基于曲率滤波和视觉显著性的红外小目标检测

红外成像因具有隐蔽性强、环境适应能力强和抗干扰能力强等优点,被广泛用于军事和民用领域。为了实现对红外小目标的高精度检测,提出了一种基于曲率滤波和视觉显著性相结合的红外小目标检测算法。首次将曲率滤波引入红外小目标检测中,对图像中的背景进行估计,然后将背景估计结果与原图像进行差分,使得图像中的大部分背景被显著抑制。为了减小残余的部分高强度杂波对目标的正确检测产生影响,利用形态学方法将高强度杂波移除。为了进一步提高目标的检测精度,提出了一种局部对比度算法进行杂波抑制及目标增强。最后,采用自适应阈值分割方法得到显著的小目标。对本文所提算法与其他算法在5个数据集上进行了比较分析,结果表明,本文算法的信杂比(SCR)与背景抑制因子(BSF)远高于其他算法,在检测率和误报率方面也明显优于其他算法。     

基于视觉显著性分析的毫米波辐射图像增强

为了提高分辨率较低的毫米波隐匿武器辐射图像的可读性,研究了基于视觉显著性分析的毫米波辐射图像的增强方法。根据视觉显著性分析方法的原理,选取适合于毫米波辐射图像增强的IG模型。对图像进行频域滤波,通过设计截止频率保留目标边界并去除噪声与目标内部的纹理,在Lab颜色特征空间内计算滤波后图像的显著图作为图像增强的结果。与原图相比,增强后的图像在抑制背景的同时可以突出目标区域,并可采用自适应阈值分割的方法提取目标区域及其轮廓。采用该方法对实测毫米波隐匿武器辐射图像进行图像增强实验,证实了其增强效果在主观视觉及客观评价指标上均优于其他常用方法。     

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.     

一种改进型动脉图像增强方法研究

根据动脉图像去噪易产生模糊边缘的现象以及动脉区域测量的精确度要求,提出一种改进型动脉图像增强方法.将图像分为目标区域与背景区域两部分,采用强制极小值方法对图像局部极小值进行标记拓展并设为掩膜图像来修正原始形态学梯度,从而抑制图像边缘扩展.设置灰度值修正梯度,使得图像增强目标区域的同时削弱背景区域.将该算法运用到实际的图像增强中,并与其他算子的增强进行对比.数据结果显示该方法具有很好的增强效果和较强的实用性.     

基于各向异性双边滤波红外背景抑制方法研究

红外复杂背景抑制作为红外弱小目标检测的重要环节,直接影响着后续算法的目标检测概率和虚警率.针对各向同性双边滤波背景抑制方法因无法改变背景预测方向,在方向性的结构化云边缘存在较大预测残差的问题,本文设计了一种利用原始图像邻域统计信息自适应更新滤波尺度、掩模尺寸和滤波方向的各向异性双边滤波背景预测器,以最大限度地分离目标和背景.仿真实验表明该方法对输入信杂比为4的目标的信杂比增益大于4和对原始图像邻域杂波的背景抑制算子大于4.     

基于小波变换和K-SVD的探地雷达杂波抑制研究

针对探地雷达原始图像中存在着大量以地表直达波为主的杂波噪声干扰问题,为了有效提取目标信号,提出了一种基于小波变换和K-Means奇异值分解的自适应双边滤波方法。将原始雷达数据进行小波分解,并应用K-SVD算法变换稀疏编码和更新原子,用更新后的稀疏系数和字典重构小块,将小块进行小波逆变换重构图像,然后对重构图像进行自适应双边滤波得到处理后的图像,以实现小波变换、K-SVD算法和自适应双边滤波方法的优势互补。与其他方法进行对比的结果表明,所提出的方法具有良好的杂波抑制效果,在峰值信噪比和目标图像熵上性能更好。研究结果在实际雷达勘测任务中具有一定的应用价值。     

基于假设检验的SAR图像机场跑道自动识别

针对复杂条件下合成孔径雷达图像中机场目标自动检测识别问题,提出了一种基于假设检验的机场跑道自动识别算法,利用雷达图像中跑道灰度特性和结构知识,通过迭代分割和形态学滤波提取感兴趣区域,抑制具有类似灰度特性的水域对跑道线检测的影响,并结合Hough变换和线段跟踪连接提取候选跑道,最后采用假设检验方法对机场跑道进行识别.试验结果表明该方法可快速有效地检测识别复杂背景下低分辨率、低信噪比合成孔径雷达(SAR)图像中的机场跑道.     

基于形态学和改进管道滤波的红外小目标检测

红外小目标的正确检测是图像处理领域中的一个重要课题，现有方法没有充分挖掘小目标的特征导致目标容易淹没在复杂的背景中.此外，目标的运动轨迹信息没有完全利用也使得目标和孤立噪声不易区分.为了解决该问题，设计了一种基于多属性形态学和改进管道滤波相结合的算法.对红外图像构建最大树，并通过面积、高度和对角线属性综合提取小目标的多种特征达到目标增强背景抑制的目的，融合多属性形态学得到的结果确定候选目标，通过改进的管道滤波利用目标运动轨迹的规律性进一步去除类目标噪声.将所提出的方法在4个数据集与4种方法进行比较，实验结果证明所提出的方法能在最大程度上抑制背景杂波的同时增强目标，对多种复杂场景下的不同类型、尺寸不一和亮度差异大的目标检测效果鲁棒.     

