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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%。 相似文献
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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。 相似文献
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提出一种静态场景下的基于帧差光流的随机采样均值漂移聚类检测算法.该方法首先通过隔帧差分法提取运动目标区域,并对运动区域进行光流计算,采用自适应光流阈值分割法准确提取出运动目标;然后运用连通区域标记算法对运动区域进行初步划分,得到若干个连通域子集特征向量样本点,通过提出的随机采样策略来确定对子集空间中样本点的抽样次数;最后利用均值漂移算法对每个子集中的样本点进行若干次抽样计算并分析聚类收敛结果是否相同,从而完成对连通域标记结果的检验.该策略通过减少对标记结果所有样本点的采样次数,提高了目标的检测速度和精度,在不同红外测试场景中的实验结果表明:与传统红外多目标检测算法相比,该方法具有良好的局部抗遮挡性、准确性和实时性,并且检测率能达到95.27%,每帧处理时间达到39.12ms,满足实时处理需求. 相似文献
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海天复杂背景下红外目标的检测跟踪算法 总被引:3,自引:2,他引:1
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. 相似文献
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为了解决复杂背景下小目标的识别,提高检测速度的问题,提出了一种改进的中值滤波方法.用其进行背景抑制,保护了图像细节,提高了处理的实时性.在分析小目标图像特点的基础上,提出了采用击中击不中变换对图像进行分割,达到探测目标的目的.仿真结果验证了该算法是一种实时有效,且易于实现的目标探测方法. 相似文献
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复杂背景下低信噪比弱小目标的检测是红外预警系统中的重点和难点。为解决红外图像中杂波干扰多、目标信噪比低等问题,提出一种非线性空间滤波的目标检测方法。该算法在传统线性空间滤波算法的基础上,通过对预测点周围4个象限的背景灰度值进行计算,并动态地调节阈值,以达到突出小目标的目的。试验结果表明:当背景包含较多复杂因素时,采用非线性空间滤波的检测方法可有效地抑制杂波,实现弱小目标的提取,与线性滤波算法结果相比较,虚警数降低了3/4,且易于工程实现。 相似文献
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红外背景抑制与弱小目标的检测算法 总被引:9,自引:1,他引:9
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。 相似文献
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一种背景自适应调整的弱点目标探测算法 总被引:9,自引:7,他引:9
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。 相似文献
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一种基于算法融合的红外目标跟踪方法 总被引:5,自引:3,他引:5
视频目标跟踪的难点在于快速、准确地在帧与帧之间匹配目标.由于红外图像目标与背景的反差低,图像的边缘模糊并且灰度级动态范围小,使红外目标跟踪难度比可见光更大.本文提出一种针对红外日标跟踪的融合算法,该方法融合直方图和不变矩的特点.首先利用目标的直方图计算简单快速的特点,由均值平移算法快速找到局部最优解,但由于该局部最优解仪为直方图匹配的最优解,缺少目标形状特征,与实际目标位置存在一定的偏差;其次,利用边缘小变矩作为修正特征修正误差,避免跟踪误差逐渐累计而最终导致跟踪失败,以提高跟踪的稳定性和精度.实验结果表明,该算法能够消除跟踪过程中的漂移现象,提高跟踪精度. 相似文献
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基于分类的红外云层背景弱小目标检测方法 总被引:3,自引:2,他引:1
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. 相似文献
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一种快速的近岸红外目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
近岸红外目标检测由于背景复杂和实时性的要求,是当前研究的一个难点。基于上下文的视觉注意机制是解决这一难题的有效途径。首先根据近岸红外目标存在于海面这一先验知识,利用灰度、纹理特征及位置关系,分割出海面;其次利用基于相位谱的视觉注意机制定位显著区域;最后综合海面和显著区域位置,便可检测出近岸红外目标。实验证明,这种算法高效、准确,能够满足目标检测阶段的实时性要求。 相似文献
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高光谱图像中基于端元提取的小目标检测算法 总被引:5,自引:1,他引:5
针对高光谱图像中小目标检测问题,提出了一种基于端元提取的目标检测算法。该算法利用主成分分析的变换矩阵来构造投影算子,把原始图像投影到该算子构成的正交子空间后,大概率的背景信息得到抑制,从而突出了小概率的目标;在完成背景信息抑制的基础上,利用迭代误差分析方法进行端元的自动提取;根据所提取出的目标端元的光谱,结合光谱角度匹配技术完成目标物的检测。为了验证新方法的有效性,利用高光谱数据进行了实验研究,并与经典的RX算法的检测结果相比较。实验结果表明提出的基于端元提取的算法不需要目标的任何先验知识就能达到比较好的目标探测效果,对RX算法检测效果不太理想的小目标也能准确识别。 相似文献
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Existing fusion rules focus on retaining detailed information in the source image, but as the thermal radiation information in infrared images is mainly characterized by pixel intensity, these fusion rules are likely to result in reduced saliency of the target in the fused image. To address this problem, we propose an infrared and visible image fusion model based on significant target enhancement, aiming to inject thermal targets from infrared images into visible images to enhance target saliency while retaining important details in visible images. First, the source image is decomposed with multi-level Gaussian curvature filtering to obtain background information with high spatial resolution. Second, the large-scale layers are fused using ResNet50 and maximizing weights based on the average operator to improve detail retention. Finally, the base layers are fused by incorporating a new salient target detection method. The subjective and objective experimental results on TNO and MSRS datasets demonstrate that our method achieves better results compared to other traditional and deep learning-based methods. 相似文献
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基于区域奇异性滤波的小目标检测 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献