利用特征加权进行基于小波框架变换的红外目标检测

提出了一个基于背景纹理多分辨分析的红外目标检测方法。本方法通过对原始图像作小波框架变换提取不同分辨率下背景纹理的特征,利用特征加权技术（FWT）,得到中心向量,求出每个象素点的特征向量到中心向量的距离。根据距离像统计直方图实现阈值判别。实验证明该方法取得了较好的效果。     

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。     

基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测

针对复杂背景红外图像弱目标检测问题,提出了一种基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法。该方法在对红外图像进行离散小波框架变换的基础上,提取目标在各子带图像上的多个特征;然后对各子带图像上的多个特征分别进行融合,获得相应的目标检测判决置信度图;接着采用自适应加权方法对各个目标检测判决置信度图进行融合,得到目标检测判决总置信度图,并对其进行目标区域分割,获得最终的目标检测结果。实验结果显示,该方法对高杂波条件下红外弱目标检测具有良好效果。     

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。     

复杂背景下红外小目标检测技术研究

在复杂红外背景中如果红外点目标所占的像素少,通常的检测方法就很难将目标检测出来,且往往会含有较多假目标。首先对图像进行预处理,利用图像本身的灰度级别对小目标进行初步筛选,然后利用可能目标点的信息对假目标进行剔除。实验结果表明,此方法对复杂背景中小目标检测有较好的效果。     

运动小目标检测最优图像帧数概率模型

针对运动小目标轨迹检测方法存在的最长轨迹拟合范围难以确定的问题,研究了轨迹长度与小目标检测概率分布之间的可描述性和适用性,分析了基于二项式概率分布的轨迹长度优化模型参数与最优轨迹模型帧数之间的关系,连续轨迹中丟失图像帧数与预测误差之间的关系,以及丟帧引起的轨迹拟合长度有效性限制问题,建立了小目标轨迹检测最优帧数概率模型。利用不同干扰下的40组紫外小目标连续视频,进行轨迹建立帧数、轨迹跟踪帧数、连续丟帧有效性测试,验证了文中所建立模型的有效性。     

机载合成孔径雷达运动目标成像研究

研究运动目标成像的关键技术:距离迁徙校正和运动参数检测。利用广义二阶key-stone变换校正距离迁徙,提出不同消失矩的小波检测运动参数方法,适合硬件实现。通过广义二阶key-stone变换和Radon变换实现多运动目标数据的分割;超分辨方法处理获得清晰的多运动目标图像。通过X波段SAR运动目标实际数据验证了算法的有效性,在高信杂比的情况下,可得到比时频分析方法分辨率更高的运动目标图像。     

基于Keystone变换的地面运动目标检测研究

合成孔径雷达 (SAR)在检测地面运动目标中所面临的难题之一是距离和速度的耦合导致了地面运动目标在SAR图像中模糊、错位、甚至消失。分析了Keystone变换的原理 ,提出了Keystone变换在一般正侧式SAR系统具体实现的方法与步骤 ,分析了Keystone方法对不同运动类型目标成像效果的修正作用。最后通过仿真证明了实现方法和分析结果的正确性。     

云背景红外弱小目标结构相似检测算法

由于自然物具有结构自相似性的分形几何特征,云背景条件下,天空和云彩的红外图像在灰度分布上具有强的自相似性,而目标与自然物边缘是奇异点.小目标与自然物只有边缘,没有分形结构的自相似性.采用八种分形结构对区域内像素进行旋转映射,确定最小误差为该区域的分形结构,进行图像恢复,恢复出的图像只包含背景.当原始图像与恢复图像的灰度差大于阈值时,检测出的目标为弱小目标.     

基于BP神经网络的红外小目标检测

针对红外小目标检测问题,提出一种基于BP(back propagation)神经网络的小目标检测算法。该算法利用BP神经网络的函数逼近特性对红外图像进行背景估计,然后根据背景对消原理消去背景噪声,从而检测到潜在的红外小目标。通过仿真实验证明该算法的有效性。     

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.     

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.     

子波变换在红外目标图像边缘提取中的应用

对红外目标图像进行了图像增强和边缘提取。首先采用直方图均衡、非线性灰度变换、滤波的方法对红外目标图像进行增强、抑制噪声 ,然后基于子波变换的原理 ,采用双阈值自动门限化方法 ,对增强后图像进行边缘提取。分别采用了经典的边缘检测方法、正交子波和非正交二次样条子波对红外图像进行了边缘提取试验 ,结果表明 ,采用非正交二次样条子波提取到的红外图像边缘比采用正交子波及经典的图像边缘检测方法的效果好。提出的方法不仅有较强的噪声抑制能力 ,而且检测到的边缘清晰准确。     

运动目标的红外成像模型及其绘制

运动目标红外图像的真实感生成一向是红外场号生成中的难点。首先提出了一个运动目标的红外成像模型，它不仅结合了各种环境影响、目标表面几何形状、结构、热特性等因素，还考虑到内部热状态、以及目标在高速运动状态下的气动加热效果。另外，还设计了适用于红外图像的绘制方法，以提高红外图像的真实感效果并简化程序。在考虑到大气传输和传感器噪声对红外成像的影响后，给出了不同视点的运动目标的红外图像。从实验结果看，该模型及方法模拟效果真实，算法可靠。     

信号奇异特性的检测及其应用

研究了信号发生剧变或有发生剧变趋向的特征 (即信号的奇异特性 ) ,采用一种特殊的积分小波变换可将信号发生奇异特性的位置 (或时间 )确定下来 .并介绍了实验的情况 .     

基于模糊形态学方法的白细胞检测新算法仿真研究

在微细胞检测过程中，白细胞检出是白细胞自动识别系统中最基本也是最为关键的一个环节，其准确性和稳定性直接影响到整个系统的运行速度和识别准确率。由于细胞图象的复杂性，细胞的检出仍然是活跃的研究领域。文章重点研究了白细胞检测方法，在现行方法的基础上，提出了一种基于模糊形态学方法的新算法用于白细胞检测，实验结果表明这种方法比其它方法有较好的优势。     

一种改进的Morlet小波瞬态信号检测算法

噪声中的瞬态信号检测在雷达信号处理领域占据非常重要的地位。本文利用小波变换的性质,提出一种改进的Ｍｏｒｌｅｔ小波的瞬态信号检测算法。该算法在Ｍｏｒｌｅｔ小波基础上引进了线性变换的调频系数以提高小样本超宽带信号检测的检测精度。对实际实验数据及仿真信号的检测结果表明,该方法在低信噪比小样本情况下,对瞬态超宽带信号具有很好的检测性能。     

基于小波变换和行扫描的车牌定位方法

介绍了车牌从预处理到定位的整个过程,车牌预处理部分包括采用运用不等权方法对图像进行灰度化;运用高低帽变换来增强图像的对比度,有利于增强算法的鲁棒性;运用一种新的小波阈值方法来进行图像去噪,有利于去除干扰,突出车牌区域。在车牌定位部分根据车牌自身的特征采用行扫描来对车牌进行定位。实验表明此方法具有较高的准确性,有较高的实用价值。