基于小波变换与灰度形态学滤波的双波段红外图像弱目标融合检测

针对舰载红外搜索与跟踪系统中的弱目标检测问题,本文首先提出了一种采用小波变换与灰度形态学滤波相结合的背景抑制与目标增强算法;然后基于所提出的背景抑制与目标增强算法设计了一种双波段红外图像弱目标融合检测方法;最后采用实际的双波段红外图像序列对所提出的背景抑制与目标增强算法和所设计的双波段红外图像弱目标融合检测方法进行了实验测试,并给出了详细的分析与比较。实验结果显示所提出的背景抑制与目标增强算法在较大程度上改善了在信噪比条件下的红外图像弱目标检测效率,而双波段红外图像的应用进一步提高了系统的目标检测性能。     

基于恒虚警率的双阈值检测方法

针对对海导航雷达视频图像背景灰度值分布不均匀,不同位置的目标与背景对比度不同的特点,以及对海导航雷达视频图像目标检测处理效率的要求,结合传统的阈值分割处理思路,提出一种基于恒虚警率的双阈值检测方法。该方法在保证低虚警率的基础上,结合现有的全局阈值和局部阈值两种处理思路,实现对对海导航雷达视频图像目标的快速精确检测,并在实测数据上与常用阈值检测算法Otsu算法进行了验证比较。结果证明,该算法能有效提高目标检测的准确度。     

一种基于小波域的双色红外弱小目标检测算法（英文）

针对单波段红外弱小目标检测难度大、信息量少的问题,提出一种基于小波域的双色红外弱小目标检测算法。首先运用小波滤波器对双色图像进行分解,利用双色图像的特征差异提出了不同的阈值确定方法对高频图像进行分割,通过采用不同策略的布尔逻辑运算完成高频分割图像的融合,最后运用形态学运算和多帧累积检测的方法完成弱小目标的检测。     

基于小波分析的双色红外弱小目标检测算法

针对单波段红外弱小目标检测难度大、信息量少的问题,提出一种基于小波分析的双色红外弱小目标检测算法。首先运用小波滤波器对双色图像进行一级分解,然后提出一种软、硬阈值折衷法对高频小波系数进行处理,低于阈值的系数将被直接归零以抑制背景;通过采用一定的策略对双波段高频图像进行融合并将低频系数归零后,运用小波反变换得到滤波图像,最终采用多帧累积检测完成弱小目标的检测。实验证明本文算法能有效提升目标信噪比,具有良好的弱小目标检测能力和实时性。     

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。     

红外图像显著目标检测算法

提出一种简单快速的红外图像显著目标检测算法,算法可以分为三步:首先,对原始红外图像进行预处理以增强目标与背景的对比度;然后,在log频谱中提取预处理后图像的频谱残差,通过相应的反变换及简单的阈值分割,可以得到显著目标的大致区域;最后,采用一个滑动窗口在目标候选区域内进行搜索确定显著目标的准确位置,这个过程采用由目标及其周围区域在原始图像中的灰度分布得到的半局部特征对比度的概率表达得到每个像素点的显著性值,进行阈值分割得到显著目标,改变滑动窗口的大小可以检测出不同尺度的目标。采用大量的红外图像对算法进行测试,实验结果表明该算法具有高效性和鲁棒性。     

高光谱图像波段子集模糊积分融合异常检测

针对高光谱图像中背景及目标先验知识未知条件下的异常目标检测问题,该文给出一种基于高相关性波段子集分割的模糊积分低概率目标检测融合算法。依据高光谱图像数据的波段相关性将原始高光谱数据分割为若干连续波段子集;利用非参核密度估计得到原假设下各波段子集数据RX检测器输出的概率密度函数,构造出非参隶属度映射函数;利用数据光谱维的特征值定义目标信号噪声能量比(TNER),衡量各波段子集信源检测结果的重要程度;最后,通过Sugeno模糊积分实现波段子集检测结果的决策级融合。使用可见光/近红外波段OMIS-I高光谱图像进行了实验,实验结果证明了算法的有效性。     

