基于小波包变换和形态学滤波的小目标检测算法

为从红外图像中提取出微弱的小目标,提出一种小波包变换和顶帽运算相结合进行图像处理的小目标检测算法。首先利用小波包分解得到原图像不同子带的低频分量和水平、垂直、对角三个方向的高频分量,然后采用软阈值去噪方法滤除高频分量中的噪声并进行小波包重构;最后利用顶帽算法对背景进行处理并进行二值图像分割。算法充分利用小波包多尺度、多方向性特点,在大面积海空背景抑制、小目标增强方面进行了改进,在信噪较低的情况下,能够从不同背景的红外图像中有效检测小目标。     

基于小波变换和管道滤波的红外空中小目标检测

针对空中远距离红外小目标检测的实际问题,提出了一种基于小波变换和管道滤波的检测算法。该方法利用小波变换的优良性质,通过分析噪声系数、背景边缘系数和目标系数在尺度间的不同特性,计算各个信号在尺度间的相关系数并归一化。按照自适应阈值法对噪声和背景边缘系数进行抑制,进而通过反变换得到抑制背景增强目标的图像。结合目标面积信息选择适当阈值,对重构图像进行分割生成单帧检测结果。基于目标运动的连续性和噪声的随机性,通过分别设置目标检测和位置变化门限,利用改进管道滤波完成小目标检测过程。试验结果表明,提出的算法能够准确地检测目标,相对于通常的小目标检测算法,该算法在背景抑制方面具有一定的优势,能够获得相对较高的信噪比。     

基于矢量小波的红外弱小目标检测算法研究

针对标量小波用于红外弱小目标检测,检测精度较低的缺点,设计并实现了一种基于矢量小波的红外弱小目标检测算法.算法首先对红外弱小目标图像进行矢量小波分解;然后时水平及垂直方向上不同子带的小渡系数进行去噪和增强处理,并舍弃低频小波系数;最后进行矢量小波重构并进行自适应阈值分割.对算法进行了实验,实验表明算法具有检测精度高和易于实时实现的优点.     

基于NSCT变换的红外空中小目标检测方法研究

针对空中远距离红外小目标检测的实际问题,提出了一种基于非抽样轮廓波变换的检测算法。首先利用非抽样轮廓波变换的优良t}质,通过分析噪声系数、背景边缘系数和目标系数在尺度间的不同特性,计算各个信号在尺度间的相关系数并归一化。接下来,按照自适应阂值法抑制噪声和背景边缘系数,然后通过反变换得到抑制背景增强目标的图像。最后,结合目标面积信息选择适当阂值,对重构图像进行分割,生成单帧检测结果并进一步利用帧间目标位置的相关性完成小目标检测过程。试验结果表明,提出的算法能够准确地检测目标。相对于通常的小目标检测算法,本算法在背景抑制方面具有一定的优势,能够获得相对较高的信噪比。     

能量累积与均值漂移聚类结合的红外小目标检测方法

研究红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于能量累积与均值漂移聚类的红外小目标检测方法。首先利用滑动窗口处理实现图像序列中目标能量积累,去除图像中的随机噪声,提高信噪比;然后选用不同尺度的核带宽对原始图像进行两次均值漂移聚类滤波,将两次滤波所得的图像灰度进行差分来实现背景抑制,提高目标与背景的对比度;之后根据图像的统计特性确定阈值,用门限分割方法提取目标区域,实现候选目标的准确定位;最后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性筛选出真正的目标。该算法通过选用不同尺度的核带宽进行聚类来得到目标及背景图像,背景抑制的同时也滤除了噪声。实验结果表明,该方法能快速有效地提取复杂背景条件下的红外小目标。     

一种小波域内的BP神经网络图像压缩方法

通过时Mallat算法和提升小波变换的比较,并分析图像经过小波变换后系数的分布特点,提出了一种新的将提升小波变换和BP神经网络相结合的图像压缩方法.根据小波变换后图像的绝大部分能量都集中在小波变换的低频部分这一特性,利用BP神经网络,对不同的频带子图进行不同压缩比的压缩,从而得到高质量的重构图像.结果表明,该算法不仅有较高的压缩比,而且获得了质量较高的重构图像,对背景简单的图像压缩效果尤为明显.     

