云背景红外天空图像的统计模型与仿真

以实测红外云背景天空图像为研究对像,重点对其傅里叶功率谱、灰度分布等统计特性进行了分析,并通过对功率谱函数和灰度分布函数的拟合构造了目标图像的参数模型.与传统的基于背景红外成像特性三要素的模型相比,本模型参数大大减少且没有冗余信息,更有利于控制和使用.为实际应用的需要和验证模型的有效性,以所构造的模型为基础,设计适当的仿真算法生成了云背景红外天空仿真图像,并对仿真图像质量进行了检验.实验结果表明,使用文中的仿真算法得到的仿真图像与具有相同模型参数的真实图像的相似度大于80%,且具有较强的视觉相似性,证明了模型的有效性.     

基于各向异性双边滤波红外背景抑制方法研究

红外复杂背景抑制作为红外弱小目标检测的重要环节,直接影响着后续算法的目标检测概率和虚警率.针对各向同性双边滤波背景抑制方法因无法改变背景预测方向,在方向性的结构化云边缘存在较大预测残差的问题,本文设计了一种利用原始图像邻域统计信息自适应更新滤波尺度、掩模尺寸和滤波方向的各向异性双边滤波背景预测器,以最大限度地分离目标和背景.仿真实验表明该方法对输入信杂比为4的目标的信杂比增益大于4和对原始图像邻域杂波的背景抑制算子大于4.     

基于区域背景预测的红外小目标检测

提出了一种基于变化区域的背景预测算法,用于红外弱小目标检测,来减小背景起伏对背景预测的影响,达到提高弱小目标检测性能的目的。实验结果表明该算法抗噪能力强,能检测出强对比度云层的空中背景中的红外小目标,是背景预测算法的一个重要扩展。通过实际红外图像的实验表明,算法是有效的,具有很好的提取能力。     

几种典型红外弱小目标检测算法的性能评估

对基于中值相减滤波、最大中值相减滤波、最大均值相减滤波和推广的结构张量的红外弱小目标检测算法的性能进行了评估.针对传统评估方法的不足,提出了一种基于支持向量回归的红外弱小目标检测算法性能评估方法.利用该方法分别从图像背景特性和目标特性2方面对4种检测算法性能的影响进行定量分析和比较.实验结果表明,图像背景特性和目标特性对4种算法的检测性能都有较大的影响,而目标特性与4种算法的检测性能的依赖关系更明显;在4种评估算法中,基于推广的结构张量算法比其他3种传统红外弱小目标检测算法具有更好的鲁棒性.     

基于背景预测的自适应弱小目标检测算法

在红外弱小目标检测中,提出了一种改进的背景预测算法,根据小目标在图像中的非参数秩描述,构建了一种非参数秩模板,该模板更好的对背景进行预测,提高了小目标在局部区域的信噪比,经过试验验证,在低信噪比的红外弱小目标图像检测中进一步提高检测率。     

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.     

基于邻域信息TDLMS滤波器的红外小目标检测

为了有效地抑制背景,提高目标与背景的对比度,提出了一种基于邻域信息TDLMS滤波器的红外目标检测算法.该算法对TDLMS滤波器的结构和预测方法进行了改进,充分利用被预测像素的邻域信息对背景进行预测.实验结果表明该算法对不同背景和不同大小红外目标都具有很好的检测效果,能够更大程度提高局部信杂比.     

基于视觉注意机制的红外弱小目标检测

提出了一种基于视觉注意机制的红外小目标检测算法.通过形态学Top-hat算子对图像背景进行抑制,并根据目标与周围背景的对比度不同生成显著图后分割出目标感兴趣区,在感兴趣区域内对每帧图片在尺度空间采用Dog算子处理提高图像信杂比,获得具有较大信杂比的点.为避免目标在帧中消失,采用PID算法跟踪目标点,在可疑目标点周围小区域内采用视网膜皮层理论(Retinex)算法对图像局部区域增强再重新分割出目标.实验证明:该算法能有效对红外小目标进行检测,算法在不同背景的图像检测性能都趋于稳定,当目标融于背景时,能很好地将红外目标检测出来.     

基于分形和粗集理论的云杂波背景下序列图像弱目标检测

提出了云杂波背景下序列图像中弱目标检测新方法.基于粗糙集理论建立了云杂波背景下弱目标检测模型,使之符合两种不同图像边缘的局部分形维的奇异值改变,根据目标和背景的时域特征完成目标检测.实验及仿真结果表明,该算法能够抑制空间和时间相关性强的云杂波背景,且算法简单.     

