一种空时域结合滤波的运动弱小目标检测方法

依据红外序列图像中弱小目标运动轨迹的连续性,提出一种空时域结合滤波的运动弱小目标检测算法．在分析弱小目标可能的运动轨迹的基础上,构造了一组滤波模板,利用这组模板对时域检测结果进行滤波,确定出弱小目标可能的运动轨迹．并进一步结合时域特征,对运动弱小目标进行累积增强．由于提出的方法充分考虑了序列图像中运动弱小目标的空时域特征,因此具有很好的检测性能．     

一种双波段红外图像弱小目标融合检测新算法

提出了一种基于模糊推理的双波段红外图像弱小目标融合检测新算法．首先分别得到双波段红外差分图像,根据差分图像的噪声特性引入隶属度函数来衡量像素点灰度变化程度,对多帧差分图像进行融合,按照“IF…THEN…”规则分别完成单一波段融合后的图像模糊推理,提取目标运动航迹,最后通过融合双波段的航迹实现弱小目标的检测．仿真实验结果表明,该算法通过模糊推理克服了 “硬”判决带来检测概率低的缺点,利用双波段红外图像融合提高了检测性能,可以有效地检测出低信噪比红外图像序列中的弱小运动目标．     

基于靶场红外图像的弱小目标检测技术研究

分析红外测量图像中背景和弱小信号目标特性,研究用于靶场红外图像中弱小目标检测技术,采用合适的图像预处理算法,通过Kalman预测算法以及目标匹配进行预测和跟踪,并利用靶场真实红外测量图像序列进行了图像信噪比、检测概率、虚警率测试。通过结果分析,该方法对红外弱小目标具有高的目标检测概率。     

提高红外经纬仪跟踪弱小目标精度的新算法

为了解决在复杂背景下有效测量弱小运动目标的瓶颈问题,提出了一种将Kalman滤波与模糊理论相结合的小目标跟踪算法.利用Kalman滤波进行目标点的位置预测,在动态搜索范围内寻找匹配目标点进行图像序列分析,并结合模糊理论进行记忆更新来确定目标可能度.通过目标描述、Kalman预测、确定搜索范围、搜索目标和记忆更新等方面的论述,从理论分析和实验结果两方面证明了算法的有效性.跟踪算法通过记忆的缓慢衰减进行运动估计,实现了红外经纬仪对小于20像素的运动弱小目标动态跟踪的连续性和稳定性.     

一种基于局部特性的红外弱小目标检测方法

针对红外图像弱小目标检测程序复杂和虚警率高的问题,提出了一种基于局部特性检测红外弱小目标的方法.该方法主要根据待检测像素点局部灰度比、局部灰度差、局部能量比以及局部能量差值的大小进行目标检测,避免了传统方法需对红外图像进行背景预测、图像增强等处理,有效地改善了低信噪比下红外图像小目标的检测性能.通过仿真实验对该方法与2种传统方法进行了测试和对比,证明了该方法的有效性和优越性.     

海空背景下红外弱小目标检测方法

针对在海上搜救中弱小目标难以被发现的情况,提出了一种海空背景下红外弱小目标的检测方法.该方法首先进行背景预测,然后将原图像和背景预测后的图像差分进行目标提取,使用Top-Hat变换对目标提取后的差分图像进行滤波处理以去除残余波浪噪声影响,最后使用自适应阈值检测,检测出弱小目标所在的方位.通过和传统的对单帧图像采取Top-Hat变换滤波做法的比较,可以看出来该方法可以较好的去除海浪的影响,检测出亮度较高的红外运动弱小目标,辅助海上搜救工作的完成.     

空天背景下红外多光谱弱小运动目标检测

针对多光谱红外图像序列中未知光谱辐射强度、位置和速度的弱小运动目标检测问题,建立与之相应的框架模型,对于这种含参信号的复合假设检验,采用广义似然比检验（GLRT）得到了该问题的检测算子,同时利用速度滤波器组在实际应用中实现了该检测算子．采用人工合成的多光谱红外图像序列对其进行测试,评估该算法的有效性,结果说明,该算法对...     

一种用于高脉冲重复频率雷达的TBD检测算法

针对高脉冲重复频率雷达高速运动弱小目标检测的距离模糊问题,提出了一种基于动态规划的检测前跟踪算法。在目标的状态转移方程中,将目标的实际距离转化为模糊距离和模糊数两个变量,将解距离模糊问题转换为对模糊距离和模糊数的联合估计问题。文中提出的基于动态规划的检测前跟踪算法,通过最大后验概率估计方法(MAP)联合估计目标的模糊距离、多普勒速度和模糊数的变化,在存在距离模糊的情况下完成了对高速弱小目标能量的积累和检测。仿真结果表明,在多重脉冲重复频率工作模式下,该算法对高速运动弱小目标具有很好的检测性能。     

基于序列图像中运动小目标检测

根据序列胶片图像中运动目标帧间相关特性,提出一种弱小目标检测的方法。采用图像积累的方法,提高信噪比,去除图像背景;采用自适应门限进行阈值分割,得到二值化的图像;利用帧间目标相关的特性去掉噪声点,检测出目标点。实验结果表明,该方法能够有效地提取出低信噪比下序列图像中的微小运动目标。     

一种新的红外弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比复杂环境下红外弱小目标检测问题,提出了一种基于拟蒙特卡罗抽样的检测前跟踪算法.采用新的基于拟蒙特卡罗抽样的高斯粒子滤波算法(QMC-GPF)估计目标运动状态和红外小目标幅度状态,同时利用该滤波算法中迭代更新的协方差矩阵的收敛特性构建判断逻辑,实现目标"软判决"检测.对仿真红外图像序列的实验表明,该算法可快速有效地跟踪和检测信噪比不小于1dB的弱小目标.     

