基于动态广义直方图均衡的红外图像增强方法

针对直方图均衡法进行红外图像增强时存在的问题,提出了动态广义直方图均衡方法。首先,广义直方图通过基于局部复杂度计算的分数值计数,体现了图像的不同区域特性,防止了过增强和放大噪声。然后,对广义直方图利用SG算法平滑滤波后,采用GK聚类算法实现对直方图的动态划分,避免高概率灰度背景对低概率灰度目标的影响。最后,动态分配目标和背景的输出灰度区间,突出目标细节,控制增强效果。实验结果表明,算法能有效克服传统直方图均衡法丢失目标细节、不能控制增强效果和过分放大噪声的不足,是一种有效的红外图像增强方法。     

基于曲面波变换的红外弱小目标背景抑制

提出了一种基于曲面波变换的弱小目标背景抑制新方法,解决红外搜索跟踪系统探测远距离弱小目标中复杂结构化背景抑制难题。根据红外图像中目标和背景杂波的特性,首先,采用曲面波变换对序列图像进行多尺度、多方向和各项异性分解,提取图像的多尺度和方向细节特征;其次,根据目标和背景杂波信号的差异,通过应用设计的核函数调整分解后的各尺度和方向的子带系数值;然后,重构修改后的各子带,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,采用自适应阈值分割技术得到真实目标点,最终实现对弱小目标的精确探测。实验结果显示,与局部去均值和最大中值滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比(signal-to-clutter ratio, SCR)在1.6以上的目标。     

前视红外地面待机目标轮廓提取方法

针对前视红外成像制导中地面待机目标的轮廓提取问题,提出一种新的多目标轮廓提取方法。首先利用相对定位分割技术,将待机目标区域从复杂地面背景中分离出来,然后采用灰度阈值法初步检测目标数量和方位,再通过边缘点聚类分割算法将多目标边缘图像进行分割,最后基于距离差分最小提取目标轮廓。实验结果表明,针对复杂地面场景,该方法可以实现对不同数量、不同类型、不同尺寸地面待机目标的外轮廓提取。基本满足前视红外成像制导对轮廓提取算法实时性好、轮廓完整度高、抗干扰能力强等要求。     

红外双色亚图像识别研究

研究了红外双色辐射特性和双色比识别特征 ,分析了红外亚成像的灰度与空域特征。研究了双色比区分伪目标 ,灰度扩展亚成像方法。研究了亚图像子块灰度直方图的迭代二值化 ,二值分割后的空域模糊分割。研究了单元扫描亚图像识别的特征参数 ,初始成像多帧配准识别实现低虚、漏警率目标检测 ,并通过锁定目标实施连续逐帧分割、识别。实验表明 ,所研究的红外双色亚成像识别方法适用于静止、慢速和快速红外目标的实时识别     

基于NSST域的红外和彩色可见光图像融合

为了进一步提升彩色可见光和红外图像的融合质量,提出了基于NSST和颜色空间的彩色图像融合方法.首先将RGB空间的彩色可见光图像变换到更符合人类视觉系统的颜色空间,其次利用NSST可以更好提取图像细节信息的优势,对颜色空间的非彩色分量和红外图像进行NSST分解,对分解后的低频系数采用基于方向信息测度的系数选择方案,对高频系数则采用基于隐马尔可夫树(hidden Markov tree,HMT)模型的系数选择方案,然后对经过选择融合的低、高频系数进行NSST逆变换,得到的融合图像作为新的非彩色分量,结合已有的分量将其逆变换回RGB空间,得到最终的融合图像.仿真实验证明了方法的有效性.     

