单通道UWB SAR地面运动目标变化检测

工作在VHF/UHF波段的超宽带合成孔径雷达（UWBSAR）具有叶簇穿透和高分辨成像的能力。文中提出了一种适合单通道UWBSAR的地面运动目标检测方法——基于子孔径图像变化检测的运动目标检测算法。该算法利用UWBSAR的大波束角特点,在方位向选取较大时间间隔的两个子孔径生成子孔径图像,并根据运动目标在不同子孔径图像上聚焦位置的差异检测运动目标,估计运动目标速度和位置。文中给出了该方法的原理、参数选择、实现步骤,并基于UWBSAR实测数据验证了所提方法的有效性。     

一种基于自适应非线性滤波的UWB SAR目标检测预处理方法

超宽带合成孔径雷达(UWBSAR)具有叶簇穿透能力,但树干等强散射点在图像中形成了大量的脉冲杂波和针状杂波,使检测UWBSAR图像中的目标变得十分困难。本文运用自适应非线性滤波方法对图像进行预处理,滤除了图像中的脉冲杂波和针状杂波,使在恒虚警率(CFAR)目标检测中虚警率明显减少。实际UWBSAR的目标检测结果验证了这种预处理方法的有效性。     

基于HMM的机载UWB SAR图像中的点目标检测

UWBSAR图像中的目标检测通常指二面角目标检测，点目标检测由于没有发现军用车辆等人造目标这一直接效益而受到较少关注。为满足一些UWB SAR图像中检测点目标的需求(如图像融合时的配准，通过路灯和树木进行道路检测和为了抑制树干杂波而识别树干杂波等)而研究了其中的点目标检测问题。通过综合运用方向依赖滤波、隐马尔可夫模型和恒虚警率检测技术，设计了一种用于机载UWB SAR图像中的点目标检测算法。     

一种序列图像中运动点目标的检测方法

序列图像中运动点目标的检测按图像的成像系统不同,可分为红外图像中运动点目标的检测和可见光图像中运动点目标的检测,而现有检测算法多是针对前者。为寻找一种适用于两种类型图像的运动点目标的检测方法,以多云天空为研究背景,提出了一种新的运动点目标检测算法。采用高通滤波和形态学滤波相结合的方法进行背景抑制,基于检测前跟踪（TBD）的基本思想,根据相邻三帧进行目标分割,利用轨迹能量累积方法完成目标检测。理论分析和仿真结果表明,该算法简单易行．既适用于红外图像又适用于可见光图像的运动点目标,而且对目标的运动速度和方向无任何限制。     

基于投影变换与轨迹关联的目标检测算法

低信噪比条件下序列图像中微弱点状运动目标的检测是许多实时监视系统的关键算法,具有信息量大、目标轨迹组合复杂和实时处理难度大等特点。为有效检测出微弱点目标,提出了一种基于最大值投影与目标轨迹关联相结合的运动点目标检测算法,仿真试验表明该算法具有较好的检测性能,可有效地检测出低信噪比条件下图像序列中的运动点目标,同时也可检测出交叉运动的多个点目标。     

舰载红外警戒系统目标图像的离群点挖掘算法

针对舰载红外警戒系统目标图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于离群点挖掘的目标检测算法(OBTD)。依据目标与背景在灰度分布上的不同特性,算法将弱小目标视为离群点。分割图像为一系列的子图像,计算子图像中各像素值的局部可达密度,设定阈值挖掘出离群点,得到可能的目标点。算法时间复杂度低,实时性好。试验表明,该算法能有效地检测出图像中的弱小目标,便于进一步的目标识别和跟踪。     

一种红外弱小目标的检测方法

提出了一种基于小目标模型的检测方法。该算法对图像中极大值点为中心的局部区域进行能量判别,可以有效地检测出目标;对算法的性能进行了分析。实质是综合利用目标的局部对比度和空间大小两个信息,因此可以更有效地提高目标的信噪比,提高检测概率。通过对实际红外图像和仿真图像的检测实验,都证明了算法的有效性。     

海空背景下红外点目标检测算法

提出了一种基于灰度形态学的海空背景下的红外点目标检测算法。该算法三步：第一步,对原始序列图像进行了膨胀后累加,以提高信噪比（SNR）;第二步,对原始序列图像进行形态学滤波,去掉噪声和目标以提取出背景;第三步,前两步结果相减,自适应阈值后即可得到点目标,用实际摄取的图像进行实验,结果表明该算法能检测出信杂比（SCR0为1的红外图像。     

基于稀疏环决策的天空背景红外弱小目标检测算法

针对天空背景红外图像中弱小目标检测的难题,分析了红外目标检测的模型,提出了基于稀疏环决策的目标检测算法。利用数学形态学滤波目标增强方法对图像进行背景抑制,而后采用恒虚警检测方法对滤波后图像进行自适应分割,从而获得候选目标点,然后计算各个候选目标点的局部自相似性描述子,对自相似性描述子归一化、分块之后得到稀疏环表示,利用相应的判断准则可以判别目标点与虚警点。实验结果表明,该算法应用于复杂云层背景弱小红外目标图像能够得到较理想的结果,与移动管道滤波方法相比,能有效区别目标点与固定云层杂波干扰,并且虚警率低,易于实现。     