基于动态规划的TBD改进算法

针对在低信噪比条件下基于动态规划的检测前跟踪（TBD）算法在给定的有限帧数情况下可能无法检测到目标的问题,提出了一种基于动态规划的新算法,即在确定目标状态转移时,应用后续观测值对状态转移进行修正.在该算法中,为了减小搜索范围及减少伪航迹,又引入了方向加权的思想,即重点考虑目标存在的可能区域.理论分析和仿真结果表明,新算法的检测性能优于一般的基于动态规划的TBD算法,得到的目标航迹也更加精确.     

一种视频序列中运动目标检测算法

在现有方法的基础上,提出了一种基于Otsu动态阈值背景差法和三帧差法相结合的运动日标检测方法.首先通过改进的Surendra算法建立背景模型,并由Otsu动态阈值背景差分法得到二值图像,然后与三帧差分法结合,得到可靠的运动目标区域并进行背景实时更新.实验结果表明该方法满足视频序列运动目标检测的实时性和准确性要求.     

旋转复杂背景中红外运动小目标实时检测

针对旋转复杂背景中红外运动小目标检测误检率高、实时性差等问题,提出了目标检测新算法。首先对图像进行中值滤波预处理,计算图像光流场,提取特征点,估算背景光流;然后设置阈值,判断提取备选目标特征点集合;最后通过特征点光流矢量角度、目标灰度值区间、目标特征点区域边缘检测的方法,排除备选目标特征点集合中的背景特征点,实时准确检测旋转复杂背景中红外运动小目标。实验结果表明,该算法能够准确地检测出红外多个运动小目标,检测率93.8%,平均虚警率0.126次/帧,平均每帧耗时15.53 ms,每帧图像处理的最大时间为20.45 ms,能够满足运动目标检测对实时性的要求。     

Novel Frame Shift and Integral Technique for Enhancing Low-Light-Level Moving Images

In lowlight level i mage sequence,the noise ofbackground can be suppressed bythe operation of dif-ference orinterpolationetc.[1],andsome other meth-ods developed[2,3].Among all these methods,frameintegral is considered as one of the most effectivemethods to i mprove the signal-to-noise ratio(SNR)of lowlight level i mage.Onthe other hand,sincethetechnique of frame integral suppresses noise by inte-grating and averaging frames,spatial relativity isneeded before the i mplement of the technique,t…     

基于SOFM神经网络的动态手势分割技术的研究

应用基于SOFM(自组织特征映射 )神经网络的算法完成对手势的分割 .动态序列各幅图像的色彩分布相近 ,先对首帧图像通过SOFM色彩分割算法进行训练学习 ,并依据本文提出的一种改进算法使网络学习过程中输出神经元的个数随背景复杂情况改变 ,然后结合运动信息或光流变化确定运动的手的颜色分类 ,从而完成手势的分割 .此外 ,将本文的SOFM算法应用在其他场景图像的分割中 ,也取得了满意的效果     

基于灰度级连通性的FLIR图像的目标检测方法

通过对灰度级连通性及其算法的分析,文中给出目标k级成分区域提取算法,并针对前视红外(FLIR)图像序列提出一种目标检测的新方法。这种方法分为帧内和帧间处理:帧内处理利用目标k级成分区域提取算法实现单帧目标检测,帧间处理利用目标时间连通性实现序列图像间的目标关联和目标检测。仿真结果表明:在噪声和杂波干扰下,所提出的方法对红外图像序列弱小目标检测是有效和稳健的。     

基于统计模型和活动轮廓的运动目标检测与跟踪

提出了一种静止背景视频序列中运动目标的检测与跟踪方法.对连续两帧图像序列作差分计算,对差分图像的灰度分布建立混和高斯模型(GMM),采用期望最大化(EM)算法估计模型参数,并引入基于GMM模型的边界检测算子,进而构造运动边界图像.改进静态图像轮廓提取算法GVF-Snake,利用运动边界图像修改GVF-Snake的能量项,使其能够提取视频序列中运动目标的轮廓.采用一种根据目标区域自动初始化轮廓的方法解决Snake初始轮廓需要手工设定的问题,采用一阶差分预测算法加快轮廓收敛速度.利用改进的GVF-Snake算法对运动目标进行检测与跟踪,结果表明,该算法对刚性和非刚性两类目标都具有较好的检测与跟踪效果.     

基于分段线性模型的卡尔曼滤波非均匀校正算法

为了降低探测器响应的漂移以及非线性对非均匀性校正的影响,提出了一种基于分段线性模型的卡尔曼滤波红外焦平面阵列非均匀性校正算法。该算法引入探测器响应曲线的分段线性模型,对基于卡尔曼滤波器的红外焦平面非均匀性校正算法进行了扩展和改进,不仅能减小探测器的偏置和增益随时间漂移对校正的影响,而且还能消除探测器响应非线性对非均匀性校正性能的影响。一组利用真实红外图像序列进行的实验验证了该算法可获得较好的校正性能。     

内河船舶安全系统中的红外图像拼接

提出了一种较适合红外图像的拼接算法．该算法根据红外成像特点,通过对相邻2幅序列图像差值图像极值点的搜寻,快速提取2幅序列图像之间的重叠部分,并采用线性加权法得到无缝拼接的图像,可提高红外热成像仪在船舶安全中的可用性．