一种背景自适应调整的弱点目标探测算法

针对因复杂背景导致低信噪比的弱点目标探测率降低的问题,首先分析了从红外图像中探测弱点目标时,由于复杂和缓变背景下潜在目标探测率不同,而导致目标探测率降低的理论依据;并在该分析的基础上,提出了一种基于背景自适应调整的红外点目标探测算法。该方法利用鲁宾逊(Robinson)保护滤波器从经过预处理的图像中提取潜在目标;通过复杂背景模糊隶属度函数将图像映射到模糊特征平面,并由该特征平面计算背景调整因子,以对提取的潜在目标进行加权调整,从而降低了复杂背景的影响。实验结果表明,该算法可以显著提高复杂背景下红外点目标的检测概率,并且能够探测出信噪比为1的目标。     

基于光流直方图的云背景下低帧频小目标探测方法

对低帧频、云层背景下,低信噪比的弱点目标探测率降低的问题.提出了光流直方图(OFH)的定义.并且给出了OFH的性质.分析了低帧频下红外图像探测弱点目标时探测率降低的原凶,提出了一种基于OFH背景补偿的红外点目标探测算法.利用OFH得到背景的运动欠量.进行运动背景补偿;然后利用目标与云层运动差异性,得到帧间比较结果,并对比较结果通过Robinson滤波器进一步滤除残留的边缘,达到降低虚警的目的.实验结果表明,该算法中以显著提高往复杂背景下红外点目标检测概率,并凡能够探测出信噪比为1的目标.     

红外背景抑制与弱小目标的检测算法

强噪声背景下红外图像中弱小目标的检测一直是研究的重点和难点。根据弱小目标、背景干扰和噪声在红外图像中的差异,研究了三种低信噪比条件下红外图像中弱小目标的检测算法:小波变换、数学形态学、Top—hat算子,分别给出了处理的图像和相应的数据。仿真实验表明:这三种检测算法能十分有效地提高信噪比、增强目标、抑制背景杂波和去除噪声干扰,对信噪比约为2的弱小目标检测能得到很好的结果。三种算法所得结果一致,而且处理速度快,适合于实时图像处理和目标探测。     

匹配滤波器优化设计及在红外弱小点目标检测中的应用

针对红外传感器成像信噪比低且易受噪声、背景杂波干扰的问题,结合红外图像中点目标成像的特性,充分利用目标、背景杂波及噪声在空间域中的分布特性,进行空间匹配滤波器的优化设计.首先对红外点目标特性进行了分析,在此基础上进行一维匹配滤波器的优化设计,进而构建了优化设计的空间匹配滤波器.结合优化设计匹配滤波器、形态学背景抑制和自适应门限的红外弱小目标枪测算法由于充分考虑了红外点目标的衍射效应和目标与背景的灰度差异,使滤波过程智能地融入了目标和背景的特性,极大地提高了红外弱小目标的检测性能.实测数据验证表明,本检测算法对低信噪比(f<,SNR>≤2)的红外图像,在保证10<'-5>虚警概率前提下,检测概率不小于95%.     

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。     

基于运动方向估计的管道滤波算法

管道滤波算法提出了从时域角度解决弱小目标检测问题的思路,对于红外强起伏天空背景中弱点目标的检测问题,管道内强噪音的干扰以及低信噪比的条件会导致检测概率降低的情况出现.本文提出了一种运动方向估计的管道滤波算法,分析了红外弱点目标的运动特性,依据弱点目标在相邻帧间位置具有连贯性的特征,建立了弱点目标的运动方向估计模型,在模型中利用弱点目标逐帧检测的先验位置信息,估计弱点目标的运动方向和轨迹,根据估计结果去除管道内噪音对弱点目标的干扰.仿真结果表明,该方法能够很好地抑制管道内噪音的影响,提高弱点目标的检测概率,增强弱点目标抗管道内噪音干扰的能力.     

基于运动方向估计的管道滤波算法

管道滤波算法提出了从时域角度解决弱小目标检测问题的思路,对于红外强起伏天空背景中弱点目标的检测问题,管道内强噪音的干扰以及低信噪比的条件会导致检测概率降低的情况出现.本文提出了一种运动方向估计的管道滤波算法,分析了红外弱点目标的运动特性,依据弱点目标在相邻帧间位置具有连贯性的特征,建立了弱点目标的运动方向估计模型.在模型中利用弱点目标逐帧检测的先验位置信息,估计弱点目标的运动方向和轨迹,根据估计结果去除管道内噪音对弱点目标的干扰.仿真结果表明,该方法能够很好地抑制管道内噪音的影响,提高弱点目标的检测概率,增强弱点目标抗管道内噪音干扰的能力.     

复杂背景下红外弱小目标检测算法研究

复杂背景下低信噪比弱小目标的检测是红外预警系统中的重点和难点。为解决红外图像中杂波干扰多、目标信噪比低等问题,提出一种非线性空间滤波的目标检测方法。该算法在传统线性空间滤波算法的基础上,通过对预测点周围4个象限的背景灰度值进行计算,并动态地调节阈值,以达到突出小目标的目的。试验结果表明:当背景包含较多复杂因素时,采用非线性空间滤波的检测方法可有效地抑制杂波,实现弱小目标的提取,与线性滤波算法结果相比较,虚警数降低了3/4,且易于工程实现。     