基于改进滤波器和图像多尺度变换的背景抑制算法

红外目标的探测背景具有复杂性和非平稳性,为提高后续检测性能,常常通过抑制背景来增强目标能量。针对传统背景抑制方法检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于改进滤波器和图像多尺度变换的复杂背景抑制算法。首先,对红外图像进行改进的滤波处理获得预处理图像。其次,通过高斯金字塔多分辨技术,平滑图像背景。然后,采用Cubic插值算法提高图像的分辨率,得到背景估计图像。最后,将预处理图像和背景估计图像差分,获得背景抑制的结果。经验证,该算法实时性相对传统方法提高了19%,对于多种复杂的背景情况具有良好的适应性。同时，算法计算复杂度较低,有利于实现实时性工程应用。     

一种基于复杂地物背景图像的目标识别方法

为解决复杂地物背景目标识别问题,提出一种基于复杂自然场景图像的目标识别方法。首先,进行多视点多尺度目标动态特征描述和目标轮廓特性视图制备;然后,采用灰度级顶帽形态学重构运算对输入图像进行处理,对处理后的图像进行分割,获得感兴趣区;最后,通过感兴趣区轮廓提取和基于Hausdorff距离匹配识别目标。实验结果表明,提出的方法能有效地从复杂自然场景中识别出目标。     

基于区域和方向方差加权信息熵的图像融合

提出了一种基于非下采样Contourlet变换（nonsubsampled Contourlet transform, NSCT）的红外与可见光图像融合方法。首先对原红外图像进行图像分割,确定目标区域与背景区域,并将其映射到可见光图像中;然后对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分在目标区域选择红外图像低频系数、在背景区域选择可见光图像低频系数,高频部分使用方向方差加权信息熵最大作为融合策略进行融合;最后对融合的系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,本文算法在保留图像细节信息、增加信息量、方便目标检测方面都有显著地提高。     

基于特征融合与背景加权的红外目标跟踪

针对传统均值漂移算法无法对与背景相近红外目标进行有效跟踪的问题,提出了一种改进均值漂移(Mean Shift)算法。首先,融合了灰度和纹理两方面的信息以增加目标描述的信息量,接着为了减少背景像素对跟踪定位的影响,通过目标区域周围像素的颜色直方图定义背景加权系数,并将该系数引入到目标模型的灰度直方图和纹理直方图的计算中,进而实现目标的准确定位,最后,给出了目标模型更新方法。实验结果表明,文中算法能够抑制背景干扰,对与背景相似的目标进行有效的跟踪。     

基于电阻阵的红外图像实时生成和显示系统

对基于MOS电阻阵列红外图像转换器的红外图像实时生成和显示系统的实现进行了重点论述。根据红外图像仿真原理对典型目标建模,并利用openGL和开发的图像转换等软件,完成目标动态图像数据序列的计算机生成;论述了基于128×128电阻阵列的红外图像数据处理与驱动控制技术,实现了目标动态红外亮度图像向目标动态灰度图像的转换,并利用驱动控制系统以200Hz的帧频速度驱动MOS电阻阵实时生成目标动态红外图像。该系统已在红外成像目标仿真中得到应用。     

全偏振参量低秩稀疏分解伪彩色图像融合

偏振图像伪彩色融合对提高视觉感知和目标判读具有重要意义,利用空间调制型全偏振参量矩阵的低秩和稀疏特性,提出基于贝叶斯概率鲁棒性矩阵分解融合方法。首先,根据偏振调制和解析算法构造偏振参量矩阵,同时合成强度图像;其次,对参量矩阵进行基于改进的贝叶斯概率参量矩阵分解,降低背景噪声和亮度变化等干扰,分别获得参量图像的稀疏和低秩成分;然后利用方差、清晰度和信息熵进行模糊积分,获得显著性参量图像,与合成强度图像一起进行像素级增强;最后,经直方图规定化和IHS颜色映射,得到伪彩色融合结果。实验选择多种材质与目标的仿真和实测数据进行验证,通过主观视觉效果和客观指标比较,验证了其有效性。     

全偏振参量低秩稀疏分解伪彩色图像融合

偏振图像伪彩色融合对提高视觉感知和目标判读具有重要意义,利用空间调制型全偏振参量矩阵的低秩和稀疏特性,提出基于贝叶斯概率鲁棒性矩阵分解融合方法。首先,根据偏振调制和解析算法构造偏振参量矩阵,同时合成强度图像;其次,对参量矩阵进行基于改进的贝叶斯概率参量矩阵分解,降低背景噪声和亮度变化等干扰,分别获得参量图像的稀疏和低秩成分;然后利用方差、清晰度和信息熵进行模糊积分,获得显著性参量图像,与合成强度图像一起进行像素级增强;最后,经直方图规定化和IHS颜色映射,得到伪彩色融合结果。实验选择多种材质与目标的仿真和实测数据进行验证,通过主观视觉效果和客观指标比较,验证了其有效性。     

