基于序列图像分组决策算法

针对红外运动弱小目标检测中单帧图像检测率低的问题,在分析了红外图像中运动弱小目标特性的基础上,提出了一种基于序列图像分组决策检测红外弱小目标的方法。该方法利用图像差分法进行目标信息的提取,对图像进行扩边,选取连通域质心来构建滑动邻域块,最后充分利用目标航迹的连续性和噪声的随机分布特性进行目标位置的决策。实验证明,序列图像检测方法对红外弱小目标的检测率要高于单帧图像检测率。     

双邻域差值放大的高动态红外弱小目标检测方法（特邀）

针对现有红外弱小目标检测方法背景抑制不充分、计算复杂度高,导致红外侦察预警系统虚警率高、响应速度慢的问题,提出一种基于双邻域差值放大的高动态红外弱小目标检测方法。首先,分析真实红外图像中目标与邻域的均值特性;然后,计算出目标区域与内外双层邻域的差异,从而提升亮、暗弱小目标的局部对比度并抑制复杂背景和噪声;最后,利用自适应阈值分割算法获取目标的位置。针对信杂比增益和背景抑制因子难以客观评价红外图像序列的目标增强和背景抑制性能的问题,提出一种目标轨迹显著图评价方法,有效评价红外图像序列目标检测性能。实验结果表明:与同类检测方法相比,该方法的信杂比增益与背景抑制因子分别提高了12%与10%,运行时间约缩短了34 ms,是一种有效可行的高动态红外弱小目标检测方法。     

基于光流估计的红外弱小运动目标检测

提出了一种对复杂云层背景下红外图像序列中弱小运动目标分割和检测的方法.首先,利用Hom-Schunck算法计算序列图像的光流场,然后利用阙值分割和数学形态学滤波的方法进行目标检测,滤除噪声后提取出背景中的运动目标.实验结果表明,该算法对实时检测在复杂背景的红外图像中运动的弱小目标具有很好的效果.     

一种空间弱小目标的图像检测方法

针对天基空间观测图像背景缓慢运动和目标信噪比低的特点,提出了一种滤除星空背景检测太空弱小目标及获取运动轨迹的方法。通过对动态背景序列图像的背景恒星配准及背景消除,得到了目标图像。通过基于目标特征的滤波,并用质心法计算出每帧目标代替点得到简洁的目标轨迹图像。最后使用Hough直线检测算法和最小二乘法提取目标轨迹。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于高阶统计判据的红外弱小运动目标检测

针对红外预警与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题，在分析红外灰度图像的非平稳高斯特性的基础上，提出了一种基于高阶统计判据的检测算法。先用一个空域的白化去均值滤波器进行空间背景抑制，为下一步时域高阶统计判据建立一个不相关的高斯背景，根据三阶以上的高阶累积量对于高斯随机过程“盲”的原理，用高阶累积量作二元统计判据检测红外图像背景中的运动弱小目标。算法全面考虑了红外灰度图像和目标在时域与空域方面的特性,大大增强了目标信噪比。通过实际获取的大地背景目标红外数据检测表明,此算法能有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,虚警率少,抗噪声干扰能力强。算法易于硬件实现,能够有效地应用于红外搜索与跟踪系统的实时目标检测中。     

基于噪声方差估计的红外弱小目标检测与跟踪方法

针对红外弱小多目标图像背景杂波干扰严重、弱 小目标检测率低和目标跟踪困难的问题,提出一种 基于噪声方差估计的红外弱小目标快速检测与目标跟踪算法。首先采用改进的形态学 滤波抑制背景噪声, 对处理后的多帧图像进行方差估计初步突出目标像素;然后对其进行信噪比(SNR)估计得到整个图像序列像素得 分,图像中像素SNR高的被标记为目标像素;再对标记过的图像进行分块分析 ,准确提取出连续图 像序列中的目标像素;将检测出的目标像素作为Hough变换的目标跟踪算法的输入,设置双 阈值实现目标 的有效跟踪。实验结果表明,在复杂背景下的红外弱小目标提取中,基于噪声方差估计的目 标检测拥有较 高的检测概率和较低的虚警概率,将其获得的目标像素作为Hough变换的输入,不仅可以有 效跟踪目标, 而且简化了算法的复杂度,实现目标的快速提取和跟踪,具有很高的应用价值。     

