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刘伟宁 《中国光学与应用光学文摘》2011,(5)
分析了基于小波变换进行弱小目标检测的基本思想,利用小波变换的多尺度多分辨率特性,结合小波变换系数的方向特性和扩散滤波扩散方向的可选择性,提出了基于小波域扩散滤波的弱小目标检测算法。采用该算法对不同尺度、不同方向的小波系数分别进行扩散滤波,取得了较好的效果。仿真试验结果表明:该算法能在Gaussian噪声背景和不均匀背景下实现对对比度为2%的微弱目标的检测。 相似文献
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鉴于弱小目标检测所固有的难点及常用的单一分辨率下的检测方法还不能准确稳定地检测出目标,提出了一种弱小目标检测新方法。考虑到实际应用中的复杂背景和大量干扰噪声,运用数据融合技术,先对图像进行小波多分辨率分解,然后将不同分辨率下的子图进行最优加权平均融合来检测弱小目标。用实地拍摄的空中弱小目标红外和可见光图像分别进行实验验证,实验图像取256×256像素点阵大小,其中目标占10×10像素左右。结果表明该方法能够准确稳定地检测弱小目标,为后续的跟踪作了很好的铺垫。 相似文献
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鉴于弱小目标检测所固有的难点及常用的单一分辨率下的检测方法还不能准确稳定地检测出目标,提出了一种弱小目标检测新方法。考虑到实际应用中的复杂背景和大量干扰噪声,运用数据融合技术,先对图像进行小波多分辨率分解,然后将不同分辨率下的子图进行最优加权平均融合来检测弱小目标。用实地拍摄的空中弱小目标红外和可见光图像分别进行实验验证,实验图像取256×256像素点阵大小,其中目标占10×10像素左右。结果表明该方法能够准确稳定地检测弱小目标,为后续的跟踪作了很好的铺垫。 相似文献
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针对单机红外搜索跟踪(IRST)系统探测距离和精度有限,得到的红外图像在杂乱背景和强噪声环境中弱小目标难以检测的问题,采用双机IRST对同时刻同目标区域探测后的图像进行配准融合,融合过程中采用高频基于区域、低频基于像素的多规则算法,提出一种基于小波变换与边缘信息表征的目标检测方法。仿真实验表明,多规则融合算法使图像质量评价指标提高了30%~50%,该目标检测方法可有效剔除虚假目标及滤除杂波干扰,从融合滤波前的7个减少到3个,虚警率降低,有助于弱小目标更为精确的检测识别。 相似文献
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自适应双边滤波红外弱小目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对红外弱小目标检测,提出一种基于自适应双边滤波的背景预测算法.该算法利用空域低通滤波和图像灰度信息的非线性组合,自适应的对背景进行预测,达到提高弱小目标检测性能的目的.仿真和实验表明:与小波滤波的检测算法相比,该算法能够更加有效地从结构化背景中检测目标抑制背景. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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红外小目标检测技术由于其重要的军事意义成为研究热点。根据目标、噪声和背景边缘在小波域的不同特点,提出一种基于小波分析的红外小目标检测算法。该算法利用小波对奇异信号强有力的分析能力,消除了噪声和背景边缘对小目标检测的干扰,实现目标的检出。仿真实验证明该方法对红外图像中的小目标有比较理想的检测效果。 相似文献
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为了有效抑制复杂背景的干扰,降低复杂背景所带来的虚警,提高目标检测的信噪比,提出了一种基于复滤波器组的红外弱小目标检测算法。分析了复杂背景下带有弱小目标的红外图像中复杂背景和弱小目标图像各自的频谱特性,并引入了分频段处理的思想。比较了各种滤波器的性能,并选用了基于复小波的滤波器组,用该滤波器组将红外弱小目标图像分解到各个子频域;对分解后的各频段图像分别进行基于罗宾逊滤波的目标检测处理,提取各频段图像中的奇异点;根据目标图像和背景图像的频谱特性的定量分析结果,选取合适的权值,将各频段检测的结果进行加权融合,得到最终的处理效果。实验结果表明:弱小目标检测方法较之于传统的不分频段的高通滤波处理方式可以获得更高的信噪比,目标得到明显的增强,背景杂波得到更有效的抑制,各项探测指标均更优。 相似文献
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评估每个粒子的重要性是确保粒子滤波法跟踪目标准确性的重要因素。针对背景杂波和噪声干扰形成的大量虚警导致小弱目标跟踪识别的随机性和不确定性问题, 提出了一种基于粒子区别性稀疏表征的小弱目标跟踪方法。该方法根据红外图像信号自适应构建分类超完备字典, 即反映目标信号特征的目标字典和表示背景杂波的背景字典, 有利于突出目标粒子和背景粒子在联合分类字典的稀疏表征差异程度;建立基于目标粒子和背景粒子稀疏重构残差差异性的粒子滤波观测模型, 采用随机估计法对字典子空间进行在线更新, 实现对目标状态估计与跟踪。理论分析和试验结果表明, 该方法增强了随机粒子的状态估计能力, 提升了粒子稀疏表征对小弱运动目标的适应能力和跟踪识别准确度。 相似文献