复杂背景下基于改进粒子滤波的红外人体跟踪

为解决复杂背景下红外图像序列中的人体跟踪问题,提出了一种改进的粒子滤波跟踪方法。根据红外图像中人体目标的特点,首先建立人体的灰度直方图来提取其灰度特征,同时采用一种新的基于帧间差分和灰度概率分布图的方法提取其运动特征。然后将上述两种特征融合到粒子滤波框架中,用于粒子权值的计算,最终实现红外序列中人体的稳健跟踪。实验结果表明,和传统粒子滤波算法相比,该方法大大提高了复杂背景下红外人体跟踪的准确性和有效性,跟踪结果令人满意。

Abstract：

An improved particle filter tracking algorithm was proposed to solve the problem of human tracking in infrared image sequences under complex background.According to the characters of the human in the infrared images,the algorithm firstly constructed the gray histogram of the human to extract the gray feature,and at the same time utilized a new method based on the inter-frame difference and gray probability distribution image to get the motion feature.Then,the above-mentioned two features were fused into the particle filter frame to calculate the particle weights.Finally the robust tracking of human in infrared image sequences was achieved.The experimental results show that compared with the traditional particle filter algorithm,the presented method greatly improves the accuracy and effectiveness of the infrared human tracking under complex background,and the tracking results are satisfactory.     

一个雷达图像处理显示系统

本文将详细介绍该雷达图像处理显示系统的具体实现过程,包括在图像显示过程中如何建立一个窗口和一个图像结构、如何设置一个可见集和一个颜色图,怎样制作可随意拖动的小视口,在图像处理模块中怎样制作多级菜单,最后讨论图像处理的算法和在成像雷达系统中的应用.     

基于双门滤波的红外点目标检测方法

讨论了红外图像点目标的检测问题。针对红外点目标无形状特征、SNR很低的特点,分析常用的最大中值滤波的优缺点,提出了改进的双门滤波器,并用之来对图像进行目标检测。该算法通过选取合适的目标窗和背景框的大小,分别计算窗、框内的平均值和方差来决定滤波器的输出,在目标窗与背景框间加缓冲带从而降低了目标与背景的误分辨。经过大量实验验证表明,该方法能够较大程度提高目标图像的信噪比,有效地检测出小目标。     

基于背景还原的红外伪装效果评价方法

针对复杂环境背景下目标红外伪装效果评价问题, 提出了一种基于背景还原的红外伪装效果评价方法。首先利用改进的Criminisi算法对目标遮蔽下的背景区域进行修复, 得到背景还原图像, 然后与原图进行相似性度量; 考虑到实际还原背景与理想还原背景之间因图像修复算法局限性而引起的偏差, 使用IL-NIQE模型对背景还原图像的修复质量和还原效果进行评价; 最后将相似性度量值与还原效果度量值进行非线性融合, 完成目标红外伪装效果的综合评价。实验表明, 该评价方法符合人眼视觉特性, 能够对复杂环境背景下目标的红外伪装效果进行较好的客观评价。     

一种基于SGNN网络的模糊图像融合算法

首先对现有的M-L算法提出了优化顺序和优化次数的改进;接着提出了对生成的SGNN网络先剪枝再一次优化的综合处理方法;然后对原有的基于SGNN和模糊理论的图像融合提出了两点改进:在原有的图像像素聚类后,加入了综合处理环节,使得图像像素聚类的效果更好;针对由于不同传感器获得的图像灰度特性的不一致导致的聚类后各类类中心的灰度值差别很大,甚至分类数目都不一致的问题,提出了改进的融合方法.仿真证明了所提的模糊融合方法的优越性.