基于双层局部对比度的红外弱小目标检测方法

针对传统基于人类视觉系统的检测方法在复杂背景下容易造成检测虚警的问题,提出一种基于双层局部对比度的红外弱小目标检测方法.首先,通过双层对角灰度差对比度分析机制,充分利用小目标局部对比度的先验信息,提高目标对比度的同时抑制背景杂波及噪声;之后,利用自适应阈值分割法获取待检测的真实目标.实验结果表明,与主流基于人类视觉系统的检测方法相比,所提方法的背景抑制因子平均提高9.3倍以上,信杂比率增益平均提高7.8倍以上,在不同的复杂场景下均具有更好的检测性能.     

局部对比度结合区域显著性红外弱小目标检测

为了解决局部对比度方法的计算效率低,以及在某些红外场景中易出现虚警的问题,将其与图像区域显著性相结合,提出一种改进的局部对比度算法区域局部对比度算法,仅在图像的显著性区域中进行局部对比度计算,而非遍历整幅图像。首先进行基于图像信息熵和局部相似性的红外图像区域显著性度量,经二值化得到单帧图像显著性区域;接下来在该区域中进行局部对比度数值计算,得到区域局部对比度图像,最后经过自适应阈值分割,得到弱小目标检测结果。实验结果表明,区域局部对比度算法可以极大提高红外弱小目标的信噪比,检测结果准确,虚警率低,与原始的局部对比度算法相比,检测效率有明显提升,可以更好地保持弱小目标的形状。     

局部对比度结合区域显著性红外弱小目标检测

为了解决局部对比度方法的计算效率低,以及在某些红外场景中易出现虚警的问题,将其与图像区域显著性相结合,提出一种改进的局部对比度算法——区域局部对比度算法,仅在图像的显著性区域中进行局部对比度计算,而非遍历整幅图像。首先进行基于图像信息熵和局部相似性的红外图像区域显著性度量,经二值化得到单帧图像显著性区域;接下来在该区域中进行局部对比度数值计算,得到区域局部对比度图像,最后经过自适应阈值分割,得到弱小目标检测结果。实验结果表明,区域局部对比度算法可以极大提高红外弱小目标的信噪比,检测结果准确,虚警率低,与原始的局部对比度算法相比,检测效率有明显提升,可以更好地保持弱小目标的形状。     

利用改进型AAGD算法的红外小目标检测

针对红外目标检测中小目标检测精度较低的问题,提出了一种利用改进型平均绝对灰度差(AAGD)算法的红外小目标检测。针对AAGD算法的缺点,在其基础上,融合灰度与显著性特征,用于核相关滤波器,以解决红外目标特征简单且信息量少的问题;提出一种自适应双滑动窗口,针对不同区域调节聚合窗口形状及像素点权重,以实现高强度结构背景附近的机动目标的匹配,提高小目标检测的准确度;利用MATLAB仿真平台对所提方法进行实验论证,结果表明,所提方法能够在噪声、高强度锐利边缘和结构背景等复杂图像中准确检测出小目标,且其准确度、稳定性、执行时间等方面均优于其他对比方法。     

基于核各向异性扩散的红外小目标检测

为了减少红外图像中背景边缘对检测的影响,提出了一种具有鲁棒性的弱小目标检测算法,该算法利用核各向异性扩散模型进行背景预测,再与原图像差分实现弱小目标检测。为了提高算法的自适应能力,提出了一种鲁棒性扩散系数,能够根据图像背景的起伏程度自适应调整扩散系数曲线的陡峭程度。实验结果表明,与现有的检测算法相比,该算法能够在不同类型的复杂背景下有效抑制背景及其边缘,保留目标大小,降低虚警率,具有更强的鲁棒性。     

基于核各向异性扩散的红外小目标检测

为了减少红外图像中背景边缘对检测的影响,提出了一种具有鲁棒性的弱小目标检测算法,该算法利用核各向异性扩散模型进行背景预测,再与原图像差分实现弱小目标检测。为了提高算法的自适应能力,提出了一种鲁棒性扩散系数,能够根据图像背景的起伏程度自适应调整扩散系数曲线的陡峭程度。实验结果表明,与现有的检测算法相比,该算法能够在不同类型的复杂背景下有效抑制背景及其边缘,保留目标大小,降低虚警率,具有更强的鲁棒性。     

张量环因子非凸秩约束的高光谱图像超解析

针对高光谱图像超解析问题,提出了一种联合子空间表示、非局部相似性和张量环因子非凸秩约束的超谱-多谱融合模型.首先,基于高光谱图像的全局谱低秩特性,利用原始低空间分辨率高光谱谱域信息将其降维至子空间表示;随后,针对视觉对像在非局部维度上的强相关性,利用多光谱图像的空间冗余信息将降维后子空间图分成多个相似patch组,并对...     

基于局部峰值的红外弱小目标快速检测

针对红外图像的小目标检测问题,提出了一种基于局部尖峰特性的检测方法.首先分析红外小目标的局部灰度特性,提出了一种红外目标的峰值特性判据;然后依据目标的峰值特性判据和时域特性,设计了一种目标检测的快速算法,算法先基于子块预选出局部极大值点,把后续运算限于各极大值点处以减少运算量,再根据极大点值在各方向上的灰度下降判断其尖峰特性;最后利用帧间的连续性滤去噪音引起的伪目标.实验表明本文的算法具有很快的处理速度,且能有效滤去图像中的随机噪音.     

