基于峰谷点特征的红外目标自动识别方法

研究了红外目标图像峰谷点特征提取的方法,提出了一种目标识别相似性度量准则,证明了这种相似性度量在尺度和小角度旋转等变化情况下的不变性,并在此基础上提出了一种基于目标峰谷点特征的自动目标识别算法．真实场景下长波红外目标图像实验证明了该算法的正确性和有效性．     

基于cICA的红外点目标检测方法

针对红外点目标检测的要求,提出了一种基于约束独立分量分析(cICA)的红外点目标检测方法. 该方法只采用单帧扫描图像作为数据源,利用峭度约束的独立分量分析方法,消除了传统独立分量分析(ICA)方法的提取顺序的不确定性,从而直接提取点状目标的位置. 实验结果表明,利用该方法能够有效地进行红外点目标检测.     

基于红外光谱的空间点目标红外特征提取方法

根据空间点目标红外辐射光谱的特点,提出了一种新的基于双波段红外光谱数据的目标红外特征提取反演算法,对算法的有效性进行了分析,并对最大迭代次数、误差范围和缩放系数等影响算法计算效率与精度的主要参数的选取与设置问题进行了讨论.在此基础上,针对具有不同光谱特征的残余杂散辐射,分析了残余杂散辐射对目标-背景辐射对比度及目标红外特征提取精度的影响.研究结果表明,论文提出的反演算法能够有效地提取不同温度目标的红外特征信息,且计算速度快、耗时短;残余杂散辐射将对目标有效辐射面积和温度的提取精度产生一定的影响,但对目标温度提取精度的影响相对要小一些.     

基于在线集成学习的红外点目标跟踪研究

通过研究红外点目标特征,提出了一种基于在线集成学习的红外点目标跟踪算法,在跟踪过程中调整分类器,具有较强的鲁棒性。同时,由于红外点目标只有灰度信息、无纹理、无形状。选择最具辨别红外点目标的MS-LSGM算法计算特征,从而产生稳定的跟踪结果。实验结果证明,在复杂多变的背景下,方法具有较好的鲁棒性,实时性。     

一种基于优化模板匹配的红外目标跟踪算法

为了在红外环境下进一步提高目标图像在环境变化或受干扰时跟踪的准确性,提出了一种有效的红外目标跟踪方法.该方法基于归一化互相关距离的相似性度量方法,设计了匹配跟踪置信度,并在此基础上实现了基于匹配跟踪置信度加权的自适应模板更新算法.在模板更新方面,提出了自适应阈值调整策略,在目标跟踪过程中根据匹配置信度动态调整阈值,避免了固定阈值对跟踪精度的影响.通过实验证明,算法对环境变化的适应能力和跟踪稳定性方面得到了较大的提高.     

一种快速实时的低信噪比红外点、斑点目标检测方法

针对红外弱小目标检测的重要性和困难性,首先采用一次门限进行比较预处理,然后根据目标的特点选取合适的高通模板进行图像空域滤波,滤波后进行自适应门限分割,将低信噪比的红外点目标从罱的背景中分割出来,最后点目标检测方法进行点合并,对同时存在的斑点和面目标进行检测,该算法可有效地减少运算量,可对同时存在的点,班,点,面目标进行实时快速检测。     

基于灰度峰谷点的快速识别定位算法

在通常的基于灰度值的快速定位算法基础上,提出了基于灰度峰谷点的快速识别定位算法,能够迅速准确定出运动目标的位置坐标,并对二者的优缺点进行了比较。     

基于峰谷分析的气泡形状特征计算方法

基于气泡形状特征是相关工业过程状况的重要标识,提出基于峰谷分析的气泡形状特征计算方法,通过对泡沫图像进行多维峰谷分析,统计在不同方向上气泡的总宽度,并构造与实际气泡同轴相似的超级气泡,然后用最小二乘法进行曲线拟合,以此为基础估算出气泡的平均偏转角度、平均离心率、平均尺寸、数量等形状特征。在仿真实验中,对泡沫图像进行0°,45°,90°和135°方向的均匀扫描及峰谷分析,并估计气泡的平均偏转角度、平均离心率、数量。研究结果表明：与人工的平均偏转角度、平均离心率、数量测量值相比,采用所提出的计算方法所得结果相对误差分别为4.99%,3.46%和31.1%;与其他气泡形状特征计算方法相比,本文所提出的方法具有结果准确、速度快、受光照环境和噪音影响较小的特点,适用于工业现场实时监控。     

提高红外点目标图像单帧检测概率的背景抑制法

给出了一种低信噪比红外点目标图像检测的新方法，利用背景图像相对于目标图像具有相关长度长、在频域空间处于低频部分的特点，提出了在空域对红外点目标场景图像进行高通滤波的方法，达到抑制背景、提高目标图像信噪比的效果，进一步讨论了自适应门限曲面函数的建立，实验表明，该方法可以在满足本要求的红外点目标图像信噪比和虚警目标个数的条件下，最大可能地提高红外点目标图像的检测概率。     

基于跳跃马尔可夫模型的红外点目标检测方法

提出一种基于跳跃马尔可夫模型的红外点目标检测方法,根据模型设计了采用粒子滤器的模型参数与状态估计算法.该方法既能用于图像的空域滤波,也能用于序列图像的时域滤波.实验表明采用该方法进行空域/时域滤波可以极大地抑制杂波背景并增强点目标的可检测性.