结合视觉注意力机制基于尺度自适应局部对比度增强的红外弱小目标检测算法

如何在没有先验信息的情况下从复杂噪声背景下快速检测到远距离进入的弱小目标,提高整个装备系统的响应能力,是目前IRST热门研究课题。本文通过引入视觉注意机制,提出了一种结合尺度自适应的局部对比度测量的红外弱小目标检测方法。本文首先采用拉普拉斯金字塔尺度空间理论对所有像素点局部对比度进行分析,获得对应的自适应尺度信息;然后在跳出效应的基础上设计了一种基于改进的局部对比度测量模型,最终生成一个显著图来突出目标特性,该方法能够在增强目标对比度同时,抑制背景杂波。定性定量实验结果表明,本文提出的方法相比于对比算法具有较高的红外小目标检测性能,能够对对比度不低于5%的目标稳定检测,适合防空武器装备工程应用。     

基于局部对比度机制的红外弱小目标检测算法

针对复杂背景和低信杂比条件下的红外弱小目标检测难题,提出了一种基于局部对比度机制的红外弱小目标检测方法。该方法提出了一个包含中心层、中间层和最外层的3层窗口,可以使用单尺度计算完成不同尺度弱小目标的检测。首先,对中心层引入匹配滤波思想,有针对性地增强真实目标;同时,提出最接近滤波原则,对最外层进行背景估计,以缓解目标靠近边缘时的检测难题;然后,在目标增强结果与背景估计结果之间进行比差联合的对比度计算,达到同时增强目标和抑制背景的目的;最后,通过自适应阈值分割,提取真实目标。实验结果表明,相比现有算法而言,该算法可更好地增强目标、抑制复杂背景,且原理简洁易实现,可有效减少运算量。     

基于IHBF的增强局部对比度红外小目标检测方法

针对非均匀背景下红外小目标检测率低的问题,本文引入人眼视觉系统对比度机制,提出一种基于改进高提升滤波（improved high boost filter,IHBF）的增强局部对比度红外小目标检测方法。首先,根据小目标的频域特性,通过IHBF运算提升高频信号同时,剔除含有背景的低频信号;然后,提出增强局部对比度方法构建比差联合形式的算子,进一步增强目标与背景间的对比度,获得最优显著图;最后,采用自适应阈值分割技术获取真实目标。仿真结果表明:相对于现有的局部对比度算法,所提方法在检测率、虚警率等方面更具优势,是非均匀背景下检测红外小目标的一种有效方法。     

基于权重强化局部方差对比的红外小目标检测

针对红外图像中背景与目标对比度低、边缘高亮的问题,提出了一种用于红外小目标检测的局部方差对比测度算法.该算法由局部方差对比测度的计算和权重强化函数的设计两个模块组成:局部区域对比利用目标区域三层图像块模型之间的方差差异突出增强真实目标;权重强化函数的设计是为了能更好地抑制背景杂波,充分考虑了目标的统计特征、目标与其相邻背景的统计差异和背景的统计特征.实验结果表明,该方法在增强小目标和抑制背景杂波方面具有较好的效果,时间较短,鲁棒性好.     

基于局部三阶差的红外小目标图像背景抑制算法

针对复杂背景下红外小目标检测中的背景抑制难题,提出一种基于局部三阶差的红外小目标图像背景抑制算法,采用局部三阶差滤波和去虚假目标来抑制背景并增强目标.仿真结果显示该算法在背景抑制、提高图像信噪比及对比度方面有着很强有效性和稳健性.     

基于双邻域对比度的红外小目标检测算法

为了解决密集多目标检测中易造成的漏检问题,提出一种基于双邻域对比度的红外小目标检测算法。首先利用峰值搜索算法筛选出候选目标;再通过单尺度3层双邻域窗口遍历候选目标; 最后利用双邻域对比度模型计算候选目标区域的最小灰度对比度,并用对角梯度因子增强对比度和抑制杂波。结果表明,与5种对比方法相比,该方法的背景抑制因子和对比度增益分别平均提高4.7倍和1.8倍,有效地抑制了杂波,增强了目标。该研究能够准确地检测到相互接近的多个目标,对提高复杂背景下的多目标检测精度是有帮助的。     

