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.     

红外序列图像点目标检测的一种方法

针对红外图像中点目标的特点和实际应用条件,提出了一种基于红外序列图像和过抽样小波变换的点目标检测方法,它先对单帧图像进行预处理,提取可能的目标点,然后根据序列图像的帧间相关性和目标运动的连续性来实现运动点目标检测,实验结果表明,此方法对检测红外图像中的点目标效果较好。     

红外序列图像中运动点目标的检测

针对在云天背景下运动红外小目标的分割,对目标在图像序列表现出来的特性进行了分析.根据目标不仅在单帧图像中有自己的灰度分布特性,而且在相邻图像中也具有灰度反相性,提出一种新的分割方法.该方法将单帧处理结果与相邻图像滤波结果相结合,提高了目标的检测概率.实验证明了该方法的正确性和有效性.     

基于自适应曲面拟合的红外图像背景估计

针对红外弱小目标检测,提出了一种新的基于自适应曲面拟合的红外图像背景估计方法。采用三角函数作为基函数,对红外图像进行拟合。为提高拟合精度,引入了权值矩阵对拟合误差进行约束,并采用分步策略对拟合结果进行优化。在初步拟合的基础上,为抑制奇异点（强边缘点,噪声和小目标）对拟合的＂干扰＂,采用迭代寻优的方法,自适应地对拟合权值和拟合系数进行调整。此外,针对迭代处理的阈值选取,采用概率统计的方法对噪声方差进行估计,提高了拟合的准确性。实验表明：利用该方法估计背景进行背景抑制,可有效提高残差图像的信噪比,显著减少虚警点干扰,提高单帧内目标检测概率。     

基于小波域滤波和邻域搜索的弱小目标检测

提出了一种基于小波变换和邻域搜索的弱小目标检测方法,该方法先利用弱小目标的灰度特征,采用小波变换算法对单帧图像进行预处理,检测出可疑目标集合,然后利用弱小目标的运动特征,采用邻域搜索的方法对多帧序列图像进行后处理,检测出真实目标.     

一种基于多尺度分形新特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下单帧图像的小目标检测问题.根据人造目标的分形特征随尺度变化比自然背景剧烈这一特点,提出一种多尺度分形新特征.该特征比标准分形维数更好地突出自然背景中的人造目标,对三种图像不同的背景干扰起到了较好的抑制作用.在多尺度分形新特征图像中采用局部直方图统计方法进行目标检测.实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和普适性,能从单帧图像中较好地检测定位小目标,检测准确率达95%以上.     

基于数学形态学的弱小目标检测算法

提出了一种基于数学形态学和邻域搜索的弱小目标检测方法,该方法先利用弱小目标的灰度特征,采用数学形态学算法对单帧图像进行预处理,检测出可疑目标集合.然后利用弱小目标的运动特征,采用邻域搜索的方法对多帧序列图像进行后处理,检测出真实目标.     

基于形态学运算的道路车辆目标检测

基于形态学理论,提出了一种检测道路移动目标的方法,通过对单帧图像处理即可完成对目标的提取,并在仿真实验中验证了该方法的可行性。     

一种基于高通滤波的背景抑制方法

将复杂背景下的小目标检测问题看作是在大量相似模式中寻找某个特殊模式的模式识别问题,用该方法对图像进行多级高通滤波处理可进一步改善处理效果。实验结果表明,该方法能有效抑制背景杂波,提高对目标的单帧检测能力。     

红外弱小目标检测技术综述

随着红外探测技术的不断发展,对探测距离的要求越来越高,红外弱小目标检测技术已成为国内外红外探测领域的研究重点。简介了红外弱小目标检测的背景及意义;重点综述了目前在红外弱小目标检测领域中各类典型方法的研究现状及最新进展;给出了几种不同类型的红外弱小目标检测方法的实验对比;最后对红外弱小目标检测技术的研究进行总结和展望。     

基于小波多尺度扩展分形特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下的小目标检测问题,对Kaplan的扩展分形特征进行改进,使其对目标尺寸具有一定的适应性·考虑自然背景和斑点状人造目标在水平、垂直方向特性,利用小波分析良好的方向选择性,通过多级小波分解互能量交叉,在两个方向上有效地增强目标、抑制背景干扰,从而提出一种基于小波分析的多尺度扩展分形特征·实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和适应性,能从单帧图像中较好地检测出小目标,具有检测速度较快、易于实现的特点·     

