基于改进的双边滤波的单帧红外弱小目标背景抑制

提出了一种基于双边滤波的弱小目标背景抑制算法,传统的方法是直接用双边滤波对背景进行抑制,虽然能很大程度上保留背景,但也保留了小目标的信息,使得残差图上的信杂比不是很大,仍要后续的分割算法进行处理.改进了滤波器,在滤波中加入模板的限制,从而改善了这一缺点,提高了图像的对比度和信杂比.实验结果表明改进的滤波器与传统的双边滤波和TDLMS相比能更好地抑制背景.     

基于局部三阶差的红外小目标图像背景抑制算法

针对复杂背景下红外小目标检测中的背景抑制难题,提出一种基于局部三阶差的红外小目标图像背景抑制算法,采用局部三阶差滤波和去虚假目标来抑制背景并增强目标.仿真结果显示该算法在背景抑制、提高图像信噪比及对比度方面有着很强有效性和稳健性.     

采用Gabor核非局部均值的弱小目标背景抑制

在红外弱小目标检测中,由于杂波云层和结构化地面等复杂背景的干扰,导致检测的虚警较多,因此复杂背景的抑制直接影响到目标检测方法的性能.针对这个问题,提出了一种基于Gabor核非局部均值的弱小目标背景抑制方法,并引入了局部结构张量来提高方法抑制背景细节、增强目标信息的能力,此外该操作还减少了方法的运算量,提高了方法的实时性.与小波滤波和高斯核去局部均值方法相比,几组实验结果显示,该方法从主观视觉和数值指标上可较好地抑制复杂背景.     

基于结构张量筛选和局部对比度分析的空中红外小目标检测算法

针对复杂云层背景下红外小目标检测的虚警现象和实时性要求,提出一种基于结构张量筛选和局部对比度分析的新算法。结合目标区域结构张量最大特征值大于其他背景区域结构张量最大特征值的特点,滤除大部分非目标区域,保留少量可疑区域,再对可疑区域进行局部对比度计算,能够增强目标、抑制残留背景,并有效减少计算量。算法步骤如下：首先,在滑动窗口捕获的局部图像区域内构建结构张量矩阵,将最大特征值大于特定阈值的区域标记为可疑区域;然后,对可疑区域进行比差联合型局部对比度计算,生成显著度图;最后,利用自适应阈值分割实现小目标的分离。实验结果表明：该算法在复杂云层背景下具有更高的检测率、更低的虚警率以及更少的运行时间。     

基于空间匹配滤波的红外背景抑制技术

低信噪比条件下点目标的检测性能在很大程度上依赖于对红外背景杂波的抑制情况.针对红外背景杂波的统计特性,提出了一种改进型的空间匹配滤波算法.原理分析与实验结果表明,这是一种易于硬件实现,能有效抑制强起伏背景杂波的线性滤波方法.     

基于结构张量筛选和局部对比度分析的空中红外小目标检测算法

针对复杂云层背景下红外小目标检测的虚警现象和实时性要求,提出一种基于结构张量筛选和局部对比度分析的新算法。结合目标区域结构张量最大特征值大于其他背景区域结构张量最大特征值的特点,滤除大部分非目标区域,保留少量可疑区域,再对可疑区域进行局部对比度计算,能够增强目标、抑制残留背景,并有效减少计算量。算法步骤如下：首先,在滑动窗口捕获的局部图像区域内构建结构张量矩阵,将最大特征值大于特定阈值的区域标记为可疑区域;然后,对可疑区域进行比差联合型局部对比度计算,生成显著度图;最后,利用自适应阈值分割实现小目标的分离。实验结果表明：该算法在复杂云层背景下具有更高的检测率、更低的虚警率以及更少的运行时间。     

基于全变分理论的红外图像背景抑制

针对红外单帧图像的小目标检测问题,提出基于全变分理论的背景杂波抑制的改进算法。构建以能量函数极值最优化为主体的全变分模型,结合自适应步长和非单调性线搜索条件,形成改进的全变分算法,在红外图像背景抑制方面取得良好效果。经过仿真实验测试几种算法的抑制效能,分析结果表明改进算法的检测性能较传统算法在杂波抑制、减少边缘虚警等方面均有优势,能够满足实时性要求,且适用于复杂背景的工程实现。     

基于结构张量的图像水印算法

随着多媒体技术的快速发展,多媒体信息产品的安全性问题越来越受到关注。数字水印技术作为解决多媒体产品安全问题的关键技术已成为当前研究的热点。文中提出了一种基于结构张量的数字图像水印算法。实验结果表明,该算法具有较好的不可见性,计算复杂度较低,而且在提取水印时,利用相关检测,具有较高的准确率。     

