多波段红外图像的海面舰船目标检测

现有的基于单个红外宽波段的海面舰船目标探测系统在面对复杂海天背景、岛岸背景、恶劣天气、亮带干扰或诱饵弹干扰等情况时,系统的探测率、虚警率、探测距离等性能指标均会受到严重的影响;为此,开展了基于多波段红外图像的海面舰船目标检测方法的研究。通过中波红外多波段数据采集系统实际采集107组五个中波红外波段的图像;波段1-5分别为3.7～4.8,3.7～4.1,4.4～4.8,3.7～3.9和4.65～4.75 μm;对多波段图像进行手动标注构建样本数据集,其中,正样本舰船目标298个,负样本非舰船目标353个。对于多波段红外图像,首先进行PCA降维并采用选择性搜索算法生成初始目标候选区域;针对候选区域中存在大量明显的非舰船目标区域的问题,利用积分图像计算候选区域的局部对比度,依据红外舰船目标的几何和灰度特征从初始目标候选区域中筛选出舰船目标可能性大的区域作为舰船目标候选区域。然后对舰船目标候选区域进行拓展以融入局部上下文信息,对于候选区域对应的5波段红外图像,分别提取每个波段图像的稠密SIFT特征,并将128维SIFT特征向量降为64维,融入SIFT特征的空间和波段位置分布信息得到新的特征向量,基于高斯混合模型对候选区域的特征向量集合进行编码融合得到舰船目标候选区域的费舍尔向量表示,最后利用线性SVM分类器识别出舰船目标。对多波段图像进行舰船目标候选区域生成实验,所提出的基于红外舰船目标的几何和灰度特征的约束方法可以有效地克服选择性搜索算法的不足,从初始目标候选区域中快速定位出舰船目标候选区域,对25组多波段图像进行实验,舰船目标候选区域生成的整体耗时为0.353 s,定位舰船目标区域耗时0.005 s。对100个正负样本进行目标识别测试,所提出的目标识别算法融合了目标的多波段图像特征信息,通过引入费舍尔向量挖掘了多波段图像梯度统计特征的深层次信息,算法的识别率达到了0.97,显著高于单波段红外图像的目标识别率。对25组多波段图像进行舰船目标检测实验,所提出的舰船目标检测方法能够在海天背景、岛岸背景以及亮带干扰等不同场景下完成海面舰船目标的检测工作,舰船目标定位准确,舰船目标召回率达到了0.95,每组多波段图像的平均检测耗时为1.33 s。研究结果表明,充分考虑海面舰船目标在红外图像中与局部海洋背景的辐射差异以及有效地融合舰船目标在多个红外波段图像中的辐射特征,可以增强舰船目标的可分性,提高舰船目标的识别率以及检测率,为基于多波段红外图像的海面舰船目标检测提供了新的技术支持。     

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。     

空中目标多波段红外辐射特性描述与仿真分析

针对空中目标在复杂背景下的探测需求,根据实际目标的运动特性,分析目标在飞行高度、飞行姿态角改变时的辐射特点,基于MODTRAN计算得到大气辐射和衰减数据,建立目标的三维模型、热辐射和反射模型,搭建空中目标的红外成像仿真系统.分析和仿真结果表明:在中波波段,目标尾焰的红外辐射比蒙皮强很多,在长波波段,蒙皮的红外辐射比较强,仿真图像的细节比较多,尾焰的红外辐射虽然有所减弱,红外成像效果依旧很好;相同探测条件下,由于位置越高大气越稀薄,探测器的可探测距离会变得比较远.目标红外辐射特性的分析和红外仿真系统的搭建对缩短红外探测器的研制周期和进一步确定探测器波段和系统分辨率等指标提供了参考依据.     

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.     

红外点目标检测的小波变换方法研究

在对红外图像目标特性及背景特性分析的基础上,提出了基于小波变换高频子图像处理算法及基于小波变换的区域相关算法,着重解决当目标距离成像系统较远时的点目标检测问题.实验结果表明:将区域相关算法和图像局部区域阈值的自适应滤波检测技术相结合,可显著提高红外点目标检测概率,实现较远距离的点目标检测.     

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...     

