基于时域滤波的点目标检测算法

当红外预警系统对低空飞行的运动目标进行检测时,由于云杂波的存在,系统的检测性能会受到严重影响。分析了云层背景下目标和云层在探测器上的时间响应特性,建立了四种类型的像素点时域模型。并以这四种时域模型为基础,提出了云层背景下点目标的时域检测算法。理论分析和实验结果表明,新算法能有效检测出各种云层背景下的点目标。     

复杂背景下的红外运动弱小目标的实时检测

对红外弱小目标的检关键是将目标从由地物、云团造成的复杂背景中有效地分割出来.采用在高通滤波前先进行一次背景抑制的预处理方法,以校正由温度非线性引起的噪声.再对高通滤波后的信号进行自适应门限分割的方法,更好地将低信噪比的红外点目标从周围的背景中分割出来,最后利用点目标检测的方法,进行点聚合,对同时存在的斑点、面目标也进行了检测.该算法可有效地减小运算量,对快速、实时和点、斑点、面目标同时存在的复杂情况具有一定的实用价值.膊     

运用形态膨胀检测红外运动点目标

本文为解决红外低信噪比条件下快速运动点目标的检测问题,提出了一种基于膨胀累加、边检测边跟踪的检测方法。运用形态膨胀运算使同一目标处于不同帧上的能量仍然能够实现有效的累加,从而达到增强目标并有效剔除虚警点的目的。同时本文还采用小波变换预处理的方法,对图像中相关的１／ｆ噪声进行白化。在本文的最后,采用红外图像序列对该算法进行模拟。实验证明该算法能够快速检测出信噪比为２的运动点目标,获得了很好的实验结果。     

基于小波分析的一种红外弱小目标检测新方法

研究了天空背景下红外运动弱小目标的检测问题。对红外序列图像进行小波分析 ,使用小波反变换可以将背景中低频分量和高斯噪声去除 ,并采用自适应门限处理 ,再采用非线性滤波 ,最后使用膨胀累积的方法找出目标 ,并得出目标航迹。实验结果表明 ,该方法能有效地检测定位运动红外弱小目标 ,并具有较强的抗噪声性能     

噪声调频干扰下的一种雷达目标检测方法

分析了Morlet小波变换的性质,利用Morlet小波变换在时间、频率局部化信号的能力,提出了一种噪声调频干扰下的雷达目标检测方法.运用该方法对雷达信号进行小波变换和相关处理,可极大限度地抑制噪声调频干扰和白噪声,由相关函数的峰值对雷达目标进行检测.仿真结果表明,该方法能够在噪声调频干扰下,有效地进行雷达目标检测.     

红外图像中运动点目标检测技术

本文讨论了低信噪比条件下缓动点目标检测技术中候选轨迹的确定算法。文章首先给出了计数积累和线性预测的一般方法,然后提出了一种基于计数积累、线性预测和轨迹约束的候选轨迹确定以及实现检测的算法。最后是算法性能分析。     

复杂背景下红外点目标检测的预处理

研究了复杂背景下红外点目标检测的预处理方法。首先给出了红外点目标的场景图像模型,定义了信噪比,然后给出了点目标增强和背景抑制的方法,分别是去图像局部均值和白化处理。最后是预处理的实验结果和方法的性能分析。     

基于形态滤波与遗传算法的目标检测技术

针对红外图像背景复杂及点目标容易被淹没的问题,提出一种采用形态滤波与遗传算法相结合的目标检测新算法。该方法利用遗传算法的全局寻优能力对形态滤波结构元进行优化,以增强形态滤波对目标的检测与识别能力。为克服算法运算量大,实时实现困难的缺点,同时开展了基于DSP的实时信号处理器的研制及相关实验研究。试验结果表明,该方法能实时有效检测信噪比为2左右的点目标。     

基于相位变换的红外小目标相关检测方法

相关检测法是各种红外系统中广泛采用的目标检测方法 ,然而相关检测算法易受到背景和噪声的影响 ,导致匹配虚警较大、定位精度较差等问题。采用光学信息处理中的相位变换方法 ,将红外目标的能量转换成相位形式 ,然后与匹配相关结合来检测目标 ,不仅定位准确 ,而且性能稳健 ,在目标信号很微弱的情况下也能够取得良好的检测效果 ,是一种十分有效的红外目标检测方法。     

一种交互式多目标决策新方法

基于目标贴近度和目标满意度 ,给出了一种新的交互式多目标决策方法 .该法可以充分地考虑决策者的要求 ,在满足整个目标方案与理想点的贴近度低限值的同时 ,能实现各目标之间的权衡.     

