一种基于正负差图像的运动目标检测新方法

运动目标检测领域中现有的差图像法是利用绝对值差图像检测差图像上运动目标区域，用现有方法检测时易受噪声干扰，而且当摄像机有自运动时需要进行背景运动补偿。因此，提出一种新算法，即首先分别计算正差图像与负差图像，然后利用运动目标区域在正差图像与负差图像中的幅值、形状以及运动等信息的对称性对其进行检测，最后给出针对飞机尾焰序列图像进行检测的结果。实验结果表明：该方法可提高运动目标检测的可靠性与效率。     

基于动态感受野的航拍图像目标检测算法

针对现有基于平视图像目标检测算法在航拍图像上检测精度不高的问题,提出一种具有动态感受野的单阶段目标检测算法。该算法采用SE-ResNeXt作为特征提取网络,在RetinaNet结构中添加bottom-up短连接通路和全局上下文上采样模块,增强了检测层特征的结构性和语义性。构造具有动态感受野的检测子网络,动态选取适当尺度的感受野特征进行目标检测。在实景航拍数据集上进行实验评测,并与相关算法作对比,结果表明改进算法在数据集上表现良好,性能指标具有明显提升,即使在光线昏暗、下视视角、斜下视视角和密集目标等场景图像中,也具有较好的检测效果。     

基于IECM特征匹配的红外弱点目标快速检测算法

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%。     

基于特征级融合的多波段舰船目标识别方法

针对复杂情况下海上舰船目标单波段特征识别能力不足的问题,研究可见光、中波红外和长波红外三波段特征图像融合技术,重点解决图像融合方法中存在的算法耗时和融合策略选择的问题,提出了一种新的基于区域协方差矩阵的多波段特征级融合方法,针对可见光图像和红外图像分别设计11维和5维特征向量,协方差矩阵可以将多个特征进行融合,既保证了不同目标之间的区别性,同时又减小计算量。该方法首先利用显著性检测,快速定位图像中的目标区域,然后,针对不同波段图像设计的特征向量定义协方差阵的距离计算公式并进行匹配,通过对图像的一次遍历操作获得积分图像,在协方差计算时达到快速计算的目的,最后利用k-阶最近邻算法对多种舰船目标进行分类识别。利用实拍的3 400余张三波段舰船目标图像作为测试数据。实验主要分为两部分,首先对比单波段和三波段融合识别的识别率,验证所提出的融合方法具有更广的应用范围;然后,在计算效率上对比多种传统的像素级方法,验证采用的特征级融合在计算时间上的优势。实验结果表明,该方法可达到95.1%的识别率,单帧计算耗时约为0.5 s,在实时性和检测率方面都有明显提高。     

一种空间目标在轨检测图像预处理算法

通过对美国天基可见相机(SBV)在轨检测算法(Moving target indicator,MTI)算法进行改进,使其更加快速有效地检测出淹没在噪声杂波中的目标条纹.MTI改进算法使用了一种新的二维图像检测预处理算法一一依概率加窗检测算法.依概率加窗检测算依据同一大小检测窗口内,目标所在检测窗内出现的非零点比纯噪声检测窗内多的特性,通过检测窗门限滤波,在可能剔除部分目标点的同时,极大地抑制噪声.接着使用三点共线条纹检测算法,剔除可疑目标条纹,进一步降低虚警概率,提高检测概率.通过算法性能分析可知,MTI改进算法的虚警概率降低15倍,检测概率99%时所需信噪比从6降低为3,并且总体计算量降低6个数量级.MTI改进算法减少计算量的同时,降低虚警概率并提高榆测概率,在工程应用中更有利于算法的实时实现.     

基于目标识别的红外与微光图像融合方法

 为了在融合图像中突出运动目标,提出了一种基于动态目标检测和识别的图像融合算法。先对红外图像序列中的运动目标进行检测和提取,同时对红外和微光图像进行融合,最后将提取到的红外目标与融合图像进行二次融合。试验结果表明,该算法获得的融合图像不仅具有普通融合算法信息丰富的特点,还具有鲜明的红外目标指示特性。     

基于序列图像的运动目标实时检测方法

运动目标检测是当前进行图像分析和理解以及在计算机视觉领域研究的热点,它被广泛地应用于靶场测量、目标监视、视频压缩、车辆跟踪和航空航天等领域。在参考大量文献资料的基础上,系统研究了近年来国内外已经比较成熟的一些算法,并把它们分成了7类。     

