自适应背景对消法在小目标检测中的应用

在小目标跟踪过程中，如何把目标从复杂背景中提取出来是实现跟踪的前题，根据运动背景下运动小目标的特点，提出自适应背景对消滤波法，该方法利用图像序列的相关性来检测目标。     

最大化背景模型用于检测红外图像中的弱小目标

提出一种基于最大化背景模型的背景预测算法,用于红外弱小目标检测.算法通过"区域最大化背景模型",来减小背景起伏对背景预测的影响,从而实现对背景更准确的预测,达到提高弱小目标检测性能的目的.算法适用于强对比度云层的空背景、具有人造干扰物的背景和空地背景的红外图像中,具有较强的抗噪音特性,是背景预测算法的一个重要扩展.针对实际红外图像的试验仿真表明,提出的算法是有效的.     

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。     

液体可视图象序列中杂质小目标的检测方法

在分析红外图象和视图象差异的基础上，研究了一种适用于可视图像序列的运动小目标检测算法。受目标影响的象素点具有较弱的时间相关性，即相对普通象素点有较大的时间方差，根据此特征，用管道更新的方法产生新方差图象序列，再用管道更新的方法累积，增加信噪比，然后用基于统计均值的自适应门限方法分割出目标，最后将原图象的梯度倒数作为象素点强度的加权，有效地抑制灰度突变边界的传感器噪音，保存目标点。     

液体可视图象序列中杂质小目标的检测方法（英）

在分析红外图象和可视图象差异的基础上,研究了一种适用于可视图象序列的运动小目标检测算法.受目标影响的象素点具有较弱的时间相关性,即相对普通象素点有较大的时间方差,根据此特征,用管道更新的方法产生新方差图象序列,再用管道更新的方法累积,增加信噪比,然后用基于统计均值的自适应门限方法分割出目标,最后将原图象的梯度倒数作为象素点强度的加权,有效地抑制灰度突变边界的传感器噪音,保存目标点.     

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。     

基于核各向异性扩散的红外小目标检测

为了减少红外图像中背景边缘对检测的影响,提出了一种具有鲁棒性的弱小目标检测算法,该算法利用核各向异性扩散模型进行背景预测,再与原图像差分实现弱小目标检测。为了提高算法的自适应能力,提出了一种鲁棒性扩散系数,能够根据图像背景的起伏程度自适应调整扩散系数曲线的陡峭程度。实验结果表明,与现有的检测算法相比,该算法能够在不同类型的复杂背景下有效抑制背景及其边缘,保留目标大小,降低虚警率,具有更强的鲁棒性。     

基于核各向异性扩散的红外小目标检测

为了减少红外图像中背景边缘对检测的影响,提出了一种具有鲁棒性的弱小目标检测算法,该算法利用核各向异性扩散模型进行背景预测,再与原图像差分实现弱小目标检测。为了提高算法的自适应能力,提出了一种鲁棒性扩散系数,能够根据图像背景的起伏程度自适应调整扩散系数曲线的陡峭程度。实验结果表明,与现有的检测算法相比,该算法能够在不同类型的复杂背景下有效抑制背景及其边缘,保留目标大小,降低虚警率,具有更强的鲁棒性。     

一种复杂背景下红外目标提取的实时性算法

由于自然环境及成像条件的影响,红外目标提取常受到背景干扰的影响。针对复杂背景下的红外目标提取提出了一种算法,该算法采用预处理去除大量的灰度较低的背景和杂波,利用形态学滤波进一步去除部分背景和杂波,通过自动阈值分割最终将目标提取出来。该算法既克服了背景干扰,又保证了目标提取的效果,且算法实时性强。通过仿真对比证明,该算法对于复杂背景下的红外目标提取效果良好。     

红外搜索系统中弱小目标检测算法研究

 复杂背景下低信噪比弱小目标的检测是红外搜索系统中的重点和难点,为解决红外搜索系统中杂波干扰多、目标信噪比低等问题,提出一种模板匹配滤波的目标检测方法。该算法在预测背景的同时,通过对图像背景灰度值进行动态的阈值处理,自适应地进行背景抑制。当背景包含较多复杂因素时,采用模板匹配滤波的目标检测方法,消除背景抑制后的残留杂波,实现弱小目标的提取。试验结果表明：当场景较复杂且图像信噪比较低时,使用该算法处理后可使图像信噪比达到4 dB以上,从而提高了弱小目标的检测概率。     

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。     

基于图像处理技术的钢管内直径及内表面检测

提出一种新的检测钢管内表面质量和内直径的方法。该方法采用高分辨率面阵CCD成像，通过图像采集卡采集图像，送到计算机中，再通过自己开发的软件进行图像处理，可以有效地检测钢管内表面的各种缺陷及钢管内直径。采用像素细分技术，测量精度可达0．05mm。     

