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为了从全向红外搜索和跟踪系统采集的海量大视场高分辨率红外图像中快速准确地检测出红外弱小目标,本文提出了一种基于由粗到细的分阶段检测策略和时空域特征融合的红外弱小目标检测算法.首先,通过引入基于频域的快速显著性检测算法预先检测出目标可能存在的候选区域;其次,对候选区域进行角点检测以判定是否存在候选目标;最后,通过结合帧间时空域特征对候选目标进行进一步判定,以提取真实目标、删除虚假目标.多种实际场景的实验结果表明,该目标检测算法不仅运算量小而且探测概率高、虚警率低,是一种工程实用性能很好的红外弱小目标检测算法. 相似文献
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为提高从包含复杂天空背景的红外图像中检测出星点目标的能力,提出了一种基于小波变换及多尺度分析的星点检测算法。在对图像进行小波变换的基础上,利用多尺度分析方法,确定图像自适应阈值,实现图像小波域的去噪,达到星点目标检测的目的。实验表明,该方法能有效地检测出红外图像中的星点目标,检测能力较普通背景预测方法提高近40%。 相似文献
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提出了一种新的复杂背景下低信噪比红外弱点目标检测算法。根据红外弱点目标在图像中的三维空间特征,从空间认知的角度出发,将三维的灰度分布特征转化为二维的等高线曲线特征,建立红外图像的等高线图(IECM)描述,利用图论中的树结构(等高线树)形式化地表达等高线的空间关系,在此基础上,给出弱点目标检测的等高线树检测准则,同时给出了等高线划分等级的选择方法。理论分析与实验结果表明,该算法具有良好的检测性能,且结构简单,利于硬件实时实现。在信噪比为1.4的情况下,对红外图像序列的检测概率为96.3%。 相似文献
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《光谱学与光谱分析》2020,(2)
红外成像系统作为探测舰船目标的一种重要方式,在军事侦察中起着至关重要的作用,面对复杂背景、恶劣天气环境等情况时,目标与背景局部对比度较低导致红外系统的探测准确率、查全率等性能指标受到严重影响,针对上述问题,开展了基于红外偏振图像的舰船目标检测方法研究。通过8~12μm长波波段红外偏振图像采集系统实际采集86组4个偏振方向(0°, 45°, 90°, 135°)的红外偏振图像,样本中舰船目标309个。对同场景下不同偏振方向的红外偏振图像及红外强度/偏振度图像的目标与背景局部对比度计算,发现海面与舰船目标偏振特征差异能够有效提高目标与背景局部对比度。在前视红外图像中,舰船目标通常位于海天线附近或下方,但复杂背景及天气等因素干扰对红外图像中检测海天线影响较大,为此提出红外偏振图像海天线检测方法,对红外偏振图像直方图进行高斯滤波消除局部极值,依据海面与背景的偏振特征差异,利用双峰法阈值分割检测海天线,最后利用霍夫变换检测海天线,分割出海面作为目标候选区域。针对红外偏振图像受到海杂波严重干扰的问题,提出海杂波背景抑制算法,采取背景抑制,距离加权方法抑制偏振图像中杂乱的海杂波背景。最后,利用MSER算法检测舰船目标,根据舰船目标特性约束条件剔除非目标区域。对86组红外偏振图像进行舰船目标检测实验,所提出的方法能够有效克服复杂背景和海杂波等因素的干扰准确检测海天线,通过海杂波背景抑制及舰船特征约束的方法消除海杂波及海岸对舰船检测所带来的干扰,检测准确率、查全率分别为93.2%和95.7%,优于红外舰船目标检测方法,特别在红外图像对比度低的场景下检测效果提升明显,检测准确率、查全率分别提高了46.5%和16.4%。表明充分考虑红外偏振图像中舰船目标与背景的偏振特征差异能够有效提高目标与背景的局部对比度,有利于准确检测海天线,提高舰船检测准确率和查全率,对复杂背景及恶劣天气有较强的适应性,在军事应用中具有极大应用价值,对红外波段舰船目标检测技术的发展有着极为重要的意义。 相似文献
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传统的霍夫变换、Cannylines直线检测算法、霍夫概率变换方法在图像上的直线检测效果不佳,存在检测线段不连续不正确的问题,因而,利用Sobel滤波对红外图像横轴和纵轴两个方向分别进行锐化,通过线段检测(LSD)算法实现线段特征检测,进而经线段聚类拟合获得图像中完整的直线,通过对直线交点计算获得消失点,最后依据透视关系计算得到校正图像。实验结果表明,该方法可以实现对中性束红外图像的自动有效校正。 相似文献
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针对红外偏振图像可以较好地抑制背景噪声,对目标边缘信息比较敏感的特点,提出一种基于小波变换的红外偏振融合算法,它主要用于红外辐射强度图像和偏振度图像融合,增加图像的信息量。首先采用小波变换对参与融合的每幅图像分别进行各尺度分解,得到各尺度小波系数,然后针对不同尺度小波系数,采用邻域平均梯度为判据进行融合,得到融合后的各尺度小波系数,最后通过小波逆变换进行图像重构,得到融合图像。融合前后的图像对比表明融合图像在保留辐射强度图像的清晰度的同时,突出了目标的边缘、轮廓信息。相对于辐射强度图像,融合图像的梯度均值提高了112%,相对于偏振度图像,融合图像的标准差提高了151%,信息熵提高了38%。 相似文献
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Most of current methods are available for synthesizing the static infrared scene, but fail to simulate the infrared signature of the objects caused by motion. This paper presents a new method for generating realistic infrared image of moving objects. Considering various environmental factors, object geometry and structure, internal heat conditions and state of movement, an infrared image synthesis model for moving objects is established. Based on this model the rendering method for infrared image of this kind of objects is proposed. By incorporating the effect of atmosphere transmission and the noise mechanism of infrared sensor, the infrared images of the working aircraft and automobile are successfully generated from different viewpoint. Experimental results illustrate the potential of our method. 相似文献
