基于局部自适应中值滤波的红外背景抑制方法

介绍了利用中值滤波进行背景预测和背景抑制的基本原理,分析了局部中值滤波和局部最大中值滤波器处理图像的特点.根据这些特点,设计了一种能充分利用两种滤波器优越性的局部自适应中值滤波器.实验证明,利用这种滤波方法进行背景抑制具有处理速度快,滤波效果好的特点.     

基于背景抑制的红外小目标检测方法

分析了红外图像中小目标,噪声以及背景的特点,为了抑制背景从而检测出红外小目标,应用了最小平方中值滤波器算法和数学形态学算法,并和时域中值滤波器算法作了比较.仿真结果证明数学形态学算法是性能最好的算法,时域中值滤波器算法次之,最小平方中值滤波器算法最差.     

基于中值滤波和多向梯度搜索的目标检测算法

复杂背景下低信噪比弱小目标的自动检测是当今目标自动探测研究尚未解决的一个难题.针对复杂天空背景条件下低信噪比的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于中值滤波和多向梯度搜索相结合的目标检测算法.算法首先运用中值滤波器将目标从红外背景中分割出来,再结合多向梯度判决算法提取出真实目标点,最后辅以形态滤波填充目标内部空间,构成完...     

基于形态学滤波的红外弱小目标背景抑制

针对红外弱小目标检测中的背景抑制问题进行研究.首先对形态学滤波中结构元进行改进,提出一种组合型结构元,然后结合线性滤波和非线性滤波技术,对受背景杂波和随机噪声影响的图像采用低通滤波与改进型形态学滤波相结合的方法进行背景抑制.对比实验结果表明,该方法比低通滤波和标准形态学滤波算法在低信噪比环境下具有较大优势,较好地实现了对背景杂波的抑制和目标信号的保持,显著提高了图像信噪比.     

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.     

基于改进双向扩散滤波的红外背景抑制算法

针对复杂背景下红外弱小目标图像背景抑制难题,提出了一种基于曲面拟合的双向扩散滤波红外背景抑制新算法。采用高斯Facet模型拟合邻域图像曲面,采用综合方向导数梯度(IDDG)算子描述拟合图像的灰度特征,进而对双向扩散滤波进行改进,并将其与IDDG算子相结合,发展出了具有解析形式的改进的双向扩散滤波算法,给出了该算法关键参数的自适应选取方法。与传统的背景抑制算法相比,本文算法对图像灰度特征的描述更准确,并能据此在前向扩散和后向扩散之间自适应地切换,从而实现了在抑制背景杂波的同时增强目标能量,且能够克服传统算法处理椒盐噪声方面的缺陷。理论分析与仿真实验表明,本文算法对包含强纹理结构的复杂背景杂波具有良好的抑制作用和稳健的适应作用,对于信噪比为0.8的图像,可获得21.6的信噪比增益。     

基于引导滤波和模糊算法的红外背景抑制算法

为了减少背景对红外小目标检测结果的影响,同时降低检测虚警率,采用了基于引导滤波和模糊算法的红外背景抑制算法,利用非下采样轮廓波多尺度、多方向的分解机制,将红外序列图像分解为低通子带和带通子带;再利用引导滤波对低通子带处理,以平滑图像、抑制噪声、增强背景细节;带通子带则采用模糊算法处理,实现目标和残留背景分离;最后将各子带图像通过非下采样轮廓波逆变换,得到了背景抑制图像。结果表明,该方法可以将均方误差降至5~10,有效抑制了背景,突出了目标。该研究为提高复杂背景下的红外小目标检测精度提供了支持。     

基于边缘检测的超大空域红外背景抑制算法

超大空域红外背景中通常存在强边缘,背景空间相关性差.针对此特点,提出了基于边缘检测的混合滤波背景抑制算法.设计了空心梯度计算窗口检测强边缘.该方法具有在强边缘区域梯度输出较高,而目标处梯度完全取决于背景的特点,从而可把强边缘和小目标区分开来.分析了梯度分割门限的确定方法,据此门限可划分出强边缘和缓变区域.在靠近边缘或边缘之上执行对边缘抑制效果较好的最大中值滤波,在缓变区域执行有利于保护目标能量的去局部均值滤波.该算法结合了线性和非线性滤波的优点,既能有效滤除强边缘,又能很好地保护目标能量.     

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。     

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。