自适应双边滤波红外弱小目标检测方法

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.     

自适应双边滤波红外弱小目标检测方法

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.     

层次卷积滤波红外弱小目标检测方法

针对单帧复杂背景红外图像点目标检测算法存在复杂背景下处理效果不理想、处理时间长的问题,提出了一种层次卷积滤波检测算法。主要分为两个部分：第一,根据红外小目标特性,设计一种层次卷积滤波的算子,对图像进行滤波处理,实现图像中小目标的增效和背景抑制的效果;第二,采用基于最大值的自适应阈值方法,对图像进行二值化操作,过滤背景杂波,最终提取到待检测的目标。在大量不同背景红外图像中进行实验,论文算法在背景抑制因子和信噪比增益的性能量化结果上优于现有5种典型红外弱小目标检测算法的性能结果,且平均处理时间仅为高斯拉普拉斯（Laplacian of Gaussian,LoG）滤波算法的30.42%。通过实验对比,表明该层次卷积滤波算法可以有效解决在不同复杂背景下的红外图像中对小目标检测的问题。     

基于FLS-SVM背景预测的红外弱小目标检测

提出了一种基于模糊最小二乘支持向量机(FLS-SVM)进行背景预测、利用模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵实现阈值分割的红外弱小目标检测方法。首先采用FLS-SVM对训练样本进行学习得到回归函数,并以此预测红外图像中的背景;然后将原始图像与预测图像相减得到残差图像,并提出基于模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵的阈值选取算法分割残差图像,将小目标和噪声从残差背景中分割出来;最后利用目标灰度的平稳性和运动轨迹的连续性进一步检测出真实的小目标。给出了实验结果及分析,并与基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及基于最小二乘的背景预测方法的检测结果进行了比较。结果表明,该方法具有更高的检测概率和信噪比增益,优于上述基于背景预测的红外小目标检测方法。     

红外背景抑制与弱小目标的检测算法

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。     

各向异性SUSAN滤波红外弱小目标检测

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。     

各向异性SUSAN滤波红外弱小目标检测

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。     

基于多特征的快速红外弱小目标检测算法

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.     

基于复杂度的自适应门限弱小目标检测方法

针对红外弱小目标检测问题,提出了一种基于图像复杂度的自适应门限目标检测方法.讨论了天空中四类不同区域的图像信息熵.图像信息熵虽然较好地表达了图像的平均信息量,但对图像的突变点不敏感.将它改进得到图像方差加权信息熵,其较好地反映了图像的复杂度特征.将图像方差加权信息熵作为图像复杂度的定量描述,用两种特定的分析模板对图像复杂度进行分析.在目标区域中,两种分析模板得到的复杂度差异较大,而非目标区域的两种复杂度则基本没有差异.算法获取两种分析模板下的复杂度图像,再对两种复杂度图像做差,得到复杂度差值图像.对差值图像建立指数模型得到自适应分割门限完成目标检测.实验结果表明,该方法对低信杂比的红外云层背景弱小目标图像具有良好的检测效果.     

基于复杂度的自适应门限弱小目标检测方法

针对红外弱小目标检测问题,提出了一种基于图像复杂度的自适应门限目标检测方法.讨论了天空中四类不同区域的图像信息熵.图像信息熵虽然较好地表达了图像的平均信息量,但对图像的突变点不敏感.将它改进得到图像方差加权信息熵,其较好地反映了图像的复杂度特征.将图像方差加权信息熵作为图像复杂度的定量描述,用两种特定的分析模板对图像复杂度进行分析.在目标区域中,两种分析模板得到的复杂度差异较大,而非目标区域的两种复杂度则基本没有差异.算法获取两种分析模板下的复杂度图像,再对两种复杂度图像做差,得到复杂度差值图像.对差值图像建立指数模型得到自适应分割门限完成目标检测.实验结果表明,该方法对低信杂比的红外云层背景弱小目标图像具有良好的检测效果.     

基于多步长梯度特征的红外弱小目标检测算法

针对低信噪比红外图像中弱小目标检测难的问题,在分析红外弱小目标各向梯度特征的基础上,提出了一种新的红外弱小目标检测算法.该算法基于红外弱小目标各向梯度均快速下降的特征,首先根据目标大小在待检测点上、下、左、右选取4个参考点,根据多步长下待检测点与参考点之间的最大梯度特征,判定潜在目标;然后通过连续3帧检测信息的融合,确...     

基于形态学带通滤波和尺度空间理论的红外弱小目标检测

针对复杂背景下的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于形态学带通滤波和尺度空间理论的红外弱小目标检测算法。采用形态学带通滤波对红外图像进行预处理,得到红外弱小目标的潜在区域;利用高斯差分算子获得预处理后的红外图像的尺度空间,并通过尺度空间的极大值检测获得候选目标的位置和尺度;通过对候选目标的信杂比进行阈值化实现红外弱小目标的检测。实验结果和现有方法的对比证明了算法的有效性和稳健性。     

一种利用十字窗口识别红外弱小目标的新方法

为有效地识别红外图像中的弱小目标,在分析传统识别方法的基础上,提出了一种利用十字窗口识别红外弱小目标的新方法.该方法在待识别点上、下、左、右四个方向以目标大小选取四个参考点构造十字形识别窗口,根据待识别点与参考点之间的灰度梯度识别该像素点是否为目标像素.该方法无需预测背景,可以在低信噪比、强度变化剧烈的图像中获得较高的识别率与较低的虚警率.实验结果表明了该算法的有效性.     

基于改进的剪切波变换和引导滤波的红外弱小目标背景抑制方法

由于传统的背景抑制方法没有充分利用信号的方向信息,使其不能有效区分背景边缘和红外弱小目标,从而造成背景抑制结果中有较多的背景泄露.针对上述问题,本文利用改进的剪切波变换和引导滤波,提出了一种新的背景抑制方法.首先,采用改进的剪切波变换对红外弱小目标图像进行多尺度和多方向分解,将图像分解得到不同的高频子带系数和低频子带系数;其次,利用目标信号与边缘在方向上的差异,采用自适应引导滤波对高频子带系数进行处理;再次,对分解后的低频子带系数和处理后的高频子带系数进行改进的剪切波逆变换,得到预测的背景图像;最后,将原图像与背景预测图像相减获得背景抑制且目标增强的红外图像.为了验证本文方法的有效性,采用多组实验对其进行验证,并与经典的Max-Median、TDLMS和Top-hat等方法作比较.多组实验结果均表明本文方法在主观视觉和客观评价指标方面均优于其它三种经典方法,可有效提高红外搜索跟踪系统对红外弱小目标的探测概率.     

高光谱图像中基于端元提取的小目标检测算法

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。     

一种利用窗口结构提取红外弱小目标的方法

在分析红外弱小目标检测的检测概率和虚警率的基础上,引入了一种基于窗口结构的红外弱小目标检测方法.该方法无需进行图像差分,利用局部小范围内目标相对背景的灰度变化检测目标,可以在较低信噪比的情况下获得较高的检测概率和较低的虚警率.实验表明了该方法的有效性.     

一种背景自适应调整的弱点目标探测算法

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。