背景自适应的多特征融合的弱小目标检测

针对红外复杂背景下的弱小目标检测难题,提出一种基于背景自适应的多特征融合的复杂背景下弱小目标的检测算法。首先,通过对红外图像进行空域滤波去除孤立噪声点,并利用恒虚警率分割消除大面积平稳背景,获得疑似目标集。然后融合红外图像的背景信息、弱小运动目标的灰度特征、目标与周围像素的方向梯度特征等多个典型特征,消除疑似目标集中的大部分假目标,最后运用运动特征获取真实目标的轨迹,最终实现复杂背景下的红外弱小目标的检测。实验表明:该算法能实现复杂背景下低信噪比的红外弱小目标快速检测,具有检测概率高,算法速度快,鲁棒性好的特点。     

一种改进的红外弱小目标快速检测方法

针对复杂背景下红外弱小目标检测率低、目标跟踪困难的问题,提出一种改进的红外弱小目标快速检测方法。该方法采用改进的形态学滤波抑制背景噪声,对处理后的多帧图像进行方差估计初步突出目标像素,然后对其进行信噪比估计得到整个图像序列像素得分,图像中像素信噪比高的被标记为目标像素,再对标记过的图像进行分块分析,最终准确提取出连续图像序列中的目标像素。检测出的目标像素作为Hough变换的目标跟踪算法的输入,设置双阈值实现目标的有效跟踪。实验结果表明,在复杂背景下的红外弱小目标提取中,基于噪声方差估计的目标检测拥有较高的检测概率和较低的虚警概率,将其获得的目标像素作为Hough变换的输入,不仅可以有效跟踪目标,而且简化了算法的复杂度,实现目标的快速提取和跟踪,具有很高的应用价值。     

基于蜕化决策树的红外目标检测

针对复杂背景下单帧红外图像中的弱小目标检测的问题,提出一种基于蜕化决策树的检测算法。该算法通过提取红外小目标梯度对比度、邻域灰度分布等多个统计特征,充分利用了各个特征的互补作用,达到了高检测概率和低虚警率。通过对实测数据进行仿真,结果表明该方法能有效检测红外弱小目标。     

一种单帧图像红外弱小目标检测算法及DSP实现

针对红外图像中存在的弱小目标,使用多种检测算法融合检测红外图像中的小目标,该算法对低信噪比红外图像中的目标检测准确率高,虚警率低.同时使用TI DSP芯片在硬件电路中实现算法,并在实际中应用.     

基于OpenCV的红外弱小运动目标检测与跟踪

针对信噪比低、背景和噪声干扰严重的红外图像,根据图像序列中运动目标的帧间相关特性以及噪声的不相关理论,基于OpenCV（Open Soure Computer Vision Library）计算机视觉库,提出了一种弱小目标的检测算法,并对检测到的目标进行了跟踪。采用能量累积的方法得到背景,然后从原始图像中去除背景,提高信噪比;利用目标的帧间相关特性以及运动信息去除噪声;最后通过Kalman滤波算法来对检测到的目标进行跟踪。实验结果表明:该检测算法能有效地从序列图像中提取出弱小运动目标,跟踪算法也能实时地进行跟踪并在目标被遮挡时准确地预测出目标位置。     

基于多向梯度法的红外弱小目标快速检测方法

针对复杂背景下红外弱小目标信噪比(SNR)低、对 比度小造成的红外目标检测率低和实时性差的问题,提出一种基于多向梯度法的红外弱小目 标快速提取算法。目标提取前, 利用多尺度拉普拉斯-高斯(LoG)算子抑制图像背景,凸显背景边缘轮廓与弱小目标;然后 引 入多向梯度目标搜索算法,选取最佳梯度数,利用最简算法快速搜索目标。实验结果表明, 本文算法处理后的红外图像有较高的SNR与对比度,检测率 为传统红外目标提取算法的1.5倍,充分保证了检测精度,且计算耗 时短,实时性强。     

一种新的红外弱小目标检测与跟踪算法

针对低信噪比下红外序列图像中弱小目标的检测与跟踪问题,提出了一种新的基于双边滤波的方法.首先将传统的二维双边滤波扩展为空-时三维双边滤波,由于同时利用了红外序列的空域信息和时域信息,该三维双边滤波能在抑制噪声的同时增强目标和背景之间的对比度.用其实现红外图像的预处理,再用门限分割检测出红外序列中的弱小目标.同时,用序贯蒙特卡洛方法对检测到的弱小目标进行跟踪.实验中,用实际红外序列图像对算法进行了验证,结果表明,在低信噪比下,所提算法能对红外弱小目标进行实时检测和跟踪.     