结合扩展多属性剖面与快速局部RX算法的高光谱异常目标检测

为进一步提高高光谱异常目标检测的速度与精度,提出一种基于扩展多属性剖面和改进的Reed-Xiaoli算法相结合的快速异常目标检测方法.通过数学形态学变换从高光谱图像中提取扩展多属性剖面,同时提出一种快速局部Reed-Xiaoli算法,利用矩阵求逆引理迭代更新协方差矩阵的逆,从而降低马氏距离的计算复杂度.将扩展多属性剖面...     

一种红外搜索系统中弱小目标自适应检测算法

为解决红外搜索系统中场景起伏造成的背景预测不准确这一问题,提出了一种自适应调整的空间滤波方法。该算法在估计背景的同时,对背景残差进行计算,根据残差值调整滤波参数,使背景残差趋于最小,以适应背景的起伏。当背景包含较多复杂因素时,不利于目标提取,多尺度形态学算子通过不同尺度不同形态的结构体参与计算,可以全面地估计背景,进一步抑制背景残差,再通过计算图像全局阈值,自适应分割出潜在目标。采用并行运算,可将算法实现于现场可编程器件(FPGA)上。试验结果表明:即使当场景较复杂,场景信噪比较低时,依然可以使处理后的图像信噪比大于3,从而可显著提高红外搜索系统的检测概率,实现弱小目标的检测。     

红外双波段目标模拟器方案与光学系统设计

通过对传统双波段目标模拟器的工作原理进行分析,针对其结构复杂以及生产成本较大的问题,提出一种只使用一套景象生成器和投影系统的双波段目标模拟器设计方案。利用分振幅的方法,通过滤光片和遮光片的遮挡滤光作用使2个波段的能量按特定的比例透过,在特定的积分时间下,探测器探测到2个波段的能量比不同,以此模拟不同红外目标。对设计方案中的投影系统进行光学设计,光学系统属于透射式,工作波段在3.3 m~3.8 m和4.4 m~4.8 m,F数为3.2,半视场角为1.1,系统分辨率达到10 lp/mm,对300 K~3 000 K的黑体、灰体或选择体均可实现红外目标的模拟,同时模拟器产生的辐射能量也大于探测器探测到的最小能量,设计方案可行。     

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。     

海天复杂背景下红外目标的检测跟踪算法

在分析海天复杂背景下红外目标图像特征的基础上,提出适合该环境的红外目标检测算法.该算法采用行均值相减的方法抑制海平面非线性温度场的影响,并进行中值滤波处理.对于更加复杂的环境,选用数学形态滤波法抑制背景中的大面积云团或海浪,从而确定出目标区域来进行目标图像的分割及增强.同时,综合使用图像捕获区域指定、运动目标检测法、弱目标的增强提取、记忆外推功能、数据融合加权跟踪方法,来保证在海天复杂背景下红外目标的可靠跟踪.实验表明,该算法能较好地处理海天复杂背景下红外目标的检测,且算法易于硬件实现,提高目标检测的实时效率.     

自动对靶喷雾靶标红外探测研究

农林作物一般非连续种植,喷在农林作物靶标之间的药液造成巨大浪费和严重环境污染,因此探讨利用红外线探测技术实现靶标的自动探测, 对靶精准喷施意义重大。红外线可有效防止可见光的干扰,响应速度快,可实现无接触探测,由此建立的红外光电探测系统可靠性好、成本低。红外发光管发射出红外光照射到被探测物体上,反射的红外线被光电探测器接收,触发控制信号,实现自动对靶施药。系统中不同探测器组采用不同编码的调制脉冲红外信号,可消除组间光路干扰及其他光信号的干扰。实验结果表明所建立的红外靶标自动探测装置可对农林作物靶标进行自动探测,光波波长为850 nm,探测距离为0.1～6 m可调,靶标最小识别间距小于0.3 m。     