能量累积与均值漂移聚类结合的红外小目标检测方法

研究红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于能量累积与均值漂移聚类的红外小目标检测方法。首先利用滑动窗口处理实现图像序列中目标能量积累,去除图像中的随机噪声,提高信噪比;然后选用不同尺度的核带宽对原始图像进行两次均值漂移聚类滤波,将两次滤波所得的图像灰度进行差分来实现背景抑制,提高目标与背景的对比度;之后根据图像的统计特性确定阈值,用门限分割方法提取目标区域,实现候选目标的准确定位;最后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性筛选出真正的目标。该算法通过选用不同尺度的核带宽进行聚类来得到目标及背景图像,背景抑制的同时也滤除了噪声。实验结果表明,该方法能快速有效地提取复杂背景条件下的红外小目标。     

远距离红外弱小运动目标检测

针对远距离红外弱小运动目标的检测,本文提出了一种空域-时域联合算法。该方法首先基于结构元素大小自适应的形态学顶帽变换进行红外复杂背景抑制,增强了图像的信噪比;接下来,利用平均迭代算法精确确定门限阈值,实现单帧图像分割;在此基础上,利用邻域多帧图像相与判决算法,实现基于时间序列图像的弱小运动目标检测。实验表明,本文提出的方法能够较好地进行背景抑制和消除噪声,准确有效地检测出红外运动弱小目标。     

基于提升小波的红外和可见光图像融合方法

提出了一种基于提升小波变换的红外和可见光图像融合方法.对红外图像进行检测分割,将提取到的目标重要信息融合到可见光图像中.然后进行图像的提升小渡分解,对不同尺度下小波系数进行融合,以像素的局部平均梯度为高频系数融合准则,充分加入原始图像的边缘细节信息.最后依据融合后的小波系数重构图像.实验结果表明,该方法改善了融合效果,提高了运算速度.     

应用多特征的红外弱小目标检测

红外弱小点目标的检测是红外搜索与跟踪的关键技术之一。融合小目标在空域和频域中的各种属性,将更有利于目标的检测。红外图像中主要分为背景、边缘以及目标三类信息,目标在空域中局部能量较大。将图像小波变换,获取图像的多方向性分解。研究发现目标在高频中具有方向不敏感性。为了更好地检测目标,计算各点的局部能量比以及方向离散值,将以上特征融合,得到图像的多特征统计值。采用Renyi信息熵分割达到检测目标的目的。利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性以及目标的方差增长性,提出一种加权的方差增长方法过滤目标集,实现候选目标的准确定位。该算法有较好的自适应性,并且对背景变化敏感性较小。通过真实红外图像弱小目标的检测,检验了算法的有效性。     

基于小波滤波背景预测的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标检测是红外图像研究领域的热点与难点。有效地从背景中检测出弱小目标对于后续的跟踪、识别工作具有十分重要的意义。针对现有检测方法的不足,提出了一种基于小波滤波背景预测的红外弱小目标检测方法。该方法利用小波滤波去噪的优良特性将目标作为噪声滤除,然后构建近似的前景分布图与背景分布图,最后基于连通体筛选与对比度门限完成弱小目标的提取。采用实测光电图像对该方法进行了验证,结果表明,提出的方法能够有效抑制噪声,完成背景预测以及红外弱小目标的检测。     

Facet方向导数特征与稀疏表示相结合的红外弱小目标检测算法

目的 红外弱小目标检测是红外图像处理领域中难度大且实际意义相当重要的一项研究热点问题,其在侦察预警系统、飞行器跟踪系统与导弹制导系统中都扮演了十分重要的角色。自然背景下的红外图像一般具有较低信噪比,其中背景占据着绝大部分面积,而目标尺寸很小且不具有明显形状和纹理信息,这为红外图像中弱小目标的检测增加了难度。本文提出一种将Facet方向导数特征与稀疏表示相结合的红外弱小目标检测算法。方法 首先利用Facet模型提取原红外图像在0°、90°、45°和-45° 4个方向上的一阶导数特征,然后通过稀疏表示方法,在方向导数信息基础上对图像进行分块逐一处理,利用求解出的稀疏系数和导数图像块的重建残差构建检测数值图,最后分割出小目标所在具体位置。结果 通过对4组不同红外图像序列进行实验验证,绘制了检测率与虚警率ROC曲线图。从结果可以看出,本文算法相较于对比算法在小目标检测中具有较高检测率。结论 本文算法将Facet方向导数特征与稀疏表示相结合,在红外弱小目标检测上具有较高检测精度和较强抗噪声干扰能力,相比于传统检测算法具有一定优势,同时可根据不同检测背景训练出相应背景字典,从而得到较好检测效果,在实际工程应用中具有良好针对性。     