联合熵流与边缘算子的红外运动目标检测

针对复杂背景下红外目标检测问题,提出一种联合熵流与边缘算子的红外运动目标检测算法.该算法分4个步骤检测目标:首先将熵流作为一种图像运动描绘子,通过熵流确定含目标运动的区域;其次运用Canny算子检测含背景和目标的边缘;然后联合两者捕获背景成分急剧降低、近似精确的目标边缘图像;最后计算边缘图像聚类中心,依据亮度、熵流约束进行区域生长,识别红外目标.对于海空背景下的红外目标图像,实验结果表明该方法能准确地检测、定位目标.     

一种基于背景抑制的星空图像增强方法

针对高空观测图像目标尺寸小、信噪比低以及背景和杂波干扰严重的问题,提出了一种基于背景和杂波抑制的星空图像增强方法。建立了星空背景图像增强算法模型,利用不同形状结构元素的形态学滤波方法对原始星空图像进行背景和杂波抑制,将多个支路形态学滤波的结果加权平均,采用双平台直方图均衡化方法进一步对观测目标进行图像增强。在此基础上对星空背景图像增强效果进行计算机仿真验证,并对增强后图像的信噪比和背景抑制因子进行计算。结果表明,采用该方法能够控制星空背景和杂波,改善图像的对比度,使目标细节更为丰富,便于后续目标检测与跟踪。     

多频段外辐射源无人机检测实验研究

近年来,基于无源双基地雷达的无人机检测手段一直受到国内外研究人员的广泛关注。但常规双基地雷达的无人机检测方法需要作参考信号重构和杂波抑制等手段,使得检测算法较为复杂。基于循环谱的检测算法在不经信号重构和杂波抑制下,利用外辐射源雷达的循环平稳特性和循环谱的强抗噪性,可直接提取到旋翼无人机的微动特征。但该方法使用单频外辐射源雷达,在检测的稳定性和连续性上,由于受到目标距离、俯仰角度等因素的影响而显得力不从心,且检测精度不高。该文从外辐射源信号的循环平稳特性出发,提出了基于多频段外辐射源雷达的无人机检测方法。实测实验表明,使用多频段外辐射源检测时无人机回波信号的循环谱等高图识别率要高于单频段外辐射源雷达,多频联合处理能使检测性能更加平稳。     

基于DSP与FPGA的红外起伏背景估计系统

为了检测出起伏背景下的弱小目标，需要对红外图像进行背景抑制．针对红外起伏背景的统计特性，提出了一种线性、非线性的混合滤波算法，并从工程实用的角度给出了一个基于DSP与FPGA的并行硬件处理系统．结果表明，系统对红外起伏背景的估计效果良好并兼顾实时性．     

基于卡尔曼滤波器的背景抑制及小目标检测

提出了一种采用卡尔曼滤波器作为杂波背景预测器的小目标检测方法,相比较于传统的梯度下降算法,该方法充分利用了假设的杂波图像模型,并且算法中也没有影响检测性能的步长参数,因而具有更好的检测性能,实验表明,该方法能有效地抑制杂波,并同时增强小目标的信号。     

基于子空间投影的SFGPR压缩感知成像算法

针对传统压缩感知SFGPR成像重建算法在强杂波测量环境中往往会失效的问题,提出一种基于子空间投影杂波抑制技术的SFGPR压缩感知成像重建算法.该算法首先在每个天线测量位置通过压缩感知测量模型重建所有的频域原始均匀采样数据,然后采用子空间投影杂波抑制技术滤除较强的地面回波,最后结合稀疏重建算法对地下目标图像进行压缩感知重建.实验数据处理结果验证了所提方法的有效性和准确性.     

海面小型快速运动目标的探测方法

常规扫描相关积累(SIC)算法在探测快速运动目标时易失效，提出了一种与海杂波抑制技术相结合的新型SIC算法．新算法由两分支组成：一个分支通过扫描加权对杂波进行衰减；另一分支确保快速目标的探测。应用海杂波抑制技术可以进一步提高信杂比，降低雷达检测门限，增大小目标的检测概率．仿真结果表明，本方法显著提高了舰载雷达探测小型快速运动目标的能力．     

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.     

基于PSWF函数的机载MIMO雷达降维自适应处理算法研究

针对机载多输入多输出(MIMO)体制雷达的杂波抑制问题,本文提出了一种机载MIMO雷达降维空时自适应处理(STAP)算法。该算法利用PSWF函数,根据雷达参数,离线的构造出杂波子空间的一组完备正交基,实现了对杂波子空间的估计,并运用特征相消法(EC)完成了降维STAP计算。仿真实验表明,在理想情况下,该算法能够获得很好的杂波抑制性能;在考虑阵元幅相误差时,与特征对消法相比,该算法在大幅降低运算复杂度的同时,依然能够保持杂波抑制能力。