基于多尺度背景纹理分析的红外小目标检测

提出了一种基于多尺度背景纹理分析的目标检测方法．通过小波多尺度分解来提取背景纹理的能量特征,并计算这些特征向量与中心向量之间的距离,目标检测在所得的距离像上完成．利用红外小目标的特性,根据距离像统计直方图来实现门限的自适应选取．实验验证了该方法的有效性     

纹理模型驱动的基于背景分析的小目标检测

为有效地实现复杂背景下小目标的检测,利用背景分析的思想,提出了纹理模型驱动的基于背景分析的小目标检测方法,可提高对小目标的检测精度且具有较强抗噪能力,实验结果证明了该方法的有效性。     

纹理模型驱动的基于背景分析的小目标检测

为有效地实现复杂背景下小目标的检测,利用背景分析的思想,提出了纹理模型驱动的基于背景分析的小目标检测方法,可提高对小目标的检测精度且具有较强抗噪能力,实验结果证明了该方法的有效性．     

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;     

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。     

士兵和装甲车目标多尺度检测方法

针对士兵和装甲车目标的尺度差异大以及目标距离远近造成的目标多尺度问题,以YOLOv4深度学习算法为基础,提出了一种多尺度目标检测方法. 通过针对性的数据增强方法丰富小目标样本的多样性,对输入图像进行分割预处理以提高网络输入小目标的分辨率,并基于特征金字塔网络实现大、中、小目标的分离检测,最后匹配检测结果并进行NMS处理去除冗余检测框,从而实现多尺度目标检测. 实验结果表明,本文方法在保持大目标检测效果的情况下,中、小目标的平均检测精度分别提升了1.20%和5.54%,有效提高了中、小目标的检测效果.      

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。     

基于多尺度分析的数字通信系统消噪

根据数字通信系统中加性高斯白噪声的特点,分析了去噪阈值的选取,详细地讨论了小波的多尺度浮动阈值方法,它能较好地满足在小信噪比下识别微弱信号的要求,并将这种方法应用于通信系统去噪,做到滤去噪声的同时又有效地保留信号的高频成分．     

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。     

一种基于粗糙度估计的红外小目标检测算法

根据红外图像的特点，提出了一种基于红外图像背景粗糙度的自适应小目标检测快速算法，该算法首先通过对背景的粗糙度的估计来自适应调节LOG算子的两个关键参数；高斯分布因子σ及强度因子k的值，用经过参数调整后的LOG算子进行边缘检测，检测出目标的大致轮廓，根据目标轮廓定出目标的中心点（即种子点），然后由中心点开始进行区域生长，最后得到比较理想的目标分割图像，实验结果表明了该算法的有效性及实用性。     

红外序列图像中运动小目标的检测

研究了红外图像运动小目标检测及跟踪问题．首先利用向量小波的优良性质对运动图像进行预处理,然后经Fisher算法分割出可疑目标,再根据红外小目标的运动特性,采取邻域分析并结合对运动目标在速度平面上的拟合直线分析的方法,可以准确提取和跟踪运动小目标．模拟实验表明了算法是有效的,并且适用于目标遮掩或某一帧偶尔丢失目标的情况．     

多尺度多视点舰船目标红外视景仿真

基于模块化方法构建了舰船目标的多尺度多视点三维特征模型.根据大气传输参数、舰船材质的热物性参数和舰船温度分布,通过设置仿真软件Vega的SensorVision模块和SensorWorks模块参数,实现了舰船目标的多视点红外视景仿真.在此基础上,由多视点原始级别的红外仿真图像与二维高斯模糊模板进行卷积达到模糊降分辨率的效果,从而仿真出多尺度多视点的舰船目标红外图像.仿真结果表明,仿真生成的红外图像与实际图像较为接近,符合实际成像条件下的成像规律.     

红外海面小目标检测的并行实现技术

提出了红外海面小目标检测的并行实现方案,该方案采用了基于多级滤波的小目标检测方法,能在自行设计的多总线多DSP实时图像处理系统上运。详细讨论了该方案的优化问题,以获得成本最优、并行效率最高的系统并行处理方式。实验结果表明,算法是可行的,并行系统优化的理论分析是正确的。     

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。     

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。     

复杂背景下的红外小目标图像信息提取

针对红外小目标跟踪测试系统的目标检测、识别和跟踪,存在着目标面积小、形态特征弱化、背景图像复杂等因素而影响目标信息提取的问题,提出了利用图像处理技术方法,对跟踪系统获取的图像进行改善处理.根据跟踪测试原理和复杂背景目标图像特征,研究了基于低通滤 波法的目标图像的预处理算法,目标图像增强,目标图像与背景分离和Sobel边缘检测算法等图像处理技术,从而对红外小目标图像定位.实验结果表明:所采取的图像处理方法可以对复杂背景下的目标信息提取,结合跟踪系统的控制机制,现实远程目标的动态跟踪.     

融合多尺度注意力和分离解耦头的红外弱小目标检测算法

目前红外弱小目标检测技术广泛应用于预警系统、精确制导、海域监视等军事领域。针对红外弱小目标包含纹理或形状信息有限、传统算法存在较多误检和漏检等问题,以YOLOv5s模型为基础,引入动态小目标数据增强策略、改进网络结构和损失函数,提升模型对于红外弱小目标的检测效果。该方法在红外弱小目标数据集中平均检测精度达到69.2%,参数量为1.64×106,浮点计算量为13.5×109,实验结果表明,该模型能够有效检测复杂背景下的红外弱小目标,具有一定的工程实践价值。     

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.     

小波多尺度方法用于边缘检测

小波极大值有达式给出重构图像信息的一种新方法,它能从图像边缘的属性上扩展解决图像处理问题的方法,由此提出小波多尺度方法对边 进行检测和重构,实验结果表明图像近似值可以从小波模极大值点中重构,而视觉效果却不受影响。