基于多小波变换的红外目标探测与识别

针对光电联合变换相关器目标识别的实际应用,对待测红外目标图片进行多小波变换,并利用模极大值法提取其边缘.通过获取更多的轮廓信息,从而提高对目标的识别能力.计算机模拟了常用于红外目标处理的多小波GHM和SA4,实验结果表明:基于GHM多小波提取的边缘能获取大量的图像轮廓信息,其识别结果明显优于SA4多小波.将目标原图的光学相关探测结果与基于GHM多小波提取的边缘图像光学相关探测结果进行比较发现,经多小波预处理后的边缘图像能有效增强相关峰强度.     

基于小波多尺度积的目标识别

光学相关探测就是利用光学相关的方法,从混乱的图像中找出需要的目标,达到识别的目的.把小波变换应用于光电混含联合变换相关器,突破了传统的傅里叶变换的局限性,实现了对探测目标不同区域、不同尺度的分析.为了充分利用小波不同尺度的特性,采用小波多尺度积的方法提取出目标图像的边缘,兼顾了图像的细节与轮廓特征,将目标图像不同层次的轮廓信息和细节信息相结合,解决了复杂背景下目标图像的识别问题.光学实验结果表明,该方法有效增强了复杂背景目标的相关点强度,成功实现了目标的探测,具有良好的应用前景.     

基于矩和小波变换的目标图象识别

在图象目标的识别中,目标图象的不变矩对于具有旋转、尺度变换特性的目标具有良好特征匹配性能,但其识别准确度直接受到不变矩计算区域内的目标个数的影响.本文首先采用一维小波变换降噪并获取图象边缘,结合轮廓跟踪法(“爬虫法”)与投影法对图象进行区域分割获取各目标存在区域,再利用目标图象的不变矩进行目标识别,最后通过利用目标的主轴特性及质心变化计算目标的旋转角度及尺度变换倍率.通过仿真实验,证明方案可行且具有良好的识别性能.     

基于小波变换的航空红外图像目标检测的预处理

提出了一种基于高斯小波变换的航空红外图像的目标边缘自动提取的新方法。该方法利用小波变换良好的噪声抑制能力及完备的边缘保持能力 ,能够有效的对红外图像进行目标边缘提取、目标增强及噪声抑制等预处理工作。结果表明 ,该方法对红外航空图片的边缘提取能做到快捷、准确、有效     

基于小波边缘提取的灰度图象联合相关识别预处理

本文将小波变换方法用于灰度图象的联合变换相关识别中,采用不同的尺度因子对输入图象进行边缘提取预处理,使相关识别结果得到不同程度的改善.通过计算机模拟对比了一阶、二阶微商的边缘提取方法和小波变换边缘提取方法的预处理结果和对识别的影响,在同时衡量相关识别能力及其对噪音的敏感性前提下,小波变换边缘提取预处理明显优于各种微商边缘提取方法.调节小波变换尺度因子还能使识别能力与噪音敏感性这两方面得到更好地均衡,使小波变换边缘提取预处理能够适应不同的图象输入条件和相关输出要求.结果表明,在联合变换相关识别中采用小波变换对输入图象进行预处理是一种更理想的方法。     

多尺度核局部归一化的红外图像背景抑制

为解决红外图像弱小目标检测技术中的云层和地物等复杂自然背景抑制这一难题,提出了一种基于多尺度核归一化策略的弱小目标复杂背景抑制新方法。首先,采用波原子变换对图像进行尺度和方向分解,提取图像的多尺度和方向细节特征;然后,根据目标和背景杂波信号子带系数之间的差异,对波原子变换后各子带系数采用设计的核局部归一化调整函数进行修改,以达到有效地抑制原始图像中背景边缘、轮廓和纹理等信息和增强目标信号系数强度的目的;最后,重构调整后各个子带系数获得抑制背景后的目标图像。实验结果显示,与小波和最大中值滤波方法相比较,该方法对包含弱小目标的红外复杂背景都具有良好抑制效果,信杂比增益和背景抑制因子分别提高到3倍和4倍以上。     

用小波变换进行水下回波边缘特征提取与分类识别

提出一种运用小波变换提取宽带回波信号中的一种暂态特征─边缘特征以进行目标分类识别的方法．文中探讨了宽带回波的边缘与其所对应的目标特性之间的联系，提出运用离散二进小波变换提取出回波的多尺度边缘特征，并在此基础上构造了一个良好的特征空间．对实际采集的四种对应于不同湖底沉积物的宽带回波信号进行特征提取及分类识别，平均正确率可达95％以上．     

一种边缘和过渡区域相结合的红外目标提取方法

传统的基于过渡区域提取的目标分割算法存在噪声敏感问题,从而会影响到过渡区域提取的准确性。与可见光图像相比,红外图像特别是红外光谱图像,受到探测器无法消除的热噪声影响,传统的目标提取算法准确率普遍降低。此外,虽然通过边缘能够精确定位目标,但是无法获取目标完整边缘。而过渡区域的灰度分布特点是可以解决基于边缘的目标提取难题。因此为了提高目标提取的抗噪性和准确性,提出了一种将过渡区域提取与边缘检测结合的自适应红外目标提取方法。首先利用像元空间邻域信息构造密度,以此有效降低噪声影响和获取图像边缘信息。然后基于像元密度信息最大分离目标边缘与背景,得到有效边缘和过渡区域,进而以此生长出目标。将边缘与过渡区域结合,可以很好地抑制噪声,多幅复杂场景实验评估了该方法的抗噪性能,结果显示,提出的方法在噪声的干扰下能较好的提取目标。     

一种基于小波变换的红外偏振融合算法

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%。     

自然地面背景下红外目标检测算法

为了快速准确地检测出以地面物体为背景的红外序列图像中的目标,结合小波变换的特点及其应用于图像边缘检测的优点,提出了一种基于小波技术的图像预处理算法。该方法利用图像边缘在目标识别中的重要作用,讨论了基于小波变换的图像边缘检测方法,并结合地面背景红外图像自身的特点,大大地提高了单帧的检测概率。