基于时空域滤波的红外弱小目标背景抑制

在红外成像探测系统中,对红外图像背景进行有效的抑制是准确检测出弱小目标的前提条件.基于目标在空域局部灰度稳定和时域运动连续的约束,提出了一种基于时空域滤波的红外弱小目标背景抑制新方法.首先,利用引导滤波保存图像细节和时域偏微分方程提取图像中突变区域的优势,实现对图像空域与时域中平稳和强起伏不同特征复杂背景进行抑制处理;然后,将时空域背景抑制结果利用相与操作算子处理完成对高度类似弱小目标信号的剔除;最后,为恢复前期抑制结果中丢失的目标信息,利用时空域融合结果作为引导图像进行进一步优化处理,得到最终背景抑制结果.仿真实验采用两组低信杂比运动弱小目标红外图像序列进行方法验证,并将该方法与几种背景抑制方法进行了比较,实验结果表明:该方法无论从主观视觉还是客观评价指标上均优于其他几种方法.     

基于局部熵的红外图像小目标检测

文中采用红外图像的局部熵变化为检测准则,确定红外图像小目标位置,对较大的红外图像目标,局部熵突变发生在目标边缘,用本方法也可确定目标边缘。文章给出了算法的实现过程,最后,用海上红外小目标真实图像进行了实验,得到了满意的结果。     

红外背景抑制与小目标分割检测

红外寻的导引头小目标图像的分割与检测是地空导弹和航空导弹的关键技术。本文研究用六种高通滤波器抑制大面积低频背景的效果与性能比较,在此基础上提出基于统计计算均值和直方图的自适应门限背景抑制与小目标分割方法。基于目标运动的连续性,规律性和噪声的随机性,研究连续性滤波器的设计和用流水线管道结构检测目标运动轨迹的方法,大量实验和比较结果检验了本文方法的正确性。     

基于非下采样方向滤波器组的红外复杂地面背景抑制

针对弱小目标检测技术的难点,根据红外图像中目标和背景杂波的特性,提出了一种基于非下采样方向滤波器组的红外地面背景抑制方法。首先,采用非下采样方向滤波器组对图像进行多方向分解,提取图像方向细节特征,然后,根据目标和背景杂波信号的差异,通过将基于傅里叶变换域的频域调整策略应在于分解后各方向子带,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的,最后采用经典的自适应阈值分割技术得到目标点,最终实现对目标的检测。实验结果显示,与最大中值滤波和局部去均值滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比较低的目标。     

基于多尺度反锐化掩模的红外图像云层背景抑制

为检测强云杂波背景中的红外弱小运动目标,结合反锐化掩模理论,提出了一种基于曲线波变换的多尺度反锐化掩模红外图像云层背景抑制新方法。首先,根据红外目标和背景杂波的特性,采用二代曲线波变换对图像进行多尺度、多方向分解,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子带系数的差异,通过应用反锐化掩模理论调整分解后的各子带系数,从而将红外图像中弱小目标信号和背景杂波分离,达到抑制背,景的目的。实验结果显示,与最大中值（MMed）和二维最小均方误差（TDLMS）方法比较,该方法对信杂比较低的红外弱小目标复杂云层背景从主观视觉和数值指标都具有良好抑制效果。     

红外弱小目标背景抑制中的二维空域廓线法

为了实现天基红外遥感图像中的弱小目标检测,抑制复杂的结构背景,提出了二维空域廓线法.算法以一维时域廓线目标检测理论为基础,将其扩展到二维空域,应用于单帧目标检测.采用二维空域廓线可以获得背景估计,用原始图像减去背景图像可获得包含目标的前景图像.将本文算法与现有的单帧目标检测算法相比,可获得更大的ROC曲线面积,表明提出算法优于同类算法.     

空域-小波域联合滤波的红外复杂背景抑制

针对远距离红外小目标检测中复杂背景的抑制问题,提出了一种空域-小波域联合滤波的方法。该方法在空域通过自适应结构元素的灰度形态学顶帽变换抑制大部分红外背景。在此基础上,将处理空间变换到小波域,通过分析残留背景、目标和噪声系数在高频子带的差异,定义基于邻域均值的子带系数表达形式,构造高频子带系数的中心向量,对小波高频图像进行综合形成距离像,得到红外复杂背景的最终抑制结果。仿真实验结果表明,相对于经典算法,该方法不但可以实现对红外复杂背景的有效抑制,而且能够增强目标信号的强度。     

基于RX算子的背景杂波抑制

红外图像复杂背景杂波抑制是红外监视告警系统发现远距离弱小目标的难题。文章根据红外图像中目标和背景杂波的特性,提出了一种将RX算子与非线性扩散方程相结合的弱小目标背景抑制新方法。该方法首先采用非线性扩散方程对图像进行多尺度分解,获得图像的多尺度特征,然后,根据目标和背景杂波信号系数在不同尺度之间的差异,通过应用RX算子进行处理,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的。实验结果显示,与二维最小均方误差滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比在1.6以上的目标。