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低信噪比下星光点目标的检测 总被引:1,自引:0,他引:1
大气相干长度仪作为测量大气参数的仪器,白天用太阳边缘(夜晚利用恒星)成像在CCD上,利用到达角起伏法测量大气参数.在昼夜交替阶段,肉眼看不到星光而太阳高度角不在可测范围而无法测量.为进行此时间段连续测量,首先要实现低信噪比下星光点目标的检测.在选用合适红外滤波片和高灵敏度CCD的基础上,对采集到的图像进行帧累加和局部增强等处理方法,较好地完成了目标的检测. 相似文献
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红外起伏背影下运动点目标的检测方法 总被引:3,自引:1,他引:2
文中根据目标,背影干扰和噪声在红外序列图像中的差异,提出了一种基于空间高通滤波和时间域上最大递归滤波的运动点目标检测方法。 相似文献
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基于小波变换的红外成像海面小目标检测算法 总被引:5,自引:1,他引:5
文中研究海面少像素舰船红外目标的自动检测算法,针对红外图像噪声干扰大,舰船目标像素少,但存在相对连续的目标小块区域等特征,考虑采用小波变换的方法达到增强目标,抑制噪声的效果,对用小波变换处理后的图像,分析目标和背景部分的灰度对比度,用图像对比度的方法易检测出舰船小目标。 相似文献
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红外图像中点目标的检测技术是近年来信息处理研究的热点和难点之一^[1]。目标在图像中表现为点状,且信噪比低,目标被噪声(杂波)淹没。文中结合前人的一些检测算法,按照背景信号和噪声在相邻的子带间所表现出的不同相关性这一特点来进行背景信号、噪声的分析。提出了基于子波相关算法的点目标的检测方法,并对其进行了仿真和软件编程。结果表明这种算法具有很好的检测能力。 相似文献
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基于小波变换方法的红外动目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
红外目标的成像跟踪是一种新的制导技术,它是以人工智能、图像识别、计算机技术和高分辨率传感技术为基础的。图像识别,或称为目标识别的关键是目前边缘的准确提取即目标检测。本文介绍一种基于小波变换方法的目标检测。小波分析技术近几年来取得了突破性进展,它可以把信号分解成基本的建筑块,对不同频率成分的时域取样步长可调,是一种多尺度描述信号的方法,在空域和频域都便于定位,因此小波变换可以表征信号的局部奇异性。 相似文献
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针对低信噪比红外目标图像,分析了Zernike矩的基本原理、计算方法和旋转不变性,提出了基于Zernike正交矩的低信噪比红外目标检测方法,并比较了模板匹配、Hu矩、Zernike矩方法的目标识别效果.理论分析与实验验证了所提方法的有效性. 相似文献
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目标检测是红外图像处理环节中的重要组成部分,检测结果直接影响后续处理。在分析红外图像特点的基础上,采用改进的Top-Hat算子对红外图像中的噪声点进行抑制,同时基于传统K-means聚类思想,提出基于二维梯度信息的K-means聚类目标检测算法。实验结果表明,该方法抑制噪声作用明显,能很好地检测出红外图像中的目标,为后续图像处理工作打下较好的基础。 相似文献
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复杂背景下的红外图像通常存在信噪比低、邻近像素灰度变化不明显以及易被杂波信号和噪声干扰的特点,导致红外小目标检测困难。为解决上述问题,提出一种基于特征显著性融合的红外小目标检测算法。首先,在空间域中利用目标与其局部背景灰度差异来计算得到灰度显著图,在频域中结合谱残差计算得到背景抑制后的频域显著图;其次,将灰度显著图和频域显著图归一化后通过哈达玛乘积相互融合;最后,通过自适应阈值分割并使用Unger滤波器剔除较小的噪声点,从而提取出目标区域。实验结果表明,所提算法对图像的信噪比有了数十倍的提升,对背景抑制效果显著,并有着检测率高和虚警率低的优点,是一种有效的小目标检测算法。 相似文献