基于滑窗的自适应红外小目标检测方法

为解决传统自适应红外小目标检测方法虚警严重的问题,提出一种滑窗式自适应红外小目标检测方法。结合教学优化算法来增强哈里斯鹰优化算法跳出局部极值的能力,提出一种混合的多种群哈里斯鹰优化算法;设计了基于滑动窗口的小目标搜索适应度函数;提出了红外小目标的自适应检测方法。基于公开数据集的实验结果表明,相较于其它自适应红外小目标检测方法,该检测方法的虚警率较低。     

基于局部纹理分析的红外小目标检测及其DSP实现

在红外小目标图像中,目标具有与其邻域背景明显不同的纹理和频率特征,在不同尺度和不同频率通道上有不同的表现,利用小波的多尺度分析理论,可将小目标与其邻域背景区分开。采用适合在低信噪比下小目标检测的局部纹理分析方法实现了小目标检测。为了满足红外小目标检测的实时性要求,采用TI公司的高性能数字多媒体DSP芯片实现了小目标检测系统。通过软件程序的优化设计来进一步提高程序运行速度与流水效率,具有良好的软硬件体系结构。通过对实测红外序列图像进行实验表明,所设计的系统能实时地、稳定地检测复杂背景下的1~3个像素的运动小目标。     

基于并行融合网络的航拍红外车辆小目标检测方法

提出了一种基于并行融合网络的航拍红外车辆小目标检测方法.以并行残差块搭建的网络作为主干网络,完成对目标高精度且强鲁棒性的识别和分类.在此网络的基础上进行特征提取与特征融合,提出了基于跨层连接的改进YOLOv3算法,充分利用底层的信息完成对红外车辆小目标的高精度检测与定位.最后,采用soft-NMS替代NMS来缓解目标重...     

基于高阶累积量的单帧复杂云背景下红外小目标检测

高阶累积量由于可以抵抗高斯噪声的影响而被广泛地应用于信号处理的各个领域。针对复杂云背景下单帧红外图像弱小目标检测的问题,与传统的时空管道滤波方法不同,通过建立合理的数据模型,在抑制缓变背景和噪声的同时,结合小目标局部范围内突变的特点,三阶累积量的计算使得目标在单帧全局检测可检的信噪比达到了1.66。     

一种复杂海空背景下的红外小目标检测跟踪算法

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。     

基于低秩张量分解的高光谱RX异常目标检测算法

经典的RX异常检测算子假设背景数据信息符合高斯分布,但是由于高光谱图像混有大量的加性噪声,使得图像产生退化,背景信息并不完全符合这类分布。针对这一问题,提出了基于低秩张量分解的高光谱图像RX异常目标检测算法。该方法首先利用高光谱图像的张量数据结构和低秩数据特性,引入低秩张量分解方法对高光谱图像进行数据恢复,使得异常目标信息相比于复杂背景信息变得突出;再利用RX异常检测算子对恢复之后的高光谱图像进行异常目标检测;最后得到异常目标检测结果。通过仿真实验对比,提出的新的异常目标检测方法具有检测精度高、虚警率低和鲁棒性好的特点。     

基于形态学与遗传粒子滤波器的红外小目标检测与跟踪算法

针对复杂背景下红外小目标的检测与跟踪,提出了一种融合了top-hat算法、遗传算法以及粒子滤波器的新方法.该方法首先采用提取副帧的方法去除目标周围部分的背景和噪音,有效地减少了参与运算的像素数目;其次,将具有不同边缘特性的多个结构体应用于top-hat检测算法中,提高了副帧中预目标的有效性;接着,利用目标时空运动的相关性,结合阈值判断来去除虚假目标,增强了目标检测的可靠性;最后,将遗传算法引入粒子滤波算法,较好地改善了粒子的多样性,在保障跟踪实时性的同时,提高了粒子滤波的准确度.实验结果表明,该算法在检测准确度、跟踪准确度和鲁棒性都具有一定的优越性.     

基于混合概率核主成分二次相关红外目标检测

在主成分特征提取基础上,提出了一种把子空间二次综合判别函数（Subspace Quadratic Dynthetic Discriminant Function,SSQSDF）作为相关滤波器的红外目标检测算法.该算法把混合概率核主成分分析推广到混合概率模型,在核空间对样本进行特征提取,获取目标样本的低维主特征向量.对训练和待检测样本向主特征向量投影获得它们的低维特征分量,并把获取的特征量作为SSQSDF的样本参量.最后,SSQSDF滤波器输出大于给定阈值所对应的检测区域,将其作为检测目标.实验证明,该算法能较强抑制目标背景噪音,提高目标检测准确度,具有一定的可行性和有效性.     

基于邻域向量主成分分析图像增强的弱小损伤目标检测方法

提出了基于邻域向量主成分分析(NVPCA)图像增强的弱小损伤目标检测方法.该方法将损伤图像中的每个像素和它的8邻域像素看作一个列向量参加运算,由每个像素生成的所有列向量构建一个9维的数据立方体,通过PCA变换后中间像素和邻域像素之间不相关,消除小目标和邻域像素之间的相关性,这样9维数据立方体的主要信息将集中在第一维,则变换后的第一维数据为NVPCA图像.另外,使用局域对比度法对NVPCA图像再一次进行处理后,获得了较好的图像增强效果.最后,使用区域增长法将损伤目标从背景中分离出来.实验结果表明,该方法能够检测损伤大小为1个像素和处于局部亮区的损伤目标,满足了在线光学元件损伤检测光学系统对于损伤目标精度的要求.