一种复杂海天背景下红外弱小目标检测算法

红外弱小目标的检测是红外搜索跟踪系统(IRST)中的一项关键技术,常用的目标检测算法存在受海杂波严重、虚警率较高等问题,分析了海天背景下红外图像的背景、小目标的特征,提出了一种海杂波背景下的红外小目标检测算法。首先统计图像的行均值和梯度,用最小二乘法拟合出海天线,然后利用形态学算子抑制图像背景,并采用自适应阈值将图像二值化,最后分析图像的梯度特征,抑制海杂波和云层的干扰。实验结果表明,该方法能精确地提取海天线,稳定地提取海天背景下的弱小目标,虚警率低于5%,目标检测概率超过97%。     

海天复杂背景下红外目标的检测跟踪算法

在分析海天复杂背景下红外目标图像特征的基础上,提出适合该环境的红外目标检测算法.该算法采用行均值相减的方法抑制海平面非线性温度场的影响,并进行中值滤波处理.对于更加复杂的环境,选用数学形态滤波法抑制背景中的大面积云团或海浪,从而确定出目标区域来进行目标图像的分割及增强.同时,综合使用图像捕获区域指定、运动目标检测法、弱目标的增强提取、记忆外推功能、数据融合加权跟踪方法,来保证在海天复杂背景下红外目标的可靠跟踪.实验表明,该算法能较好地处理海天复杂背景下红外目标的检测,且算法易于硬件实现,提高目标检测的实时效率.     

基于海天线的红外掠海小目标跟踪

针对红外掠海小目标对比度低,容易受到噪声、海面杂波、云层等干扰,导致跟踪失败的问题,提出了一种基于海天线的红外掠海小目标跟踪方法。通过对红外成像系统进行分析,利用拉普拉斯滤波抑制背景噪声,根据图像中海天线的位置信息,确定目标所在区域并进行目标检测。检测出可疑目标后,利用其灰度、尺寸、面积等特征信息,选出真实目标进行跟踪。实验结果表明,该算法对红外掠海小目标有很好的跟踪效果。     

一种复杂海空背景下的红外小目标检测跟踪算法

复杂海空背景下红外小目标检测和跟踪算法决定了光电跟踪设备的探测性能。为了解决复杂海空背景下的红外小目标检测跟踪难题,提出了一种复杂海空背景下的红外小目标抗干扰检测跟踪算法。在检测阶段,为了抑制不同区域中各类杂波,该算法利用不同的分类器分别区分不同区域的杂波和小目标;在跟踪阶段,为了进一步剔除孤立噪声和杂波干扰,采用高斯混合概率假设密度滤波器进行目标航迹维持。在仿真视频上进行的目标检测跟踪实验表明,所提算法相比以往的跟踪算法,正确跟踪率提升了约10%,平均跟踪精度提升了约50%。该算法具有较好的工程可行性。     

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.     

基于背景粗糙度估计的红外目标检测算法

在分析海天背景下目标红外图像特征的基础上,提出了一种基于背景粗糙度估计的红外目标自适应检测算法.该算法利用LOG算子进行目标基本轮廓检测,将目标的中心点作为区域生长的种子点,通过背景粗糙度估计自适应确定LOG算子参量,完成目标图像分割.与传统检测方法比较,采用该处理方法进行小目标检测及识别过程的预处理,可以有效地减少运算量,提高检测速度,抑制对不必要的种子点进行区域生长,提高了目标的检测概率.     

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.     

基于灰度特性的海天背景小目标检测

针对复杂海天背景下的小目标检测存在海浪、云层干扰等问题,提出了先提取海天线,然后利用一维最大熵阈值分割法对出现在天空、海面或者海天线附近特定区域的目标进行检测的算法。该算法主要利用天空海面行灰度均值特性,结合梯度运算和形态学运算在海天线的潜在位置中检测边缘,进而用强鲁棒性的Hough变换直线检测法拟合海天线,实现对海天线的准确定位。实验处理分辨率为：256pixel×256pixel的位图时,定位海天线需时4．1ms,检测到目标需时5．3ms,完全满足高帧频图像处理的实时性要求。实验结果表明,该算法能够快速、准确地检测出小目标,大大降低了虚警率。     

复杂海空背景下红外弱小目标检测技术研究

为实现舰载红外警戒系统对海空背景下红外弱点目标的检测,根据目标识别系统的组成及目标检测识别信息处理流程,研究了远距离弱小目标的检测识别算法。结合形态学的方法给出一种目标检测算法,该算法可以有效地消除云层、海浪、海天线以及传感器本身引入的杂波和噪声干扰,仿真结果表明采用本文提出的算法有利于对目标的进一步识别,提高舰载红外警戒系统的目标检测性能。     