一种新的空谱联合探测高光谱影像目标探测算法

高光谱遥感影像不但具有高分辨率的空间信息还包含连续的光谱信息,因此在目标探测领域具有独特的应用优势。传统的高光谱遥感影像目标探测侧重于光谱信息的应用,形成了确定性算法和统计学算法。确定性算法通过计算目标光谱与待检测光谱之间的距离来查找目标,不能检测亚像素目标,而且容易受到噪声的影响;统计学目标检测计算背景统计特性,通过探测异常点来检测目标,可以检测亚像素目标和小目标,但容易受到目标尺寸的影响,不能很好的检测大目标。随着高光谱遥感影像的空间分辨率的增加,探测目标已有亚像素目标逐步转换为单像素及多像素目标,此时,在高光谱图像中,相同类别的地物在空间分布上呈现聚类特性, 因此,在利用高光谱遥感影像进行目标探测时,需要将其空间信息融入算法中。将空间特征引入传统目标探测算法。提出了一种新的空谱结合的高光谱目标探测算法,将传统的基于统计的目标探测算子与空域邻域聚类算法相结合,首先利用目标探测算子将影像划分为潜在目标区域与背景区域;通过计算潜在目标区域的质心,以质心为中心进行邻域聚类,剔除潜在目标区域中的背景区域,通过迭代计算获取最终目标探测结果。传统的基于统计的目标探测算子,将整个探测区域定义为背景区域,实现对背景区域的统计特征提取,而该方法将背景区域与潜在目标区域分离,剔除了目标区域对背景区域的统计干扰。将本算子与传统的约束能量最小化算子和自适应余弦探测算子进行分析比较可知,该算子的大目标探测性能优于传统的统计算子。     

Infrared Small Target Detection Using PPCA

Probabilistic PCA (PPCA) is an extension of PCA which reformulated PCA in a probabilistic framework. In this paper we propose a infrared small target detection algorithm using PPCA analogous to the face detection scheme using PCA, or known as “eigenface”. By computing the parameters of PPCA, we map the input vector from the image onto a subspace. After reconstructing the vector, the distance between the original vector and the reconstructed one will indicate the possibility of the input being a target. Experimental results show the effectiveness of this algorithm compared with other methods.     

一种基于非下采样Contourlet变换的运动点目标背景抑制算法

为了解决机载红外预警探测系统检测地面运动点目标时的结构化背景抑制,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的新算法.算法采用非下采样Contourlet变换对原始图像进行多层分解,然后对低频子带和高频子带采用不同的方法处理,最后对各子带进行重构即可得到背景抑制后图像.与数学形态学Top-hat算法比较,实验结果表明本文所提算法能有效地抑制图像背景,从而较好地提高图像的信噪比和对比度.     

基于空间密度聚类的改进KRX高光谱异常检测

高光谱遥感影像包含了丰富的光谱信息,对于地物具有极强的分辨能力,从而促进了不需任何先验信息的高光谱异常目标探测技术的发展。KRX（Kernel RX）异常探测算法巧妙地利用核函数将RX算法映射至高维特征空间,加强了光谱中非线性信息的运用,具有较强的可分辨性,显著改善了低维空间的光谱不可分问题。然而,也暴露了KRX算法中病态Gram矩阵求逆误差大,异常检测效率低等缺点。为实现理论上KRX算法的强探测性能,提出一种基于新型聚类方法的改进KRX探测算法（DC-KRX）。（1）由于空间邻域像元具有较强的光谱相似性,会造成Gram矩阵病态,严重影响了异常探测效果,因此背景虚检现象严重。针对病态Gram矩阵的求逆误差问题,算法改进了KRX算子,对Gram矩阵进行奇异值分解,选取特征值较大的主成分,保证了Gram矩阵的求逆精度,待测像元的探测结果采用l-2范数表示,检测效果提高明显;（2）在改进KRX的基础上,提出了空间聚类KRX算法。空间像元之间具有光谱强相关性,既造成了Gram矩阵的病态,数据的冗余也影响了探测效率。实验发现,通过聚类算法可以合并像元于聚类中心,减少空间维度,提高计算效率;同时,聚类中心按照聚类大小被赋予不同的权重,保证了探测精度;（3）另一方面,选用合适的聚类算法是一个难点。聚类KRX算法对于聚类算法的精度和实时性要求较高,比较发现,一种基于密度峰值快速搜索（DC）的新型聚类算法具有较好的聚类性能。算法采用欧式距离计算任意像元的相似度,利用局部密度和邻域距离作为聚类中心的联合判断准则,对结果进行排序得到聚类中心。实验发现,该聚类算法计算速度快,且能够对任意形状的分布进行聚类,非常适合于维度较高,成分复杂的高光谱图像,且适用于较高次数的重复聚类。DC-KRX算法提供了一种空间聚类预处理的高光谱异常探测新思路,最后,与国际主流探测算法对比发现,该算法表现了较好的探测性能。同时,时效性对比分析发现,聚类前后算法的检测效率提高了30%以上,有效改善了KRX算法的实时性。     

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.