基于二阶梯度的红外小目标检测方法

为了提高复杂背景下红外图像中弱小目标的检测概率同时降低虚警率,本文提出一种基于二阶梯度的红外弱小目标检测算法。首先基于小面模型采用二维离散正交多项式对原始图像局部灰度分布进行拟合,然后设计二阶方向导数滤波器对图像进行滤波并分解为不同的方向通道,再根据极值定理对不同的方向通道求取极值图像,随后对极值图像进行形态学滤波以增强目标能量并进一步抑制背景杂波,之后对极值图像进行归一化处理并统计其直方图,利用直方图灰度分布选取合适的分割阈值,进行阈值分割后得到二值图像并最终确定目标位置。实验结果表明,该方法在信噪比极低的复杂背景下可准确地对弱小目标进行检测。     

一种基于多传感器多级信息融合的红外目标检测方法

针对远距离低信噪比条件下目标检测难的实际问题,该文提出一种基于多传感器多级信息融合的目标检测方法。该算法包括两个部分:特征级融合和决策级融合。在特征级融合阶段,首先提取双波段红外图像的各个特征图像;然后,采用自适应加权方法对所得到的特征图像进行融合,得到目标判决置信图;最后根据置信度最大规则对置信图进行目标位置搜索,得到各级目标判决结果。在决策级融合阶段,对各级目标判决结果采用组合逻辑进行融合,得到系统的目标检测输出。实验结果显示了该算法的有效性。     

基于鲁棒Otsu的红外无损检测缺陷分割算法

在红外无损检测获取的图像中,缺陷区域与非缺陷区域所占面积比例悬殊,且图像经过序列增强处理之后仍然存在阴暗区域,导致缺陷分割准确性受损。为此,结合局部阈值分割法的相对阈值思想,提出一种基于鲁棒Otsu的缺陷分割算法。首先,引入邻域均值与邻域总梯度作为表征像素点的所属类别与空间状态的重要参数。然后,采用基于像素点-块区的统计调整模型对红外图像缺陷区和非缺陷区的灰度值进行动态调整。最后,采用基于灰度-邻域偏差的改进二维直方图及其区域划分方法,通过自动选取邻域边长的遗传算法搜索最佳阈值,实现红外图像的缺陷分割。结果表明:该算法不仅改善了Otsu算法的鲁棒性,且能够提高红外无损检测缺陷分割的准确性。     

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。     

双波段红外图像的对比度增强融合

为了抑制在处理双波段红外图像融合时低对比度图像细节信息丢失导致漏警的问题,在基于WLS边缘保持平滑的基础上,提出了一种多尺度对比度增强的融合算法。通过边缘保持平滑,提取不同尺度的细节分量,从而实现对比度在不同空间频率上的增强;为了进一步消除图像光晕现象,采用非下采样方向滤波,使多分辨率变换同时具有方向性。实验结果表明,本算法能够使融合图像包含输入图像更多的互补信息,图像细节更加清晰,较大地提高了红外弱小目标的对比度。Abstract：关键词：Key words：     

基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测

本文提出了一种基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测方法.首先利用Butterworth滤波器对原始红外图像进行高通滤波,得到包含少许噪声点和目标点的处理图像;然后,通过基于灰度形态学的多帧累加的方式进一步提高图像的信噪比;最后利用SUSAN检测算子对多帧累加过的红外图像进行分割并将真实目标检测出来.为了提高小目标检测的实时性,给出了基于FPGA DSP的硬件实现结构.实验表明,该方法能够较好地消除背景和抑制噪声,从而准确有效地检测红外运动弱小目标.     

一种新颖的红外与可见光图像融合方法

为了提升红外和可见光图像融合效果,提出了一种新颖的融合方法。对可见光图像利用支持向量机和腐蚀膨胀算法在图像分块的基础上进行分割获取含有重要场景信息的特征子图像和灰度场景子图像;对红外图像进行热目标边缘提取并增强,结合前述特征子图像和最大类间方差法获取边缘增强的目标子图像,特征子图像和灰度场景子图像。利用小波包分别对两特征子图像,两场景子图像进行融合。融合过程中,根据子图像特点择取不同融合准则,并对高频融合系数进行系数修正使其更为准确可靠。将红外热目标注入到前述融合结果中获取最终融合图像。实验结果表明,提出算法从主、客观评价上都要优于对比算法。     