一种强背景下点目标检测算法及硬件实现

白天观测条件下高亮度的天光背景使空间目标淹没在强的背景噪声中,而且由于目标运动角速度高,背景起伏大,帧间数据相关性较小,只能采用单帧数据进行处理.为了有效的检测到空间目标,扩展目标观测时段,针对背景噪声强、数据量大的实时检测难题,提出了适合硬件实现的空间弱小目标检测算法.该算法;(1)将目标图像进行平场归一化;(2)利用形态学.Top-Hat算子对归一化后的图像进行目标增强;(3)利用均值滤波对归一化后的图像进行背景估计;(4)图像差分及采用恒虚警方法检测出目标.该算法能在单帧条件下有效地消除强背景的起伏变化及短曝光所引起的快门效应,可将空间点目标可靠地检测出来.最后,文中给出了该算法的硬件实现的并行处理结构,有效减少数据处理时间.通过实测数据的试验结果表明,该算法的检测概率高于单一滤波算法,且能够对信噪比约为2的空间点目标进行可靠的检测,具有很好的实时性能.     

基于偏振信息融合的海洋背景目标检测

针对海洋背景目标检测,提出了一种基于偏振信息融合的海洋背景目标检测方法。该方法根据目标与水体偏振信息的差异性以及偏振图像能很好弱化背景噪音的特点,设计了一组图像融合规则,并通过该组规则来融合强度、偏振度和偏振角等各分量图像。最后,对融合结果采用基于轮廓层次树的目标检测方法进行测试。实验结果表明,融合后的图像能很好地抑制海面波纹噪音,同时增强了目标的边缘轮廓和纹理细节信息,以及提高了目标与背景的对比度,使目标更易于被检测出来。     

基于多分辨率能量特征的SAR目标检测

针对UWB SAR中二面角目标和树干杂波在方向域和频率域的不同特性，特别是频率域相关特性的不同，给出了一种新的多分辨率划分方法，通过该方法对原始图像的处理得到多分辨率图像序列，并以该图像序列为对象提取能量特征，最终实现了目标检测。对实测数据的检测表明，该方法能有效地抑制杂波，提高目标的检测性能。     

用于红外弱小点目标图像的超分辨增强技术

提出了一种适用于红外弱小点目标增强的超分辨重建技术.为实现这一目标,首先引入基于图像稠密描述的特征流场,然后将计算得到的高精度流场用于相邻帧配准,通过图像融合和不断迭代得到高分辨重建图像.实验表明,对图像进行超分辨处理后,弱小目标的分辨率可以得到有效增强,局部信噪比可以得到提升,复杂背景可以得到抑制.     

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。     

基于红外双波段图像融合的点目标识别

为解决红外警戒系统中点目标的识别问题,提出了一种新的点目标识别方法。该方法 首先分别对单波段红外图像进行背景预测与抑制,然后对取自适应阈值后的双波段图像根据目标的运动特征进行融合,最后通过图像序列分析给出最终的目标识别结果。仿真实验表明,该方法对背景有很好的抑制效果,可大大减少目标识别中候选目标点的数目,因而有利于点目标的识别。     

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.     

一种双/多波段红外目标融合检测方法

针对双/多波段红外目标检测问题,提出了一种基于自适应加权投票融合准则的红外目标融合检测方法。该方法首先对双/多波段红外传感器进行图像配准,然后对单传感器红外图像进行处理,得到单传感器目标检测结果,最后使用提出的自适应加权投票融合准则,对单传感器目标检测结果进行融合,得到最终判决。实验结果显示,该算法能在较大程度上降低目标检测过程中的不确定性,从而提高了系统的检测性能,同单波段检测结果和其他的融合结果相比,该方法能有效地降低漏警概率和虚警概率;并且该方法易于实现,并在实际工程中得到了应用。     

提高夜视融合目标可探测性的颜色对比度增强方法

根据人眼视觉系统特性,分析了场景理解和目标探测对彩色融合的要求,并据此提出了一种通过颜色对比度增强来提高目标可探测性的夜视融合方法.该方法使热目标呈红色,冷目标呈蓝绿色;根据红外图像特征,引入了一种和红外图像各像素亮度与图像平均亮度的偏离相关的颜色对比度增强因子,利用该因子可增强目标与背景的颜色对比度,弥补颜色传递彩色融合方法在颜色对比度上的不足,能有效提高目标可探测性.实验表明该方法既能突出红外目标,又能保持丰富的背景细节,在增强场景理解的同时提高了目标可探测性.     

基于向量机的红外小目标检测技术研究

针对红外序列图像中弱小目标检测问题,提出了用最小二乘向量机对原始红外图像中每一像素的局部区域作灰度曲面最佳拟合,在拟合曲面上进行灰度极大值像素点位置估计,实现目标的粗定位。真正的目标取决于中心点的灰度是否高于其邻域的平均灰度。并以径向基核函数为例推导出了极值点估计所需的二阶方向导数算子。对模拟和实际图像进行了小目标检测的实验验证。结果表明,基于支持向量机的小目标检测算法具有较强的适应性。