提高红外点目标图像单帧检测概率的背景抑制法

给出了一种低信噪比红外点目标图像检测的新方法，利用背景图像相对于目标图像具有相关长度长、在频域空间处于低频部分的特点，提出了在空域对红外点目标场景图像进行高通滤波的方法，达到抑制背景、提高目标图像信噪比的效果，进一步讨论了自适应门限曲面函数的建立，实验表明，该方法可以在满足本要求的红外点目标图像信噪比和虚警目标个数的条件下，最大可能地提高红外点目标图像的检测概率。     

基于显著点提取的红外弱小目标检测

根据人类视觉感知理论,采用bottom-up控制策略的预注意机制和top-down控制策略的注意机制,提出了一种适用于自动目标识别的目标检测算法.该算法首先对输入图像进行非均匀区域分割,根据对象的显著性特点,在已分割好的各个区域提取出显著性点作为潜在目标点,得到潜在目标点集合,之后采用改进的双滑窗算法对这个集合进行更为细致的识别,剔除伪目标,检测出真实目标.实验表明,该算法具有良好的检测效果,预注意机制有效降低了算法运行的时间,改进的双滑窗算法使得检测的鲁棒性更强,对于目标区域带有运动阴影的红外图像以及复杂背景下的红外图像均能进行正确的检测.     

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.     

基于分维像的红外弱小目标检测方法

针对红外图像的特点及分形分维的特性,提出了基于分维像的红外弱小目标检测方法.用滑动窗口在红外图像上滑动,根据分形布朗运动计算出窗口分维作为该窗口中心像素的分维,这样就可以计算出图像每一像素的分形分维,并以此为元素构造成分维像.在分维像中,人造目标的分维值小于自然背景的分维值,适当地选取阈值就可以把目标检测出来.实验结果表明,用分维像的方法检测红外目标可以取得很好的效果.     

运动点目标的检测识别方法

主要研究点目标检测技术，提出了点目标检测技术的难点．简介4种点目标检测的方法，最后主要叙述采用TDLMS自适应滤波法来检测识别红外图像的运动点目标．     

一种快速实时的低信噪比红外点、斑点目标检测方法

针对红外弱小目标检测的重要性和困难性,首先采用一次门限进行比较预处理,然后根据目标的特点选取合适的高通模板进行图像空域滤波,滤波后进行自适应门限分割,将低信噪比的红外点目标从罱的背景中分割出来,最后点目标检测方法进行点合并,对同时存在的斑点和面目标进行检测,该算法可有效地减少运算量,可对同时存在的点,班,点,面目标进行实时快速检测。     

红外图像运动目标检测与识别

提出了一种利用相邻帧红我图像实时相减提取运动目标序列的方法，把复杂背景下运动目标识别问题转化为较简单背景下目标识别问题，介绍了一种基于差分图像序列的实时处理算法，可对多个运动目标进行识别与定位。     

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。     

基于数学形态学的红外点目标实时检测算法及其CPLD实现

基于数学形态学提出了一种红外图像序列中点目标的检测算法及其硬件系统的实现 .首先介绍了基于数学形态学的点目标检测算法的基本原理 ,然后根据算法的特点提出了它在CPLD上的并行流水线实现方法 ,最后给出并分析了算法软件和硬件系统的仿真结果 .结果表明该方法可以快速、可靠地检测出低信杂比红外图像序列中的点目标 ,且系统结构简单 ,无需存储器 ,适合实际工程中使用     

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。     

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     

一种新的运动点目标检测方法

常规运动目标检测中所用图像都是基于二维空间坐标的序列图,文中根据运动点目标与静态背景的特性,采用一种新的图像表示方法,以时间和空间为坐标,描述的时空图像能较直观地反映运动目标与静态背景的差异,易于实现目标与背景分离。通过实例处理表明,时空方法能更有效地从复杂背景中检测出低信噪比的运动点目标,抗噪声干扰能力强。     

基于目标检测的红外和可见光动态图像融合

提出一种基于运动目标检测的红外和可见光动态图像融合方法,通过对红外序列图像中的运动目标进行检测,将运动目标信息融合到可见光序列图像中。试验结果表明,文中算法所得到的融合图像能够综合利用红外图像较好的目标指示特性与可见光图像较清晰的场景信息,有利于安全监视人员进行目标识别和情景感知。     

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。     

基于向量小波变换的小目标检测方法

研究红外图像中的小目标检测问题 .将小目标考虑为二维图像中具有相对连续小块区域的灰度信号突变 ,用向量小波变换来增强目标 ,抑制噪声 ,从而提出了一种由粗到精的小目标检测和分割方法 .实验结果表明 ,对一般噪声条件下得到的红外目标图像 ,该方法能准确地检测、定位和分割小目标 .而且 ,该方法鲁棒性好 ,简单实用     

基于遗传算法的红外车辆目标模糊增强

由于红外车辆目标在成像过程中存在许多不确定性即模糊性,针对红外图像的模糊性将模糊理论应用于红外图像增强处理,本文提出了一种新的基于模糊理论的图像质量测量函数,把它作为遗传算法的适应度函数对非完全Beta函数的α和β参数进行自适应动态调节来拟合几种典型的灰度变换曲线,实现了感兴趣区域红外车辆目标的自适应模糊增强.实验结果表明了该方法的合理性和有效性,在性能上优于传统的图像增强技术和现有的一些同类增强技术,具有较高的自适应性和智能性.     

动态卷积的3D点云目标检测算法

针对不规则且稀疏的点的提取特征问题,提出一种以动态卷积作为特征提取的3D点云目标检测算法.首先,以一种新型的动态卷积的方式自适应学习点的位置特征,分类出前景点与背景点,同时对提取出的前景点逐一做回归框;然后,用非极大值抑制选出分数值最好的回归框.其次,进行粒度的细化,得到修正规范的3D回归框,完成3D物体的目标检测.最后,在KITTI数据集上验证算法的有效性.结果表明：文中所提算法在汽车类、行人类、自行车类数据集上的3D点云目标检测精度更高.