红外序列图像多运动目标检测

针对背景不动情况下提取红外图像运动目标,提出了一种基于连续四帧序列图像精确检测多运动目标的算法,并用软件仿真了该算法处理图像的效果并与其他方法进行了对比。经试验证明该方法算法简单,实时性好。对单目标、多目标、室内、室外、简单和复杂背景的红外序列都可以得到较好的检测效果。能够有效地去除背景和噪声,精确地确定运动目标位置,有利于后续的目标跟踪,算法适于实时应用。     

基于目标识别的多传感器图像信息融合技术

本文针对目标识别问题，论述了多传感器目标属性融合技术。包括目标属性融合概念、原理、处理结构、算法及应用举例。指出了多传感器目标属性融合中存在的主要问题及解决方法，并预测了发展趋势     

基于数学形态学的弱点状运动目标的检测

提出了一种新的基于数学形态学的红外图像序列中弱点状运动目标的非参数检测算法。采用数学形态学抑制背景杂波干扰和增强目标,用沿时间轴投影和二维空域搜索代替复杂的时空三维搜索形成组合帧,然后在每条可能的轨迹上将进行目标能量累加,实现了一种快速检测前跟踪(TBD)检测算法。仿真实验表明:在恒虚警概率条件下,该检测算法能高效地检测信噪比约为2的弱点状运动目标,检测性能对噪声分布不敏感,能精确地得到目标的即时位置和速度信息,适合于实时图像处理和目标探测,具有很高的实用价值。     

基于序列图像的小目标检测

 针对序列图像中小目标的运动具有运动的连续性和轨迹的一致性等特征,提出了采用单帧检测和多帧检测相结合的处理方法。对单帧图像进行预处理和图像分割,得到去掉大部分背景和噪声点的图像,并在图像中选取候选目标点进行标记。然后对处理后的序列图像进行N帧叠加。对叠加图中的标定点利用8邻域搜索法进行目标筛选,进而检测出目标。实验结果表明,该方法实用性强,能简单、快速、有效地检测出序列图像中的运动小目标。     

基于FPGA的运动目标实时检测跟踪算法及其实现技术

运动目标检测跟踪有关的算法及其基于PC平台的实现已经比较成熟,但实时性较差。将采集的彩色视频流分成灰度和彩色两个数据流,灰度视频用于目标检测,彩色视频流用于跟踪显示。以经典的帧间差分法和背景差分法为基础,根据现场可编程门阵列(FPGA)的特点及片外同步动态存储器的存取控制要求,对这两个算法用FPGA逻辑单元进行了设计和实现。对原始彩色视频流和转换后的灰度视频流的存取使用乒乓操作,在滤波和形态学处理时使用了并行的流水线操作,极大地提高了算法的实时处理能力。在FPGA开发板上构建了一个彩色视频图像中运动目标检测跟踪系统,对系统性能进行了测试。实验结果表明,系统可在多种分辨率和帧率下进行运动目标进行实时检测跟踪;固定背景差分法对目标运动速度无限制,但当使用帧差法对快速运动目标进行有效的检测时,应使目标的帧差间距大于3.2像素。     

Infrared small moving target detection using sparse representation-based image decomposition

Infrared small moving target detection is one of the crucial techniques in infrared search and tracking systems. This paper presents a novel small moving target detection method for infrared image sequence with complicated background. The key points are given as follows: (1) since target detection mainly depends on the incoherence between target and background, the proposed method separate the target from the background according to the morphological feature diversity between target and background; (2) considering the continuity of target motion in time domain, the target trajectory is extracted by the RX filter in random projection. The experiments on various clutter background sequences have validated the detection capability of the proposed method. The experimental results show that the proposed method can robustly provide a higher detection probability and a lower false alarm rate than baseline methods.     

双机IRST配准融合图像的弱小目标检测方法

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。     

运动目标的检测技术研究

在图像跟踪系统中 ,图像目标的快速检测识别是至关重要的。基于目标的形状特性以及目标与背景的关系 ,提出了目标的四个特征量。结合序列图像中目标的运动特点 ,给出了一个目标快速识别的方案。以两类飞机为研究对象 ,对所求得的四种特征量值进行了详细的分析 ,并将所提出的识别方案在计算机上进行了模拟仿真。实验结果表明 ,该方法能有效地实现运动目标的快速检测识别 ,基本上达到了实时跟踪的要求