基于隔帧差分向量无穷范数的运动弱小目标的检测

提出了运用隔帧差分向量无穷范数检测红外图像序列中运动弱小目标一种新算法。 算法以隔帧差分为基础,该处理系统不仅能够探测到帧间位移不小于1个像元的点目标,而且可以探测到帧间位移小于1个像元而多帧累积位移大于1个像元的运动点目标,使算法探测与识别目标的能力大大提高,为不同速度多目标的检测提供了新的可能。仿真实验结果表明,该算法具有较高的检测率和良好的实时特性,能有效地检测出低信比红外图像序列中的弱小运动目标。     

基于粗糙集的红外弱小目标检测方法

提出了利用粗糙集理论处理不完整信息的能力对红外弱小目标的运动轨迹进行辨识的检测方法。首先利用形态学滤波算法，分离出每帧图像中候选目标并提取其特征属性。把提取到的特征属性作为条件属性，把每帧图像中候选目标作为个体，构成知识决策系统。通过对决策表进行约简，得到决策系统的最小决策算法，并利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹一致性来实现小目标的识别。实验表明，该方法能够有效解决目标跟踪过程中目标短暂丢失以及重现的问题，实现弱小目标的稳健检测和跟踪。     

基于复杂背景的红外弱小目标识别

为了降低红外图像中弱小目标检测的虚警率,提升图像边缘处理效果,提出一种基于局部对比度联合facet小面模型的红外弱小目标检测改进算法。首先采用高斯滤波去除图像中高斯噪声。然后,利用改进算法进行图像子块遍历,去除图像中可疑的弱小目标。最后,利用facet模型方向导数特征得到不同方向的弱小目标梯度分布,使算法具有良好的边缘处理特性,从而获得待处理图像中真实的弱小目标。实验结果表明,与传统算法相比,改进算法的虚警率最低,大大提高了图像边缘处理效果。     

基于自适应SUSAN各向异性扩散的红外弱小目标检测

针对复杂背景下红外弱小目标提取困难的问题,提出了一种自适应SUSAN各向异性扩散的红外弱小目标检测算法。该算法结合SUSAN边缘检测算子与各向异性扩散,形成新的扩散方程对红外图像进行背景预测,与原图像差分后实现弱小目标检测。为使算法具备自适应能力,提出SUSAN边缘检测器灰度差阈值的自适应设定方法,采用绝对偏差中值算子作为其扩散系数。实验结果表明,该算法能够有效滤除复杂图像背景,大幅提升信噪比,同时保留目标大小。     

基于分区动态规划和航迹关联的弱小目标检测

序列图像中低信噪比运动弱小目标的实时检测算法，是精确制导系统中的关键算法之一。提出一种图像序列弱小目标实时检测新算法，采用分方向区间的动态规划算法和二值图像航迹关联检测。通过在动态规划能量累加过程中引入方向限制，减小了噪声轨迹能量积累和目标轨迹能量扩散，提高了算法的目标检测能力。对算法的检测性能进行了仿真实验，结果表明该算法能有效检测深空背景下信噪比大于1.8、运动方向任意、速度不大于1像素/帧的多个运动弱小目标。     

基于全卷积网络的复杂背景红外弱小目标检测研究

针对复杂背景红外弱小目标检测过程中存在的检测误差率高,检测时间过长等问题,提出基于全卷积网络的复杂背景红外弱小目标检测方法。分析复杂背景红外弱小目标检测的研究进展,找出不同方法的缺陷,采集红外图像,提取目标检测特征,并采用全卷积网络设计弱小目标检测的分类器,实现复杂背景红外弱小目标检测。实验结果表明,该方法的复杂背景红外弱小目标检测精度超过97%,具有较高的实际应用价值。     

一种背景特征空间相关的跟踪算法研究

针对天空背景红外图像弱小、目标可利用信息特征少,采用通常的几何、纹理等目标特征的时域相关性跟踪算法难以实现连续平稳跟踪的情况,提出了一种基于后处理的弱小目标检测跟踪算法,即利用背景特征的空间相关性实现弱小目标检测,结合前后图像帧中目标灰度特征和运动特征的时域相关性实现了弱小目标的连续跟踪。实验结果证明,该算法对天空背景红外图像弱小目标跟踪稳定可靠,实时性好。