一种新的复杂背景下红外弱小目标检测方法

针对复杂背景下单帧红外图像中的弱小目标检测问题,提出了一种新的基于小波包变换和偏斜度的检测方法.该方法利用小波包对图像进行多尺度分解,解决了高频段分辨率低的问题;并提出了一个基于偏斜度的高斯判别准则,用于对小波包分解系数进行高斯性检验,最终得到了小目标的精确检测.对实测数据进行仿真实验,结果表明该方法能有效检测红外弱小目标.     

最优分布变换与微弱点状动目标检测技术

研究了微弱点状动目标序列图像观测模型、目标检测模型和最优分布以及最优分布变换。提出了一种基于准优分布变换的微弱点状动目标检测技术。经过变换 ,未知统计分布变为准高斯分布 ,提高了信噪比 ,改造了分布形状 ,获得了有利分布。并将时空三维搜索简化为沿时间轴投影与二维空域搜索 ,实现了一种快速算法。PC仿真结果与国内外相应文献比较 ,在信噪比、检测概率与虚警概率方面具有更好的性能 ,且算法的实时性好。给出了该算法性能的理论分析和实验仿真结果     

A New Method of Small Moving Target Detection and Its Performance Analysis

This paper describes a new method of small moving target detection and analyzes the performance of this algorithm. The method is based on multi-level threshold decision-making and sliding trajectory confidence testing technology. The parameters of the algorithm are also given. Experiments have been conducted, the results show that the algorithm has advantages of high detection probability, simple structure, and excellent real-time performance.     

基于平滑WVD的动目标检测

讨论了平滑Wigner Ville分布 (WVD)在动目标检测 (MTD)中的应用。传统的MTD是通过Doppler滤波器组来实现的 ,但由于Doppler滤波器组的旁瓣电平往往较高 ,从而限制了对目标的检测能力。给出的基于平滑WVD的MTD克服了传统方法的缺点。对该方法进行了理论分析和计算机仿真。理论分析和仿真结果均验证了此方法的有效性     

极点识别的自适应信号综合法

本文介绍了一种基于极点的雷达目标识别方案──自适应信号综合法。该方法无需知道目标的极点，利用所合成的与目标空间取向无关的识别信号对雷达后期回波处理的结果，进行目标识别。论文阐述了自适应信号综合法的工作机理、抗噪声性能，并给出计算机模拟结果。     

一种基于解压的镜头探测方法

镜头探测是视频内容和结构化分析的第一步。目前的镜头探测方法根据处理角度不同 ,主要分为压缩域和解压域两种。提出了一种基于解压的镜头探测方法。该方法基于这样一个假定 ,即同一镜头往往具有相同的背景区域。通过对背景区域的数据进行分析 ,得到视频的镜头边界。该方法具有设置参数少、阈值敏感度低以及处理数据量小的特点 ,适用于大容量的视频库。通过对各种不同类型的视频进行实验 ,证明该方法具有较强的适应性和鲁棒性 ,可以获得较高的镜头查到率和查准率     

混沌海杂波背景下的弱信号检测

讨论了海杂波背景下的弱信号检测问题。经典的统计检测理论把海杂波作为随机信号处理的做法大大降低了信号检测的性能。利用海杂波为混沌信号这一先验知识 ,采用神经网络相空间重构的方法 ,对淹没在混沌背景下的弱信号进行检测处理 ,同时针对模型误差及不同信号形式就这一问题进行了全面分析。理论分析和仿真结果表明 ,此方法能有效地实现混沌海杂波背景下的弱目标检测 ,具有很高的改善因子。     

基于方向性粗糙度特征的SAR目标检测算法

针对扩展分形(EF)特征检测SAR目标虚警率高的不足,提出了基于方向性粗糙度特征(Directional Roughness Feature,DRF)对SAR图像目标检测的算法。该算法用指数小波在一个尺度和任意一个方向θ(0 0<θ<900)上对SAR图像滤波,对滤波后图像应用能量关系函数求各像素点的DRF进行目标检测。针对X波段和Ka波段的SAR图像,确定了用该算法检测目标的最优参数。分别用该算法和EF特征方法对不同波段SAR图像进行目标检测,结果表明该算法具有检测虚警率低和目标空间可分辨性高的优点。     

无人机载脉冲雷达主杂波抑制的一种方法

本文提出了一种在τ－ｆｄ平面内抑制无人机载毫米波脉冲雷达主杂波的方法,并对其基本原理进行了详细的论述,同时给出了计算机的仿真结果。仿真结果证明了该方法的正确性和可行性。