荒漠背景下红外偏振弱小目标检测方法研究

针对荒漠背景下红外弱小目标检测问题,提出了一种基于稳定性矩阵恢复和双窗滤波的荒漠红外偏振弱小目标检测方法.分析得出红外偏振Q参量图的背景相似性最高,采用改进型形态学滤波可以增强其背景相关性.检测时将Q图背景看成一个具有低秩特性的矩阵,弱小目标看成是破坏其低秩性的冗余数据,建立稳定性矩阵恢复荒漠背景抑制数学模型,然后对背景抑制结果采用双窗滤波分割出目标,完成检测.实验结果证明了该方法的有效性和稳健性,具有较强的应用价值.     

自动对靶喷雾靶标红外探测研究

农林作物一般非连续种植,喷在农林作物靶标之间的药液造成巨大浪费和严重环境污染,因此探讨利用红外线探测技术实现靶标的自动探测, 对靶精准喷施意义重大。红外线可有效防止可见光的干扰,响应速度快,可实现无接触探测,由此建立的红外光电探测系统可靠性好、成本低。红外发光管发射出红外光照射到被探测物体上,反射的红外线被光电探测器接收,触发控制信号,实现自动对靶施药。系统中不同探测器组采用不同编码的调制脉冲红外信号,可消除组间光路干扰及其他光信号的干扰。实验结果表明所建立的红外靶标自动探测装置可对农林作物靶标进行自动探测,光波波长为850 nm,探测距离为0.1～6 m可调,靶标最小识别间距小于0.3 m。     

基于局部峰值的红外弱小目标快速检测

针对红外图像的小目标检测问题,提出了一种基于局部尖峰特性的检测方法.首先分析红外小目标的局部灰度特性,提出了一种红外目标的峰值特性判据;然后依据目标的峰值特性判据和时域特性,设计了一种目标检测的快速算法,算法先基于子块预选出局部极大值点,把后续运算限于各极大值点处以减少运算量,再根据极大点值在各方向上的灰度下降判断其尖峰特性;最后利用帧间的连续性滤去噪音引起的伪目标.实验表明本文的算法具有很快的处理速度,且能有效滤去图像中的随机噪音.     

一种基于知识模型的红外目标检测方法

针对电厂冷却塔这类具有特殊建筑规范的典型目标,在分析目标红外特性与形状特性的基础上,提出了一种基于知识模型的红外目标检测方法.首先根据冷却塔目标的红外特性,提取图像的亮度、方向和局部熵特征,采用视觉注意模型提取红外图像中的显著区域,作为待检测目标的感兴趣区域;在此基础上,根据冷却塔目标的形状特性建立双曲线形状模型,在感兴趣区内进行结构特征边缘提取和形状模型拟合,构建相关判定准则检测出目标.在一组机载前视红外图像上的实验结果表明,该方法可以达到98.67％的查全率和93.97％的查准率,具有较好的目标检测效果.由于本文方法不需要基准图的参与,降低了对数据保障的要求,因此具有较大的实用性.     

基于伪模态转换的红外目标融合检测算法

为提高红外图像目标检测的精度和实时性,提出一种基于伪模态转换的红外目标融合检测算法.首先,利用双循环的生成对抗网络无需训练图像场景匹配的优势,获取红外图像所对应的伪可见光图像;然后,构建残差网络对双模态图像进行特征提取,并采取add叠加方式对特征向量进行融合,利用可见光图像丰富的语义信息来弥补红外图像目标信息的缺失,从而提高检测精度;最后,考虑到目标检测效率问题,采用YOLOv3单阶段检测网络对双模态目标进行三个尺度的预测,并利用逻辑回归模型对目标进行分类.实验结果表明,该算法能够有效地提高目标检测准确率.     

基于双层局部对比度的红外弱小目标检测方法

针对传统基于人类视觉系统的检测方法在复杂背景下容易造成检测虚警的问题,提出一种基于双层局部对比度的红外弱小目标检测方法.首先,通过双层对角灰度差对比度分析机制,充分利用小目标局部对比度的先验信息,提高目标对比度的同时抑制背景杂波及噪声;之后,利用自适应阈值分割法获取待检测的真实目标.实验结果表明,与主流基于人类视觉系统的检测方法相比,所提方法的背景抑制因子平均提高9.3倍以上,信杂比率增益平均提高7.8倍以上,在不同的复杂场景下均具有更好的检测性能.