基于全变差的弱小目标背景抑制

结构化背景抑制是红外弱小目标检测技术的一个难题。根据红外图像中目标和背景信号的特性,在定义Gabor函数为点扩展函数的基础上,提出了一种基于全变差滤波的背景抑制算法,该算法将图像的背景抑制转化为求解全变差滤波模型最小化,以便最终实现对红外图像的背景抑制。对真实的红外图像序列进行实验,并与小波域滤波算法进行了比较。几组实验结果表明,对在结构化背景下的红外弱小目标背景来说,从主观视觉和数值指标来看,该算法具有良好的抑制效果,且运算量较小,便于实时实现。     

基于区域奇异性滤波的小目标检测

针对复杂背景下红外运动小目标的检测和跟踪存在的难点,提出了基于SUSAN检测思想的滤波方法。该方法是通过构建局部区域的奇异性函数来计算奇异度的,并借鉴Wiener滤波的思想,由最小绝对差确定出灰度差阈值。该滤波方法达到了抑制背景、提高信噪比的目的。     

强杂波背景红外弱小目标检测算法

针对强杂波背景远距离红外弱小信号目标的特点,提出了一种基于自适应滤波的红外弱小信号检测方法。算法首先对图像进行消噪声处理,其次运用自适应滤波方式消除背景增强目标信号,最后进行基于点源目标（试验采集）成像信号特性的判决法则删除虚假目标,算法有效解决了光电探测设备高检测概率与低虚警率的矛盾。实验结果表明：该方法能够在单帧图像上有效提取出小区域信噪比为4的弱小信号目标,检测概率不低于0.75,虚警率不高于1次/100帧。     

基于小波高频距离像的红外小目标检测

针对远距离复杂背景下红外小目标检测问题,本文提出了一种基于小波高频距离像的方法。该方法首先将处理空间变换到小波域,通过分析残留背景、目标和噪声系数在高频子带的差异,定义基于邻域均值的子带系数表达形式,构造高频子带系数的中心向量,对小波高频图像进行综合形成距离像,得到红外复杂背景的抑制结果。在此基础上,利用恒虚警率算法将单帧背景抑制图像分割成候选目标、残留背景和噪声像素点。最后,在时间域基于目标运动的相关性,利用管道滤波实现红外小目标的最终检测。仿真实验结果表明,相对于经典算法,本文方法可以实现对红外复杂背景的有效抑制,增强目标信号的强度,准确稳定的从红外复杂背景中检测出小目标。     

基于双边滤波的弱小目标背景抑制

为解决红外弱小目标检测技术中结构化背景抑制的难题,利用双边滤波集成了图像几何、光度和局部结构相似性等信息并以非迭代、局部操作的优点,提出了一种基于双边滤波的红外弱小目标背景抑制算法,并引入了局部梯度的统计特性来抑制背景细节、增强目标信息,从而达到更好抑制图像中的背景,突出目标图像,提高图像整体对比度、信噪比的目的。实验结果显示,与小波滤波算法比较,该算法对含有弱小目标的复杂背景从主观视觉和数值指标都具有良好抑制效果。     

复杂背景下运动点目标的检测算法

在复杂背景红外序列图像中,运动点目标的检测一直是研究的重点和难点。介绍了一种新的复杂背景下运动点目标的检测算法。首先根据点目标、背景干扰和噪声在红外图像中的差异,运用窗口大小不同的均值滤波器进行背景抑制以提高图像的信噪比,然后用一种门限法得到新的分割序列图像,最后采用改进后的隔帧差分光流场算法可有效地检测出点目标。仿真实验表明该算法优于传统光流场算法,能够检测帧间位移小于一个像元的运动目标,具有较好的检测性能,且实时性强。     

各向异性SUSAN滤波红外弱小目标检测

为了解决SUSAN滤波算子不能自适应调整滤波系数的问题,采用Geusebroek提出的各向异性高斯滤波器替代SUSAN滤波算子中的高斯滤波部分。由局部图像的方差和像素的邻域平滑度决定长短轴的方差,由该点的梯度方向决定滤波器的长轴方向,由局部图像的灰度值与均值差的一阶范数确定SUSAN滤波器的阈值,从而构造出各向异性SUSAN滤波器。将其用于红外弱小目标检测中,实验结果表明：各向异性SUSAN滤波器能够很好地保留图像中的边缘信息,使残差图像中弱小目标的信噪比增益和信杂比增益极大地提高,目标大小得到较好的保留,虚警率下降。     

一种尺度自适应的小目标实时检测方法

小目标检测是计算机视觉领域的一个研究热点。当仅对图像中不同尺度目标中的某些特定尺寸目标感兴趣时,传统方法将无法做出正确判断,而且当目标接近摄像机时图像上目标的尺度通常会发生较大变化,传统方法也难以适应。 针对这一问题,提出一种基于正负LOG^［1］算子的小目标实时检测系统。新算法首先根据目标在短时间内所作的近似直线运动,利用Top-Hat^［2］算法在初始几帧图像中检测出真正的目标点,然后根据目标特性确定正负LOG算子的参数,最后利用确定的正负LOG算子对后续帧图像进行连续检测,确定真实目标位置。实验证明,该检测方法在实时性、检测准确性及抗干扰性上均有较好的表现。