基于高通滤波和顺序滤波的小目标检测

针对红外图像中弱小目标的检测问题,比较了几种高通模板的效果与性能,提出了一种基于高通和顺序滤波相结合的小目标检测方法。该方法是在采用高通滤波来抑制背景的基础上,利用噪声图像直方图呈高斯分布的特性,用门限判决对图像进行预检测。然后用顺序滤波去虚警点从而得到目标点。实验结果表明,在信噪比SNR>2时该方法能有效地检测出图像中的小目标。     

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。     

红外焦平面阵列非均匀校正算法研究

红外图像的非均匀性已经成为制约红外焦平面阵列成像质量的限制性因素。本文对红外非均匀性的定义和来源进行了深入的探讨,给出了几种非均匀校正算法及其实验结果,最后对各种校正算法的特点进行了归纳总结。     

Mean shift在目标跟踪中的应用

首先总结了Mean shift的发展过程,并且分析了Mean shift算法的参数少,鲁棒性强,快速实现模式计算的特点,然后根据它在目标跟踪中的应用,总结了该算法核函数直方图对目标的特征描述比较弱,容易陷入局部最大值,不能适应目标多自由度变化的缺点,针对缺点提出的不同的改进方法进行了归纳,最后对未来的发展进行了预测。     

低信噪比图像中运动点目标的检测方法

图像中点目标的检测是目前比较活跃的研究领域,它在制导、天文观测、遥感等学科中有着重要的应用价值。在低信噪比条件下,要从图像中检测出运动的点目标存在着不少困难。本文首先分析了低信噪比情况下检测的难点,然后对目前七种有代表性的方法加以评介。     

基于合成带宽技术提高距离分辨率的新方法

多频段子脉冲信号合成距离像,可以降低系统瞬时带宽和采样率要求,并提高距离分辨率。探讨了一种新的基于合成带宽技术的综合子脉冲成像思想,该方法用非均匀采样模型来解决频带合成中子脉冲参数不同带来的问题,然后采用辛格插值方法进行信号的均匀化重建,并最终获取更高分辨率距离像。仿真实验表明,此方法不仅能解决不同参数的子脉冲信号间合成问题,还有效改善了距离分辨率。     

一种混合噪声的模糊滤波算法

为了解决混合噪声图像增强中抑制噪声和保持边缘细节的矛盾,提出一种基于多级中值滤波和模糊加权均值滤波的图像模糊去噪方法.根据不同的区域,不同噪声,通过模糊推理,模糊合成多级中值滤波和模糊加权均值滤波的结果,在滤除混合噪声的同时,保留图像的边缘细节.根据实验结果,从客观和主观两方面比较了本算法和几种方法的效果,表明本方法有较好的抑制噪声,保持图像细节对比度的能力.     

红外焦平面探测器输出图像信噪比计算和分析

推导了红外焦平面探测器输出图像信噪比的一般计算公式 ,并针对红外焦平面探测器在地面面目标自动识别系统中的具体应用 ,计算了其在不同天气情况下的成像信噪比。由计算结果可知 :采用高性能的焦平面探测器后 ,红外成像的图像信噪比非常高 ,即使在较恶劣的天气 (大雾 )情况下也可获取质量较好的红外图像 ,满足自动目标识别系统图像处理的需求     

起伏背景下斑点目标检测的一种新方法

本文提出了一种基于形态滤波的斑点目标检测方法.该方法在信噪比较低,背景较复杂的情况下,有良好的检测效果.     

基于广义交互式遗传算法改进的粒子滤波技术

基于一种广义交互式遗传算法对粒子滤波的重采样步骤进行改进,解决粒子滤波的退化和匮乏问题。该方法结合实际处理的优化问题,人为确定候选窗的范围和大小,利用改进型“拥挤因子模型”选择算子进行选择操作,在数学上确保了迭代过程中粒子的多样性,同时利用“完全算数交叉算子”实现交叉操作,这种交叉算子的优点是可行解空间关于交叉运算封闭,采用非一致变异算子实现变异操作,可有效地捕获可能出现的异常情况。仿真实验结果证明了这种改进后的滤波方法与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filtering, EKF)、标准粒子滤波和正则粒子滤波三种方法相比较,具有较好的迭代估计性能。