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.     

面向经纬仪图像序列的关键帧提取算法

将传统的关键帧提取算法应用于经纬仪图像序列时,关键帧序列中会包含大量的非稳定跟踪图像帧。为了在关键帧提取过程中更好地保留目标稳定跟踪测量信息,该文在分析了经纬仪图像序列的特点后,构建了一种基于局部极大值的经纬仪图像序列关键帧提取算法。该算法首先计算图像序列的帧间差分,然后使用汉宁窗函数对帧间差分进行平滑,最后基于平滑后的帧间差分局部极大值来提取关键帧。实验结果表明:提出的算法相对于传统的帧间差分强度排序方法能更好地保留目标的跟踪测量信息,提取的关键帧在整个跟踪测量图像序列中分布更为均匀,包含的场景信息更为丰富。     

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.     

深空背景弱小运动目标检测算法研究

在深入分析监测设备CCD图像特点的基础上,提出了一种深空背景弱小运动目标检测新方法。该算法使用"列高通滤波器"进行背景抑制;采用序列图像多帧累加增强目标与恒星的对比度,用交叉投影法确定星点区域,提取局部星图,利用局部星图匹配剔除恒星干扰;结合候选目标的特征,采用基于逻辑的最近邻关联方法完成目标检测。结果表明,该算法可满足深空背景弱小运动目标实时检测的要求。     

基于引导滤波和核相关滤波的红外弱小目标跟踪

为了解决传统跟踪算法不能有效区分背景边缘和红外弱小目标的问题,基于图像引导滤波和核相关滤波,提出了一种改进型的红外弱小目标跟踪算法。将采用6组红外弱小目标图像序列得到的实验结果与采用经典跟踪算法得到的实验结果进行了比较。实验结果表明,所提算法在主观视觉和客观评价指标方面均优于传统算法,具有更高的目标跟踪精度与较好的实时性。     

红外序列图像多运动目标检测

针对背景不动情况下提取红外图像运动目标,提出了一种基于连续四帧序列图像精确检测多运动目标的算法,并用软件仿真了该算法处理图像的效果并与其他方法进行了对比。经试验证明该方法算法简单,实时性好。对单目标、多目标、室内、室外、简单和复杂背景的红外序列都可以得到较好的检测效果。能够有效地去除背景和噪声,精确地确定运动目标位置,有利于后续的目标跟踪,算法适于实时应用。     

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。     

基于对称差分和光流估计的红外弱小目标检测

针对复杂天空背景条件下低信噪比的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于对称差分和光流估计相结合的目标检测算法。对序列红外图像做对称差分运算,通过图像差减运算和自适应阈值分割提取目标可能的运动区域,并对区域做扩张和叠加处理,得到连续帧间目标可能出现的区域。计算每个区域红外图像的光流场,对光流场进行阈值分割,辅以数学形态学滤波等方法,检测区域中的目标。该算法充分利用对称差分运算计算量小和光流检测准确度高的特点,在保证检测准确度的同时大大减少了目标检测算法的计算量。实验及结果分析表明,基于对称差分和光流估计的目标检测算法能实时有效地检测出复杂天空背景下的红外弱小目标。     

复杂天空背景下的红外弱小目标跟踪

为解决传统跟踪算法不能有效区分复杂天空云层背景边缘和红外弱小目标,从而在跟踪过程中产生“偏移”的问题。在时空上下文原理基础上分析跟踪“偏移”的原因,引入高斯曲率滤波,提出一种改进的时空上下文红外弱小目标跟踪算法。该算法首先采用高斯曲率滤波对上下文区域进行预处理,在保留上下文区域背景边缘的同时剔除高频的红外弱小目标和噪声,从而获得准确的红外弱小目标置信图,利用红外弱小目标置信图估计出红外弱小目标位置。采用四组复杂天空背景下的红外弱小目标图像序列进行实验,并与经典的模板匹配算法、基于粒子滤波的均值漂移算法和快速压缩跟踪算法三种跟踪算法作比较。实验结果表明,算法在主观视觉和客观评价指标方面均优于其他三种算法,具有更高的目标跟踪精度与较好的实时性,可以实现对复杂天空背景下红外弱小目标的有效跟踪。     

Dim moving target tracking algorithm based on particle discriminative sparse representation

The small dim moving target usually submerged in strong noise, and its motion observability is debased by numerous false alarms for low signal-to-noise ratio (SNR). A target tracking algorithm based on particle filter and discriminative sparse representation is proposed in this paper to cope with the uncertainty of dim moving target tracking. The weight of every particle is the crucial factor to ensuring the accuracy of dim target tracking for particle filter (PF) that can achieve excellent performance even under the situation of non-linear and non-Gaussian motion. In discriminative over-complete dictionary constructed according to image sequence, the target dictionary describes target signal and the background dictionary embeds background clutter. The difference between target particle and background particle is enhanced to a great extent, and the weight of every particle is then measured by means of the residual after reconstruction using the prescribed number of target atoms and their corresponding coefficients. The movement state of dim moving target is then estimated and finally tracked by these weighted particles. Meanwhile, the subspace of over-complete dictionary is updated online by the stochastic estimation algorithm. Some experiments are induced and the experimental results show the proposed algorithm could improve the performance of moving target tracking by enhancing the consistency between the posteriori probability distribution and the moving target state.     