J-MSF: 一种新的多通道多尺度红外弱小目标检测算法

针对经典的基于深度学习的红外弱小目标检测算法存在目标信息在高层感受野消失导致无法检出的问题,提出一种新的基于多通道多尺度特征融合的红外弱小目标检测算法（J-MSF）。首先,该算法提出了一种新的多通道JAnet结构,基于此结构搭建了主干特征提取网络;其次,设计了下降门限式特征金字塔池化结构(DSPP),并提出了多尺度融合检测策略;最后,设计了高斯损失优化函数。实验结果表明,所提出的算法在“地/空背景下红外图像弱小飞机目标检测跟踪数据集”上的检测效果与YOLOv3、YOLOv4算法对比,检出率、整体AP值分别提升9.07%、9.89%和1.67%、3.16%,提出算法优于目前主流的检测算法,体现出了良好的鲁棒性和适应性,可以有效的应用于红外弱小目标的检测。     

基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法

红外小目标检测因其探测距离远、抗干扰能力强等特点,在空中目标探测与跟踪系统中得到了广泛的应用。针对目前红外小目标检测算法在复杂背景下检测准确率低、虚警率高等缺点。提出了一种基于多尺度特征融合的端到端红外小目标检测模型（multi-scale feature fusion single shot multibox detecto,MFSSD）。考虑到红外小目标的特点,通过细化和融合特征图的方法提出了一种特征融合模块,通过SP模块提高特征图不同通道的相关性,3种不同序列红外图像的实验结果表明,该算法在红外小目标检测中的平均检测精度高达87.8%。与传统的多尺度目标检测算法相比,准确率和召回率都有显著提高。     

基于改进YOLOv5的复杂背景红外弱小目标检测算法

针对传统算法依赖于对红外目标与环境背景的精确分离和信息提取,难以满足复杂背景和噪声等干扰因素下的检测需求。论文提出一种基于改进YOLOv5（You Only Look Once）的复杂背景红外弱小目标检测算法。该算法在YOLOv5基础上,添加注意力机制提高算法的特征提取能力和检测效率,同时改进原YOLOv5目标检测网络的损失函数和预测框的筛选方式提高算法对红外弱小目标检测的准确率。实验选取了来自不同复杂背景的7组红外弱小目标数据集,将这些图像数据集进行标注并训练,得到红外弱小目标检测模型,然后从模型训练结果和目标检测结果的角度评估算法和模型的正确性。实验结果表明:改进的YOLOv5算法训练出来的模型,检测准确性和检测速度对比实验列出的几种目标检测算法均有明显的提升,平均精度均值（mean Average Precision,mAP）可达99.6%以上,在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标,且漏警率、虚警率低。     

基于区域特征分割的红外弱小目标提取算法

针对现有的红外图像中目标分辨率低且边缘弱等问题,提出了一种基于区域特征分割的红外弱小目标提取算法;该算法根据灰度形态学理论,利用红外背景与目标轮廓信息来提取图像的目标信号;其中算法先根据红外图像的灰度与形状的相似度进行归属度处理,来分类出图像中的目标区与背景区;接着,根据边缘检测算法,该算法对目标区的目标的进行轮廓提取;实验结果表明,该算法能够有效的进行目标提取针对红外图像的不同性质;具有精度高,抗干扰能力强的分割优势。     

一种多光谱红外舰船目标融合检测方法

针对复杂岸岛背景下的红外舰船目标检测问题,提出了一种多光谱融合红外舰船目标检测方法。首先根据不同谱段信息相互间的关系进行基于非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT)域的多级多光谱图像融合,然后利用LSD线段检测和聚类对融合后的图像进行岸岛线检测。采用选择性搜索算法生成初始目标候选区域,然后结合岸岛线空间位置以及舰船目标的几何特征和灰度特征约束剔除部分虚假目标区域,最后提取候选区域的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征算子。利用线性支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类器进行分类识别,以检测出真实舰船目标。实验结果表明,与单谱段红外舰船目标检测方法相比,本文方法在检测精度上有较大提升。