法难以区分目标和其近邻区域的干扰,而导致跟踪目标特征量提取不准确的问题。在目标特征提取识别算法的基础上,还提出了阈值预测分割算法,并应用在序列图像的跟踪中,取得了较好效果。     

红外目标湍流退化图像的优化复原算法

提出了基于最速下降法的湍流退化图像盲目复原算法。将图像转换到频域中，建立一个基于目标图像和点扩展函数频谱的目标函数，通过迭代方式采用最速下降优化方法来极小化该目标函数，并利用傅里叶变换和反变换将目标图像和点扩展函数在频域和空域之间进行变换，在每次迭代中交替加入约束条件进行反复修正，以便取得预期的图像恢复效果，增强算法的稳定性和抗噪能力。针对红外目标湍流退化图像，在微机上对算法进行了一系列复原验证实验。实验结果表明：该文算法复原效果稳定，抗噪能力强，具有实用价值。