基于形态学和改进管道滤波的红外小目标检测

红外小目标的正确检测是图像处理领域中的一个重要课题,现有方法没有充分挖掘小目标的特征导致目标容易淹没在复杂的背景中.此外,目标的运动轨迹信息没有完全利用也使得目标和孤立噪声不易区分.为了解决该问题,设计了一种基于多属性形态学和改进管道滤波相结合的算法.对红外图像构建最大树,并通过面积、高度和对角线属性综合提取小目标的多种特征达到目标增强背景抑制的目的,融合多属性形态学得到的结果确定候选目标,通过改进的管道滤波利用目标运动轨迹的规律性进一步去除类目标噪声.将所提出的方法在4个数据集与4种方法进行比较,实验结果证明所提出的方法能在最大程度上抑制背景杂波的同时增强目标,对多种复杂场景下的不同类型、尺寸不一和亮度差异大的目标检测效果鲁棒.     

红外序列图像小目标的特征及不变性分析

对红外序列图像小目标检测过程中出现的误差做出了分析，在检测过程中采用形态学中的Top-hat滤波，并根据目标运动的连续性去除噪声和云团。对目标与背景灰度均值之差，目标灰度方差和目标面积这三个特征量进行了研究，发现它们保持相对的稳定，可以作为小目标的不变特性，利用这些特征量设计了RBF神经工对检测结果进行评估，实验结果证明该方法是可行的。     

一种改进的红外小目标检测与识别方法

研究天空背景下红外运行小目标的检测与识别,对序列红外图像进行增强处理后,通过形态学滤波去除弱噪声,再用分害虫算法把目标和强噪声从背景中分离出来,最后用RMTI算法找出目标,并得出目标运行轨迹,实验结果表明,该方法能有效地检测定位运行小目标。     

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。     

红外桥梁目标识别在多DSP系统上的并行实现

针对多总线多DSP实时图像识别系统,研究了桥梁目标识别的并行算法。算法采用流水线技术,在其设计过程中重点考虑将算法划分成独立的模块化的子任务,并将任务均衡地分配给各处理器。为进一步提高算法速度及流水线效率,对算法进行了优化。实验结果表明本并行算法具有成本低、效率高的特点。     

基于动态规划的红外小目标检测与识别

研究了天空背景下红外运动小目标的检测与识别,对序列红外图像进行增强处理,通过模板滤波去除弱噪声;运用分割算法和聚类分析把目标和强噪声从背景中分离出来。根据所定义的一种距离运用动态规划的方法找出目标,并得出目标的运动轨迹,给出整套处理方法的实验结果和分析。     

天空背景下红外小目标检测算法

针对空中背景下红外目标由远及近的过程中的特征变化,提出了一种基于变分辨率信息的融合思想的移动小目标的检测算法,实验结果表明该算法能有效地检测和跟踪点目标、斑点目标和面目标,并且而且运算量小,检测速度快;     

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。     

一种FPGA实现的红外小目标检测算法

针对环形去最大中值滤波和帧间轨迹关联红外小目标检测算法流程与现场可编程门阵列(FPGA)并行不兼容的问题,对原有算法进行了并行化改进.主要从简化阈值计算、采用上一帧统计值进行自适应阈值分割和多帧检测循环三个方面进行了优化.在对检测性能影响较小的前提下,通过对算法结构进行优化,消除了算法中全局计算依赖,使其更适于FPGA进行算法实现.以FPGA实现优化后算法时,在80 MHz工作时钟下,处理2 800×2 800像素图像能够达到10帧/s的速度,满足大部分实时红外探测系统的要求.     

红外小目标检测与跟踪方法研究

复杂背景中小目标的检测与跟踪一直是监视和告警系统的重要组成部分,综合该领域近年来的研究成果,从空间滤波和时间滤波的角度对现有的红外小目标检测方法进行了简单的概述,并分析了今后的研究方向。     

红外小目标检测中的背景预处理技术研究

研究了红外小目标检测的预处理方法。建立了红外小目标图像的场景模型。对现今几种常用的背景预处理技术进行了分析和对比。实验结果表明,在实际应用中,要根据处理要求进行合理的选择。并且可以将这些方法组合起来,形成多级处理,取得理想的预处理效果。     

基于Haralick离散正交多项式曲面拟合的弱小多目标检测方法

提出一种红外弱小多目标图像检测方法,图像先经过中值滤波、高提升滤波增强处理,再用基于Haralick离散正交多项式曲面拟合图像,拟合曲面的极大值点即目标点,可以利用导出的二阶方向导数算子与图像进行卷积得到。对天空、地面背景下低信噪比的红外弱小多目标图像能够有效地分割,增强处理能够有效地抑制噪声干扰。描述了对图像的处理过程,并分析了分割结果。实验表明该算法在执行效率和检测概率上能够取得满意的结果。     

从图像中快速检测直线的并行算法

提出了一种在具有可扩展机群体系结构的通用超级并行机环境下的快速直线检测算法．采用最优域划分法将原图像进行NXN等面积划分，并映射到并行系统各节点的局部坐标下进行直线检测．通过先后两次在Hough变换的扫描过程中提前引入闽值作用，可有效减小计算的复杂度．同时证明了，划分后的子图像采用原阈值的1／（2N-1）进行检测，可满足原图像中的直线目标不丢失的要求．实验结果表明，所提算法具备高鲁棒性和强抗噪能力，能有效提升加速比，该比值的最大值可为25．320．     

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     

海面目标自适应实时检测

针对海面运动载体所获得的可见光序列图像及图像自身特点,提出了一种既适应于海天背景下的小目标而又适应于海岸背景下的大目标的目标快速自动检测方法.首先,量化子图像的区域复杂度以及单元区域上、下邻域的灰度差异,以预测并定位海界限区域,摒弃不含海界限区域的图像;采用周围纹理抑制方法改进的Canny算子提取海界限区域的主要轮廓,并进行Hough变换而提取海天线或海岸线;依据海界线上的灰度环境判断背景,在划定线附近的局部区域,凭借该区域内海面灰度的平缓特性而对其进行聚类提取目标;分析剩余海面灰度的统计特征,求取属于海面区域的灰度范围,快速区分海面区域和非海面区域;最后,进行后续处理,以剔除伪目标并标记真实目标.结果表明,该方法处理单帧图像的平均耗时在100 ms以内,具有较好的准确性和实时性.     

对有背景的图像实现运动目标的边界检测

提出了一种对有背景的图像实现运动目标边界检测的方法，用零交叉方法获取宽度为一个像素的边界，应用腐蚀和膨胀算子获得边界强度信息，通过生成目标模板屏蔽了背景噪声，最后生成了便于边界跟踪的边界图像。