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。     

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．     

混沌预测用于红外目标检测算法

提出一种基于混沌特性的红外云背景图像预测算法,在分析云背景红外图像空间分布上存在混沌现象的基础上,引入Volterra级数对云背景进行混沌预测.仿真结果表明,该算法对云背景杂波具有良好的抑制效果,能有效地提高云背景的预测精度,预测残差符合白噪声特性,显著提高目标的信杂比,从而改善目标的检测性能.     

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。     

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.     

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。     

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.     

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总是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．     

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。     

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．     

航道智能监控系统中运动目标的检测与分割

运动目标的检测与分割是航道智能监控系统中的重要环节,先通过对图像作预处理平滑图像去除噪声,减小波浪对运动目标检测算法的影响,然后利用运动目标检测算法在背景中提取到前景对象,最后通过连通区域标识算法把每个对象用一个外接矩形来标识,从而实现对运动目标的检测与分割。     

基于三帧差分及Canny算子的运动目标提取

针对目前常用的运动目标提取方法易受到噪声、光线变化的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于三帧差分和Canny边缘检测相结合的运动目标提取算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分;然后对差分结果其进行区域填充,得到运动区域;再对当前帧进行Canny边缘检测得到边缘图像,二者相“与”得到运动目标的精确边缘图像;最后通过区域填充得到运动目标图像,从而实现运动目标的提取.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从图像序列中提取出来.     

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．     

一种运动背景下目标快速定位方法

针对运动背景下目标检测算法计算量大,难以实现实时跟踪的问题,提出了一种目标快速定位方法.该方法采用图像配准补偿背景运动量,由多帧图像差分消除背景图像获得目标图像,通过自适应阈值对目标图像二值化,用形态学处理消除噪声斑点,最后通过连通区域像素个数统计判决,进一步去除伪目标,最终定位目标区域.试验结果表明该方法能在2-6 ms内准确定位平移运动背景下的目标.     

遮挡情况下运动目标的跟踪

遮挡是基于图像对运动目标识别与跟踪时经常遇到的问题,也是动态图像处理上比较难于解决的问题之一。首先给出了一种基于2-D图像序列的运动目标跟踪算法,并对其实现技术进行了讨论。最后给出了实验结果,从实验结果可以看出,该算法对短时间内被遮挡的运动目标的跟踪和预测效果良好。     

融合改进帧差和边缘提取算法的运动目标检测

针对帧差算法检测运动目标存在的目标边缘缺失和空洞的问题,提出一种将改进帧差和基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法相融合的运动目标检测算法。首先,使用帧差法快速检测变化区域,并通过面积阈值判断是否进行当前帧的检测以提高算法实时性;其次,在运动目标边缘提取中,提出一种基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法提取当前帧运动目标边缘,以解决检测目标边缘缺失的问题;最后,将改进的三帧差分法提取运动目标像素点填充目标边缘图像,以解决检测目标内部空洞的问题。对比实验结果表明,该融合算法对视频中的运动目标能以较高的准确度和完整度实现运动目标的高效检测。     

基于差分法和概率估计方法的运动目标检测

针对视频序列运动目标检测问题,提出根据灰度直方图概率密度函数特点自动确定阈值的方法,以准确地从背景中分割出运动目标.本文以差分法为基础,利用正态分布的经验法则确定阈值,对差分图像进行分割,并用方框标识运动目标.该方法省去了滤波、形态学处理等冗余步骤,缩短了图像处理的时间.实验表明,该方法实时性强,且对面积较大或较小的运动目标都能达到有效跟踪的目的.