基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法

为解决复杂背景下红外弱小目标检测精度低的问题,本文提出一种基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法,算法主要模拟了人眼对目标对比度敏感这一机制。首先利用8向梯度方程提取红外图像的梯度显著图并二值化处理;根据小目标的尺寸大小特征对梯度显著图进行优化处理,剔除孤立的噪声点和尺寸较大的背景梯度显著区域;利用视觉对比机制对优化后的显著图进行局部对比度计算,通过阈值处理剔除虚警目标,完成红外弱小目标检测。仿真实验表明,该算法在低信噪比情况下对红外弱小目标的检测率较高,且虚警率低,单帧检测时间较小。     

采用反向局部多样加权对比度检测的红外小目标检测

具有高检测率、低虚警率和高检测速度的单帧红外弱小目标检测是一项艰巨的任务,因为目标通常很小且暗淡,并且存在不同类型的干扰,例如高亮背景,复杂的背景边缘和高亮度像素级的噪声点（PNHB）。基于HVS的单帧检测算法通常可以实现比传统算法更好的性能,但是,对于基于HVS的算法,如何定义局部对比度的公式是关键问题之一,直接决定算法的性能。到目前为止,研究人员尚未就如何定义局部对比度达成共识,并且已经提出了许多局部对比度定义。现有算法如比值型和差值型的局部对比度算法,不能有效增强真实目标的同时抑制所有干扰,仅以周围区域为背景,而没有考虑周围背景本身的多样性,这些算法浪费了可用于进一步抑制复杂背景的局部多样性信息。提出了一种多尺度比差联合局部对比度检测算法（MRDLCM）。它可以结合比值型和差值型算法的优点,因此可以抑制所有类型干扰的同时增强不同大小的真实目标,且不需要任何预处理。此外,提出了基于反向局部多样性（RLD）的权重函数,该函数利用局部周围区域的局部多样性进一步抑制复杂背景。实验结果表明,所提出的MRDLCM_RLD算法相对于现有算法在检测率和误报率上具有有效性和鲁棒性。此外,该算法具有并行处理能力,对于提高检测速度非常有效。     

采用三层窗口局部对比度的红外小目标检测

在红外制导、预警等领域，高检测率、低虚警率和高实时性地检测出红外小目标具有重大的理论和实际意义。提出了一种采用三层窗口局部对比度的红外小目标检测方法，该三层窗口可以通过单尺度计算解决不同尺度小目标的检测难题，提高检测的实时性。同时，通过在对比度计算前、对比度计算中和对比度计算后等环节中分别对真实目标进行增强、对复杂背景进行抑制，实现提高检测率、降低虚警率的目的。在若干红外序列和图像中进行实验验证表明，相比8种现有算法而言，该方法可以取得更好的检测率和虚警率，其平均耗时仅为某些多尺度算法的1/3~1/2左右。     

采用Gabor核非局部均值的弱小目标背景抑制

在红外弱小目标检测中,由于杂波云层和结构化地面等复杂背景的干扰,导致检测的虚警较多,因此复杂背景的抑制直接影响到目标检测方法的性能.针对这个问题,提出了一种基于Gabor核非局部均值的弱小目标背景抑制方法,并引入了局部结构张量来提高方法抑制背景细节、增强目标信息的能力,此外该操作还减少了方法的运算量,提高了方法的实时性.与小波滤波和高斯核去局部均值方法相比,几组实验结果显示,该方法从主观视觉和数值指标上可较好地抑制复杂背景.     

Small Target Detection Utilizing Robust Methods of the Human Visual System for IRST

Robust detection of small targets is very important in IRST (Infrared Search and Track). This paper presents a novel mathematical method for the incoming target detection problem in cluttered background motivated from the robust properties of human visual system (HVS). The HVS shows the best efficiency and robustness for an object detection task. The robust properties of the HVS are contrast mechanism, multi-resolution representation, size adaptation, and pop-out phenomena. Based on these facts, a plausible computational model integrating these facts is proposed using Laplacian scale-space theory and Tune-Max based optimization method. Simultaneous target signal enhancement and background clutter suppression is achieved by tuning and maximizing the signal-to-clutter ratio (TMSCR) in Laplacian scale-space. At the first stage, the Tune-Max of the signal to background contrast produces candidate targets with adapted scale. At the second stage, the Tune-Max of the signal-to-clutter ratio (SCR) produces maximal SCR which is used to pop-out detections. Experimental evaluation results for the incoming target sequence validate the upgraded detection capability of the proposed method compared with the Top-hat method at the same false alarm rate. Experimental results for the six kinds of cluttered background images show that the proposed TMSCR produces less false alarms (4.3 times reduction) compared to the Top-hat at the same detection rate.     