一种降低红外小目标图像中云干扰的算法

为有效提高目标的检测概率,提出了一种基于目标形态特征降低云层干扰的算法.该算法首先采用形态学滤波法进行背景抑制以提高图像的信噪比,然后根据目标头尾两侧水平方向存在阶跃信号的特征,利用恒虚警技术,将潜在目标从干扰中分离出来,待后续处理.实验结果表明,与传统的目标检测算法相比,该算法能够快速地消除由云层所引起的干扰,且便于...     

基于小波变换的红外成像弱小目标检测方法

研究红外目标图像中弱小目标的自动检测和定位方法 .将弱小目标看作是红外图像中灰度和位置均未知的暂态信号 ,通过对图像信号作多尺度的小波变换 ,可以在低信噪比条件下检测出弱小目标 .实验结果表明 ,小波变换能很好地增强目标 ,抑制背景杂波 ,从而提高目标检测概率 ,降低误检测     

采用核Rayleigh商二次相关滤波器的星图自适应杂波抑制

为了实现星图中弱小星点目标的检测,提出了一种基于核Rayleigh二次相关滤波器（KRQQCF）的星图自适应杂波抑制方法.采用星图模拟方法随机产生视轴指向,根据二维高斯模型产生训练样本,提取改进的加速鲁棒特征(SURF),通过训练学习构建KRQQCF.为了快速检测目标,对待测图像首先用频域残差法检测星图中星点可能存在的显著性区域,然后提取该显著区域改进的5维SURF特征.最后,通过KRQQCF识别目标,有效抑制杂波及噪声,提高星图的信噪比.实验结果表明,该算法快速、有效、可靠.
     

红外序列图像中运动小目标的检测方法

研究红外图像中运动小目标的检测和跟踪问题．根据红外图像中背景干扰和噪声的特点,采用梯度倒数加权低通滤波器对图像进行滤波．在目标分割和标记后,沿目标轨迹进行能量积累以搜索和跟踪小目标．实验结果表明,该方法能极大地提高实际红外目标图像的信噪比,改善目标分割效果,能有效地进行小目标的检测和跟踪,尤其适用于目标遮掩或偶尔出现目标丢失的情况．     

混沌预测用于红外目标检测算法

提出一种基于混沌特性的红外云背景图像预测算法,在分析云背景红外图像空间分布上存在混沌现象的基础上,引入Volterra级数对云背景进行混沌预测.仿真结果表明,该算法对云背景杂波具有良好的抑制效果,能有效地提高云背景的预测精度,预测残差符合白噪声特性,显著提高目标的信杂比,从而改善目标的检测性能.     

遥感序列图像中三种点目标检测预处理方法

提出了高通滤波、连续分割和顺序形态滤波等三种点目标检测预处理方法,给出了具体算法,通过实验比较了这三种预处理方法的抗噪声性能、背景抑制性能以及抑制虚假目标性能．实验结果表明顺序形态滤波法在这三个方面都优于其他两种方法,它能够快速、可靠地测出信噪比小于3的运动点目标．     

基于目标模型的红外弱小目标预检测

为解决高空背景中低信噪比运动点目标的检测问题,本文提出了一种利用红外弱小目标和背景的不同模型来实现检测小目标的预检测方法。根据在同一帧图像中红外弱小目标与噪声点在局部图像中特性的不同,提出检测局部图像中一个点与目标模型的相似程度来判断是否为红外弱小目标的预检测方法。实验表明,该方法可以有效提高单帧目标的信噪比,可用于噪声环境的红外弱小目标检测。     

基于C-V方法改进的红外图像自动分割

基于简化的Mumford-Shah水平集图像分割模型,Chan-Vese提出了不依赖于图像边缘的水平集图像分割算法(C-V方法).但是该方法分割参数难以确定,对于具有非均匀灰度背景的红外目标图像常常分割失败.针对这一问题给出了改进的拟合能量模型,新模型兼顾到了目标的同质性信息与其所占面积比例的关系.基于该模型的水平集图像分割方法自适应于灰度起伏的背景,可以较为理想地分割出与背景灰度差异不太明显的目标,对小目标也具有很强的适应性.实验结果表明,在固定水平集分割参数的情况下,新方法对于不同类型、不同背景的红外图像具有了良好的适应性.     

基于空间匹配滤波的红外背景抑制技术

在对前人研究工作进行了分析讨论的基础上，根据起伏背景红外图像的统计特性，提出了一种空间匹配滤波算法的改进算法．理论和实验结果表明，该方法对于抑制强起伏的红外背景是十分有效的。     

复杂背景下实时运动手指与指尖提取

由于指势可作为理想人机交互模式,研究指势识别具有重要意义,其中手指分割是关键.该文根据场景中任何可察觉的目标运动,都会体现在场景图像序列的变化中及彩色图像中红、绿、蓝三分量光强度在阴影区域存在差异,提出基于长序列多帧差分融合RGB彩色信息,建立自适应背景建模方法,从复杂背景中提取运动目标.根据手指在视频图像中的空间位置关系,提出自适应矩形结构元素对运动目标区域开运算,实现水平分割,以提取手指区域并确定手指尖位置.通过对不同背景的运动手指与指尖分割与提取,证实文中所提方法的鲁棒性.