复杂天空背景下的红外弱小目标检测算法研究

为了提高单帧红外图像的检测概率,稳定检测到图像序列中的弱小目标,基于改进的双边滤波与多项式拟合,提出了一种复杂天空背景下的红外弱小目标检测算法。在传统双边滤波算法的权值系数中引入背景相关度因子,有效降低了背景抑制时目标点的影响,提高了目标区域的信噪比以及单帧图像的检测率。为了进一步剔除虚假目标,基于融合目标运动特征,对目标点进行多帧确认。针对序列检测中目标闪烁造成的目标漏检,引入多项式拟合算法对下一帧目标位置进行预测,有效避免了目标轨迹截断的问题。实验结果表明,在信噪比小于2的情况下,该算法能够稳定检测到复杂天空背景下的弱小目标轨迹。     

红外搜索系统中弱小目标检测算法研究

 复杂背景下低信噪比弱小目标的检测是红外搜索系统中的重点和难点,为解决红外搜索系统中杂波干扰多、目标信噪比低等问题,提出一种模板匹配滤波的目标检测方法。该算法在预测背景的同时,通过对图像背景灰度值进行动态的阈值处理,自适应地进行背景抑制。当背景包含较多复杂因素时,采用模板匹配滤波的目标检测方法,消除背景抑制后的残留杂波,实现弱小目标的提取。试验结果表明：当场景较复杂且图像信噪比较低时,使用该算法处理后可使图像信噪比达到4 dB以上,从而提高了弱小目标的检测概率。     

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。     

A robust infrared dim target detection method based on template filtering and saliency extraction

Dim target detection in infrared image with complex background and low signal-clutter ratio (SCR) is a significant and difficult task in the infrared target tracking system. A robust infrared dim target detection method based on template filtering and saliency extraction is proposed in this paper. The weighted gray map is obtained from the infrared image to highlight the target which is brighter than its neighbors and has weak correlation with its background. The target saliency map is then calculated by phase spectrum of Fourier Transform, so that the dim target detection could be converted to salient region extraction. The potential targets are finally extracted by combining the two maps. Moreover, position discrimination between targets in the two maps is used to exclude the false alarms and extract the targets. Experimental results on measured images indicate that our method is feasible, adaptable and robust in different backgrounds. The ROC (Receiver Operating Characteristic) curves obtained from the simulated images demonstrate the proposed method outperforms some existing typical methods in both detection rate and false alarm rate, for target detection with low SCR.     

采用视觉细胞响应模型的小目标复杂背景抑制

为了提高地面和云层等红外复杂背景下弱小目标的检测性能,提出了一种基于视觉细胞响应模型的红外弱小目标背景抑制新方法.首先利用简单细胞的感受野计算模型将原始图像采用Gabor函数卷积获得相同大小的两幅图像|然后采用设计的复杂细胞响应的非线性汇聚策略函数对获得的两幅图像进行融合处理,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|最后采用自适应阈值分割技术得到目标点,实现了对红外弱小目标的检测跟踪.实验结果显示,与去局部均值和最大中值滤波两种滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比较低的弱小目标信号.     

基于时频分析的成像小弱运动目标检测方法

 针对传统空时域滤波器难以剔除杂波(尤其是杂波边缘)的缺点,提出了一种基于时频分析的弱小运动目标检测方法。理论分析表明,目标经过处的时频是一个小波包,波包的幅度与目标的幅度一致,而宽度则与目标速度成反比关系;杂波边缘经过处的时频则是一个上坡或者下坡。采用两级滤波方法检测运动目标,即首先采用恒虚警率准则过滤噪声,然后再利用目标出现处存在的波包,分别统计主瓣与旁瓣能量及其能量比,去除杂波,检测出运动目标。云背景下弱小目标检测试验结果证明了该方法的有效性。     

Infrared dim small target enhancement using toggle contrast operator

A new infrared dim small target enhancement algorithm based on toggle contrast operator is proposed. Toggle contrast operator is modified and used to construct operators using the image features derived from dilation and erosion operators. Then, based on the constructed operators, the operators which could be used to estimate the clutter background of the original infrared dim small target image are proposed using the same strategy as the definition of opening. Finally, the infrared dim small target is well enhanced through subtracting the estimated background from the original image. Experimental results on infrared images with different types of targets verified that the proposed method could effectively enhance infrared dim small target, which would be very useful for infrared dim small target detection and tracking.     

基于形态学带通滤波和尺度空间理论的红外弱小目标检测

针对复杂背景下的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于形态学带通滤波和尺度空间理论的红外弱小目标检测算法。采用形态学带通滤波对红外图像进行预处理,得到红外弱小目标的潜在区域;利用高斯差分算子获得预处理后的红外图像的尺度空间,并通过尺度空间的极大值检测获得候选目标的位置和尺度;通过对候选目标的信杂比进行阈值化实现红外弱小目标的检测。实验结果和现有方法的对比证明了算法的有效性和稳健性。     

时空域双边滤波背景抑制算法研究

红外图像中的强边缘一直是制约红外弱小目标检测概率的重要因素,同时是产生目标虚警的重要来源。采用能够同时利用邻域空间欧式距离和灰度值相似性的双边滤波,并针对天基红外系统中帧间背景缓慢变化的特点,设计一种基于时空域的双边滤波法,实验验证该方法对复杂背景的强边缘具有很好地抑制效果,信杂比增益大于3.6,同时能够很好地保留目标能量,目标能量损失因子D factor小于0.2,有效地提高目标的局域信杂比。     

改进的非下采样Contourlet变形红外弱小目标检测方法

针对存在复杂背景干扰和噪声的红外图像弱小目标检测问题,提出了一种非下采样Contourlet变换（NSCT）的改进的红外弱小目标检测方法。首先对含弱小目标的红外图像进行预处理,然后利用NSCT进行变换,并利用改进的非线性映射函数和能量交叉融合相结合的方法实现了背景杂波的抑制,最后引入Otsu算法进行阈值分割分离出红外弱小目标。通过与同类弱小目标检测算法的对比实验,验证了该方法的有效性。