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。     

基于时空域滤波的红外弱小目标背景抑制

在红外成像探测系统中,对红外图像背景进行有效的抑制是准确检测出弱小目标的前提条件.基于目标在空域局部灰度稳定和时域运动连续的约束,提出了一种基于时空域滤波的红外弱小目标背景抑制新方法.首先,利用引导滤波保存图像细节和时域偏微分方程提取图像中突变区域的优势,实现对图像空域与时域中平稳和强起伏不同特征复杂背景进行抑制处理;然后,将时空域背景抑制结果利用相与操作算子处理完成对高度类似弱小目标信号的剔除;最后,为恢复前期抑制结果中丢失的目标信息,利用时空域融合结果作为引导图像进行进一步优化处理,得到最终背景抑制结果.仿真实验采用两组低信杂比运动弱小目标红外图像序列进行方法验证,并将该方法与几种背景抑制方法进行了比较,实验结果表明:该方法无论从主观视觉还是客观评价指标上均优于其他几种方法.     

一种基于PGF、BEMD和局部逆熵的新型红外小目标检测方法

对比红外小目标检测方法和其它目标检测方法,由于低信噪比、低对比度、小尺寸、缺乏目标的形状和纹理信息等多种因素,尤其是在复杂背景条件下,红外小目标的检测会更加的困难.在实践中,一种基于同组过滤器(Peer Group Fileter,PGF),二维经验模式分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)和局部逆熵(Local Inverse Entropy,LIE)的新型红外小目标检测方法被提出来,以解决前面所提到的问题.其中PGF被用来消除噪声和改善初始图像的信噪比;BEMD算法可以有效地估计背景并将背景从原始图像中移除;而LIE的主要作用是分解本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF).实验结果表明,新的方法可以有效且准确地提取小目标.     

采用剪切波变换的红外弱小目标背景抑制

提出了一种将剪切波变换与贝叶斯统计机理相结合的背景抑制新方法来解决红外搜索跟踪系统探测复杂空中和地面背景杂波中的弱小目标这一难题.根据红外图像中目标和背景杂波的不同分布特性,首先,采用剪切波变换对原始红外图像进行多尺度和多方向分解,获得原始图像的多尺度和方向细节特征,然后,通过应用高斯尺度混合模型进行处理,从而将红外图...     

基于特征显著性融合的红外小目标检测

复杂背景下的红外图像通常存在信噪比低、邻近像素灰度变化不明显以及易被杂波信号和噪声干扰的特点,导致红外小目标检测困难。为解决上述问题,提出一种基于特征显著性融合的红外小目标检测算法。首先,在空间域中利用目标与其局部背景灰度差异来计算得到灰度显著图,在频域中结合谱残差计算得到背景抑制后的频域显著图;其次,将灰度显著图和频域显著图归一化后通过哈达玛乘积相互融合;最后,通过自适应阈值分割并使用Unger滤波器剔除较小的噪声点,从而提取出目标区域。实验结果表明,所提算法对图像的信噪比有了数十倍的提升,对背景抑制效果显著,并有着检测率高和虚警率低的优点,是一种有效的小目标检测算法。     

基于改进加权增强局部对比度测量的红外小目标检测方法

红外弱小目标检测技术是红外搜索与跟踪系统的重要组成部分(IRST)。一般来说,在复杂背景环境下,红外弱小目标检测往往会有高虚警率和低检测率的问题。为了解决这一问题,提出一个改进的加权增强局部对比度测量（IWELCM）检测框架,具有重要意义。首先,通过将局部对比度机制与信杂比(SCR)的计算相结合,提出一个增强的局部对比度测量方法,在增强图像中疑似红外弱小目标区域的同时也提高图像的SCR。其次,通过利用红外图像中弱小目标的特性,以及目标与周围背景的统计差异,提出一个改进的加权函数来进一步增强目标和抑制背景。最后,采用一个自适应阈值分割的方法去获取检测的目标。在不同场景的数据集上的对比实验表明,与七种现有流行的方法相比,提出方法在复杂背景下能够有效地从干扰对象中提取真实的红外弱小目标,具有更好的检测性能。