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With the wide application of infrared focal plane arrays (IRFPA), military, aerospace, public security and other applications have higher and higher requirements on the spatial resolution of infrared images. However, traditional super-resolution imaging methods have increasingly unable to meet this requirement in technology. In this paper, we adopt the achievement that the human retina micro-motion is the important reason why the human has the hyperacuity ability. Based on the achievement, we bring forward an infrared super-resolution imaging method based on retina micro-motion. In the method, we use the piezoelectric ceramic equipment to control the infrared detector moving variably within a plane parallel to the focal plane. The motion direction is toward each other into a direction of 90°. In the four directions of the movement, we get four sub-images and generate a high spatial resolution infrared image by image interpolation method. In the process of the shifting movement of the detector, we set the threshold of the detector response and record the response time difference when adjacent pixel responses are up to the threshold. By the method, we get the object’s edges, enhance them in the high resolution infrared image and get the super-resolution infrared image. The experimental results show that our proposed super-resolution imaging methods can improve the spatial resolution of the infrared image effectively. The method will offer a new idea for the super-resolution reconstruction of infrared images. 相似文献
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针对红外视频人体行为识别问题,提出了一种基于时空双流卷积神经网络的红外人体行为识别方法。通过将整个红外视频进行平均分段,然后将每一段视频中随机抽取的红外图像和对应的光流图像输入空间卷积神经网络,空间卷积神经网络通过融合光流信息可以有效地学习到红外图像中真正发生运动的空间信息,再将每一小段的识别结果进行融合得到空间网络结果。同时将每一段视频中随机抽取的光流图像序列输入时间卷积神经网络,融合每一小段的结果后得到时间网络结果。最后再将空间网络结果和时间网络结果进行加权求和,从而得到最终的视频分类结果。实验中,采用此方法对包含23种红外行为动作类别的红外视频数据集上的动作进行识别,正确识别率为92.0%。结果表明,该算法可以有效地对红外视频行为进行准确识别。 相似文献
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为了提高无人车在夜间情况下对周围环境的物体识别能力,提出一种基于多视角通道融合网络的无人车夜间三维目标检测方法。引入多传感器融合的思想,在红外图像的基础上加入激光雷达点云进行目标检测。通过对激光雷达点云进行编码变换成鸟瞰图形式和前视图形式,与红外图像组成多视角通道,各通道信息之间融合互补,从而提高夜间无人车对周围物体的识别能力。该网络将红外图像与激光雷达点云作为网络的输入,网络通过特征提取层、候选区域层和通道融合层准确地回归检测出目标的位置以及所属的类别。实验结果表明,该方法能够提高无人车在夜间的物体识别能力,在实验室的测试数据中准确率达到90%,速度0.43 s/帧,达到了实际应用要求。 相似文献
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The theoretical basis of traditional infrared super-resolution imaging method is Nyquist sampling theorem. The reconstruction premise is that the relative positions of the infrared objects in the low-resolution image sequences should keep fixed and the image restoration means is the inverse operation of ill-posed issues without fixed rules. The super-resolution reconstruction ability of the infrared image, algorithm’s application area and stability of reconstruction algorithm are limited. To this end, we proposed super-resolution reconstruction method based on compressed sensing in this paper. In the method, we selected Toeplitz matrix as the measurement matrix and realized it by phase mask method. We researched complementary matching pursuit algorithm and selected it as the recovery algorithm. In order to adapt to the moving target and decrease imaging time, we take use of area infrared focal plane array to acquire multiple measurements at one time. Theoretically, the method breaks though Nyquist sampling theorem and can greatly improve the spatial resolution of the infrared image. The last image contrast and experiment data indicate that our method is effective in improving resolution of infrared images and is superior than some traditional super-resolution imaging method. The compressed sensing super-resolution method is expected to have a wide application prospect. 相似文献
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针对传统红外图像增强算法中细节模糊及过度增强的问题,提出了一种基于Retinex理论与概率非局部均值相结合的红外图像增强方法.首先通过单尺度Retinex方法调整图像中过暗与过亮部分的灰度级;然后利用概率非局部均值对图像进行分解处理得到基本层与细节层,对基本层采用直方图均衡化拉伸对比度,对细节层采用非线性函数进行增强;最后,将不同层次的结果融合得到对比度与细节增强的红外图像.用该方法对多组不同场景的红外图像进行仿真实验,并将其与多种增强方法进行主、客观对比分析,结果表明所提方法在红外图像的细节及对比度增强方面都获得了更好的效果. 相似文献