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。     

各向异性的红外背景预测方法

为了减少红外图像中起伏背景对弱小目标检测的影响,提出一种各向异性的红外背景预测方法。根据红外图像目标区域和平稳背景区域、起伏背景区域的局部梯度特性的差异,引入各向异性微分的思想,并将其边缘停止函数改进为方向梯度值的递增函数,然后用边缘停止函数最小两个方向值的均值作为背景预测值,实现了对不同方向特性背景区域的差异化预测。仿真实验表明,该算法选择性地保留了红外图像的平稳背景和起伏背景区域,达到了良好的背景预测效果。