基于数学形态学的弱点状运动目标的检测

提出了一种新的基于数学形态学的红外图像序列中弱点状运动目标的非参数检测算法。采用数学形态学抑制背景杂波干扰和增强目标,用沿时间轴投影和二维空域搜索代替复杂的时空三维搜索形成组合帧,然后在每条可能的轨迹上将进行目标能量累加,实现了一种快速检测前跟踪(TBD)检测算法。仿真实验表明:在恒虚警概率条件下,该检测算法能高效地检测信噪比约为2的弱点状运动目标,检测性能对噪声分布不敏感,能精确地得到目标的即时位置和速度信息,适合于实时图像处理和目标探测,具有很高的实用价值。     

粒子区别性稀疏表征的小弱运动目标跟踪算法

评估每个粒子的重要性是确保粒子滤波法跟踪目标准确性的重要因素。针对背景杂波和噪声干扰形成的大量虚警导致小弱目标跟踪识别的随机性和不确定性问题, 提出了一种基于粒子区别性稀疏表征的小弱目标跟踪方法。该方法根据红外图像信号自适应构建分类超完备字典, 即反映目标信号特征的目标字典和表示背景杂波的背景字典, 有利于突出目标粒子和背景粒子在联合分类字典的稀疏表征差异程度;建立基于目标粒子和背景粒子稀疏重构残差差异性的粒子滤波观测模型, 采用随机估计法对字典子空间进行在线更新, 实现对目标状态估计与跟踪。理论分析和试验结果表明, 该方法增强了随机粒子的状态估计能力, 提升了粒子稀疏表征对小弱运动目标的适应能力和跟踪识别准确度。     

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。     

Infrared dim small target enhancement using toggle contrast operator

A new infrared dim small target enhancement algorithm based on toggle contrast operator is proposed. Toggle contrast operator is modified and used to construct operators using the image features derived from dilation and erosion operators. Then, based on the constructed operators, the operators which could be used to estimate the clutter background of the original infrared dim small target image are proposed using the same strategy as the definition of opening. Finally, the infrared dim small target is well enhanced through subtracting the estimated background from the original image. Experimental results on infrared images with different types of targets verified that the proposed method could effectively enhance infrared dim small target, which would be very useful for infrared dim small target detection and tracking.     

基于空时联合稀疏重构的红外小弱运动目标检测方法

提出了一种基于空时联合稀疏重构的红外小弱运动目标检测算法。通过学习序列图像内容而构建的空时联合字典能同时刻画目标或背景的形态特征和运动信息;利用多元高斯运动模式从空时联合字典中提取出目标空时字典和背景空时字典,目标空时过完备字典描述移动的目标,背景空时过完备字典表征背景噪声。将连续多帧图像在空时联合字典上进行稀疏分解,然后分别利用目标空时字典和背景空时字典中的最大稀疏系数及其空时原子重构信号,获取重构残余能量差异来区分目标和背景。试验结果表明,由同源的空时字典重构的残余能量小,而由异构的空时字典恢复的残余能量大,该方法不仅能提高序列信号表示的稀疏度,还能有效提高小运动目标的探测能力。     

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。     

采用视觉细胞响应模型的小目标复杂背景抑制

为了提高地面和云层等红外复杂背景下弱小目标的检测性能,提出了一种基于视觉细胞响应模型的红外弱小目标背景抑制新方法.首先利用简单细胞的感受野计算模型将原始图像采用Gabor函数卷积获得相同大小的两幅图像|然后采用设计的复杂细胞响应的非线性汇聚策略函数对获得的两幅图像进行融合处理,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的|最后采用自适应阈值分割技术得到目标点,实现了对红外弱小目标的检测跟踪.实验结果显示,与去局部均值和最大中值滤波两种滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比较低的弱小目标信号.     

基于非参数背景抑制的弱小目标管线法检测

介绍了一种红外图像背景抑制的非参数方法(E_kernel)。提出了一种弱小目标的管线检测算法。E_kernel方法不同于传统的线性或非线性背景预测,它对背景杂波分布的统计特性不敏感,受其影响较小,具有非参数特性。管线检测算法对序列图像做若干相同的顺序处理,采用并行分布式计算,处理时间短。仿真试验表明,该算法能有效地检测出低信噪比红外序列图像中的弱小目标的运动轨迹,具有较高的实时性。     

基于对偶树复小波变换的红外弱小目标背景抑制

为解决结构化背景的抑制,利用对偶树复小波良好的方向选择性、平移不变性和可精确重构的特点,提出了一种基于对偶树复小波变换的红外弱小目标背景抑制方法.首先利用对偶树复小波变换对图像进行分解提取多尺度细节特征,然后采用最大中值滤波对各分解层的小波系数进行非线性地调整来改变目标特征的强度,重构获得估计的背景图像,最终从原图中减去所估计的背景图像实现背景抑制.基于真实的红外图像序列进行实验.结果表明：与二维最小均方误差法相比,该方法从主观视觉和数值指标都具有良好的抑制效果.