基于非参数统计的综合孔径图像弱小目标检测

针对综合孔径微波辐射图像中目标和复杂背景的边缘振荡对目标检测带来的影响,提出一种基于非参数统计的弱小目标检测方法.在对综合孔径辐射图像特征进行研究的基础上,采用非参数统计中的秩统计量描述图像中目标及复杂背景边缘的过渡纹理,给出综合孔径辐射图像的非参数统计描述模型,利用目标及复杂背景边缘各方向秩相关系数不同的特征,将目标与复杂背景有效地分离,实现对复杂背景的抑制和目标检测.仿真及实验结果表明该方法能有效地对综合孔径辐射图像中的弱小目标进行检测.     

煤矿烟雾的计算机视觉检测方法

针对煤矿井下传统火灾探测器在检测烟雾时受空间限制的局限性,提出计算机视觉和多特征加权融合的烟雾检测方法.通过基于模糊逻辑的图像增强方法对图像进行增强以改善所获取的图像质量,再通过混合高斯模型实现对疑似运动目标区域的提取.在充分分析烟雾图像特征的基础上,基于统计模式的方法实现了烟雾静态特征、动态特征的提取,利用加权的方法将烟雾图像特征融合起来,实现对烟雾的在线检测.研究结果表明:该方法不受环境、探测距离等因素限制,可有效克服煤矿井下低照度、有光照变化以及视频图像有噪声等特点,且无需对分类器训练,该法具有简单、灵敏度高、实时性强、检测率高等特点.     

基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法及其应用

文章从传统的目标函数聚类方法的思想出发,在基于gλ模糊测度的聚类方法基础上,提出基于gλ模糊测度的加权模糊聚类方法,并给出基于统计特性的权值计算方法;分别利用图像的一维灰度特征与一维灰度直方图加权和二维灰度特征与二维灰度直方图加权,将2种加权的模糊聚类方法应用于图像分割;分别给出带有强高斯白噪声灰度图像和强黑白像素点噪声灰度图像的加权前后分割结果比较。     

基于加权核范数最小化的红外弱小目标检测

提出一种基于加权核范数最小化的红外弱小目标检测方法.该方法将原始红外图像转化为新的红外块图像模式,在红外块图像上,以鲁棒主成分分析(RPCA)为基础,将图像数据矩阵分解为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵;针对RPCA模型对复杂背景描述能力弱的不足,引入了加权核范数来更好地描述背景的低秩特性,并给出了相应的优化求解算法;同时,给出了一种自适应阈值分割方法,准确地从稀疏目标图像中提取出弱小目标.基于天空、海洋、山地、沙漠4种不同场景进行红外弱小目标检测,并比较了该算法和已有算法的性能,结果表明:该算法能有效地降低复杂背景边缘产生的虚警,提高目标检测准确率.     

基于典型相关树加权置信传播的运动目标检测

针对基于视频的运动目标检测中视频背景复杂多变的特点,提出一种基于典型相关树加权置信传播的算法进行运动目标提取.首先将视频图像分成大小相同的子块,构造出有环图模型;再运用tree-reweighted算法将环路分解成生成树的形式,进行有环图模型的目标优化检测;然后利用典型相关分析求解相邻子图像块之间的典型相关系数值,选取典型相关系数值最大的两子图像块进行连接,组成新的环路;最后利用树加权置信传播算法迭代更新信息,实现视频运动目标的检测.试验结果表明,该算法的运行时间为9.8 s,与原图像的相似度可达到95%以上,因此它可以比较准确检测分离出视频序列运动目标,且稳定性好,运算时间较短,适合于对运动目标的实时检测.     

一种评价自动目标检测算法性能的方法

提出一种自动目标检测算法性能的评价方法，设计了一种实景目标背景图像合成方法，由此可以得到满足测试目标检测算法性能的要求且度量参数调整方便的测试图像集，确定了１６个图像质量度量指标，建立了性能评价的响应函数模型，采用因子分析、多元相关回归分析和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析方法，研究算法性能与图像度量的统计关系，实验表明，所提出的目标检测算法性能评价方法是合理的。     

基于鲁棒主成分分析的SAR舰船检测

针对单极化SAR舰船目标恒虚警检测无标准杂波模型可选,且多目标情况下易发生目标检测不完整和弱目标丢失的问题,该文提出一种基于鲁棒主成分分析(robust principle component analysis,RPCA)的舰船检测方法,通过利用SAR图像中内在的海面低秩属性和舰船目标的稀疏属性,借助推导的增量Lagrange乘子算法,将SAR图像分解为低秩图像、噪声图像(两者之和对应海面)和稀疏图像(对应舰船)的和,从而一次性实现目标检测和杂波抑制,不依赖任何杂波模型和检测统计量。仿真实验验证了增量Lagrange乘子算法的有效性。实测数据处理实验中与平均单元恒虚警检测法和均方误差恒虚警检测法进行了对比,结果表明该方法可以正确从海杂波中检测出舰船目标,具有良好的鲁棒性。     

一种评价自动目标检测算法性能的方法

提出一种自动目标检测算法性能的评价方法，设计了一种实景目标背景图像合成方法，由此可以得到满足测试目标检测算法性能的要求且度量参数调整方便的测试图像集，确定了１６个图像质量度量指标，建立了性能评价的响应函数模型，采用因子分析，多元相关回归分析和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析方法，研究算法性能与图像度量的统计关系。实验表明，所提出的目标检测算法性能评价方法是合理的。     

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。     

基于改进的Yolo v3模型的设备状态检测方法

提出一种基于改进的Yolo v3模型的设备状态检测方法,以实现精准的信号灯检测. 工作流程为:(1)通过图像采集设备获取信号灯图像并预处理;(2)通过改进的Yolo v3模型进行信号灯检测.其中改进的Yolo v3模型增加了特征图的加权融合步骤,提高了对小目标检测识别的性能.实验结果表明, 相比于原始Yolo v3模型,采用改进的Yolo v3 模型进行信号灯检测识别时能够取得更高的交并比,同时,模型的召回率和精度也有相应提升.