基于Hough变换的红外图像的目标分割

红外图像是根据目标与背景的温度差异而形成,不受光照等其他条件的影响,可全天工作,被广泛应用在各个领域中.但是由于目标和背景的热辐射所造产生的红外图像的分辨率低,对比度差等特点,使红外图像的分割变得较为困难.Hough变换具有对图像中直线的残缺部分、噪声以及其他共存的非直线结构不敏感的特性,具有较强的抗干扰性和鲁棒性.本文提出一种基于Hough变换的红外图像规则目标的检测方法.通过观察红外图像中目标分布情况,估计出目标边界的曲线方程,对该方程进行Hough变换,从而检测出目标并进行分割.利用该方法避免了由于红外图像的目标与背景对比度差、边缘模糊、视觉效果较差等原因造成的不易检测边缘曲线的问题.经实验证明,基于Hough变换的规则的红外目标的检测方法具有可行性,且检测效果好.     

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。     

变电站周边环境的红外目标检测

针对当前国内变电站周边环境巡检的局限性,基于无人机和红外成像技术,提出了一种改进的YOLOv5红外图像检测方法.通过将主干网络替换成MobileNetV3轻量化网络,来减少参数量;通过修改特征融合层、调整边界框损失函数来增强网络对红外小目标的检测能力.最后通过对自建红外目标检测数据集进行目标检测,并进行对照实验,来验证本文改进算法的可行性.实验结果表明改进网络降低了网络参数,简化了网络结构,对于提高变电站周边环境的监控效率具有参考价值.     

基于图像对称差分运算的运动小目标检测方法

提出了一种基于图像对称差分运算的运动小目标检测新方法,该方法以连续三帧序列图像为一组处理对象,先进行绝对差运算,再作均值滤波,保证了算法能很好的检测出复杂背景中的低信噪比,运动小目标,单帧二值图像处理以及基于运动轨迹连续性的目标检测后处理,可以在保证系统检测概率的前提下减少目标检测的虚警概率,实验表明,该方法性能比图像差分法要好,与累积图像差分法相差无几,且硬件实现容易。     

基于图像对称差分运算的运动小目标检测方法

提出了一种基于图像对称差分运算的运动小目标检测新方法．该方法以连续三帧序列图像为一组处理对象,先进行绝对差运算,再作均值滤波,保证了算法能很好地检测出复杂背景中的低信噪比、运动小目标;单帧二值图像处理以及基于运动轨迹连续性的目标检测后处理,可以在保证系统检测概率的前提下减少目标检测的虚警概率．实验表明,该方法性能比图像差分法要好,与累积图像差分法相差无几,且硬件实现容易．     

基于目标运动特征的红外目标检测与跟踪方法

为了提高红外目标检测与跟踪的速度和准确率,该文提出了一种基于红外弱小目标运动特征信息的检测与跟踪方法。方法主要分为目标运动特征检测和目标轨迹预测跟踪两个方面。目标检测方面,通过背景帧差分法将图像分割为前后景,形态学运算后在每一帧的前景中对红外弱小目标进行检测,并记录下候选目标。目标跟踪方面,通过卡尔曼滤波对红外目标轨迹进行预测,计算目标轨迹质心位置与目标实际位置欧式距离,通过匈牙利算法以欧式距离为权重对目标实际轨迹与预测轨迹进行分配,如果分配的结果超过一定阈值将会被重新分配。最终通过MATLAB,在公开的数据集上,仿真验证了该文算法在基本满足实时检测的要求下,仍然可以有效地提高红外弱小目标的检测与跟踪效果。     

预检测红外弱小目标的灰度迭代法

为了提高检测红外弱小目标的速度和精度,提出了一种用于预检测红外弱小目标的灰度迭代法。通过由红外图像X的灰度均值、最大值和抑制比定义的迭代函数系统对X的灰度值进行分形迭代来降低X中的背景灰度值和噪声灰度值,从而增强X中红外弱小目标的亮度。运用这种方法对夜空、乌云和丛林三类单帧红外图像进行分形处理,预检测效果较好。     

红外图像特征提取方法研究

红外图像特征提取是红外目标检测与识别的关键步骤,红外图像特征提取的效果如何直接决定着目标识别的结果。本文介绍了多种图像特征提取方法的基本思想、特点和研究发展现状,并对其在红外领域内的使用做了分析总结。