基于张量的平稳小波变换红外图像去噪

提出了一种基于张量的平稳小波变换红外图像去噪方法.采用平稳小波对噪声红外图像进行分解,保持低频近似图像不变,将所有尺度上的水平、垂直和对角方向的高频细节图像组合为一个立方体,形成三阶张量,通过多线性代数方法估计信号小波系数,这种处理方式没有破坏小波系数之间的固有空间关系,同时考虑到了尺度问和尺度内小波系数的相关性,优于传统的基于线性最小均方误差的信号小波系数估计算法,最后由低频近似图像与估计的高频细节图像通过平稳小波逆变换得到去噪图像.实验结果表明,该方法在性能指标和视觉质量上优于传统的平稳小波域最小均方误差去噪算法,为小波系数的较准确估计提供了一种全新思路.     

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.     

基于空时域约束模糊核聚类的红外多时相地下目标探测

提出了一种具有空时域约束的模糊核聚类红外多时相浅层地下目标探测算法.首先在经典模糊聚类算法基础上引入空间和时相变化信息,给出时相信息指数;然后根据时相信息指数修正时相权重因子,将空时域约束加入到多时相模糊核聚类中对红外多时相图像进行分类;最后由分类结果给出地下目标的位置及目标大致种类数,并根据地下目标的红外成像机理获得目标的大体物理性质来提高地下目标探测的准确性.结果表明,所提算法对地下浅层目标具有较好探测准确度.