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提出了一种基于时域的红外弱小目标检测算法.该方法根据目标与背景的时域特性,建立了不同像素类型的时域模型.首先,对不同像素模型的时域方差进行分析,滤除掉天空背景以及云内部的像素;然后,根据时域剖面线偏离其包络线的程度不同,对弱小目标进行检测.理论分析和实验结果表明文中算法对于低信噪比条件下的弱小目标检测,具有很好的检测性能. 相似文献
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基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂的天空背景,提出了一种基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测算法.首先通过频域残差法对原始图像进行初步处理,缩小红外弱小目标的待识别目标区域;接着利用DoG算子得到预处理后图像的尺度空间并实行特征点检测,获得最佳尺度图像,再对特征图像进行加权融合;最后通过信息熵分割来实现红外弱小目标的检测.仿真结果表明,本文方法跟文献中所提的优秀算法相比,能有效地检测出红外弱小目标,提升了目标图像的信杂比.同时,能很好地适应不同复杂场景,为红外弱小目标的跟踪应用奠定了基础. 相似文献
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基于复杂天空背景下红外小目标的特性分析,提出了一种利用分类背景预测与图像分块技术进行红外小目标检测的有效算法。该算法以背景预测理论为基础,通过边缘检测技术、最大均值和局部最相似分类背景预测技术获得较为准确的图像背景,进而采用统计分割算法从残差图像中提取出较为精确的目标位置。其中,通过图像分块处理,提高了算法计算效率。最后,选取了三组具有代表性的红外序列对算法的性能进行了检验。实验结果表明,所提出预测算法在检测准确性、鲁棒性以及计算效率上都具有明显的优越性。 相似文献
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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。 相似文献
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一种序列图像中运动点目标的检测方法 总被引:5,自引:2,他引:3
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。 相似文献