基于模糊剪枝的最优小波包基图像压缩算法

提出一种基于模糊剪枝的最优小波包基图像压缩算法。图像经完全小波包分解后,以每个小波包分解的高频系数占所有高频系数的比值及每个节点子女熵值与原节点熵值的比值作为模糊系统的2个输入;通过构造模糊规则,将小波包系数分为裁剪类和保留类,由保留类构造最优小波包基;根据最优小波包基,在不同的小波包分解层次上采用不同的阈值对图像进行压缩。仿真实验结果表明,该算法与比特-失真率优化算法和小波包最优树全局阈值压缩算法相比性能更优。     

联合形态滤波和MRF模型的红外小目标检测

针对复杂背景下红外弱小目标检测难题,提出一种基于自适应形态滤波和Markov随机场(MRF)模型的小目标检测算法。设计基于图像局部熵优化的自适应形态滤波器,采用该滤波器进行背景杂波抑制和目标增强,利用MRF理论描述图像像素间关系,构造新的势函数和能量函数,建立目标检测识别模型,通过模型计算自动识别出红外图像中的小目标。理论分析和实验结果表明,该算法可在复杂背景下自适应地抑制背景杂波,成功检测出红外小目标。     

复杂背景条件下的红外快速运动小目标检测方法

针对复杂背景下红外快速运动小目标检测问题,提出一种将时域特性分析、小波包变换和管道滤波多帧检测相结合的方法。该方法首先对图像进行时域特性分析确定目标所在帧图像序列,再利用小波包变换对目标所在帧图像进行多尺度分解,提取候选目标,然后通过管道滤波从候选目标中确定小目标的位置,完成对小目标的检测。对实测数据进行仿真实验,结果表明该方法能有效检测红外快速运动小目标。     

改进小波包分析在图像噪声处理中的应用

针对图像消噪问题,提出了改进小波包分析算法.该算法对小波包分解和重构算法进行了改进,通过对小波包分解系数的重新排序,解决了由于隔点采样而引起的频带混叠问题,并对小波消噪原理进行了深入分析.通过对图像的消噪处理,该算法消噪效果优于二维小波变换和小波包分析算法,具有更为广泛的应用价值.     

树状小波局部对比度与图像融合及性能评估

针对红外热成像中目标识别和跟踪的特点,提出了一种基于树状小波变换的局部对比度融合算法,首先采用多尺度树状小波变换的方法对已配准的源图像在相应的能量准则下进行分解,克服了小波变换的移变性;对于分解后的低频子图像采用加权平均的融合规则,对于高频子图像采用局部对比度量测的融合规则,融合图像既保持了源图像的细节信息,又滤去了红外成像中的各类噪声。采用交叉分辨力评价算子量测红外图像中目标与背景的衬比度;通过仿真及基于客观的图像融合评价标准,分别从信息熵、标准差、平均梯度和交叉熵四个参数对图像融合效果进行评估,证明了对于双波段红外辐射图像的融合,提出的融合算法优于小波融合算法、形态学区域分割融合算法。算法尤其适用于红外热成像系统的目标识别和跟踪。     

一种基于小波分析的弱小目标检测背景预测算法

背景预测是弱小目标检测的有效方法之一。根据弱小目标检测需求,针对现有算法的不足,在分析弱小目标图像特性及其小波分解特性的基础上,设计并实现了一种基于小波分析的弱小目标检测背景预测算法。给出了算法流程,对算法进行了描述,并对算法进行了试验验证,试验结果表明算法具有运算速度快和抑制噪声能力强等优点。     

复杂背景下红外图像弱小点目标自动识别仿真

传统识别方法受到低信噪比、低对比度、缺乏弱小点目标的形状及纹理信息等因素影响,尤其在复杂背景下,弱小点目标自动识别准确率较低,针对此问题,提出一种基于BEMD(二维经验模态分解算法)的红外图像弱小点目标自动识别方法,根据待识别图像的频谱特性,并结合分频段处理方式。对比了不同滤波器的性能,并建立了图像滤波器组,采用滤波器组将弱小点目标图像分解到不同子频域中;对子频段图像进行罗宾逊滤波处理,提取弱小点目标。采用多层经验模态分解算法对原始弱小点目标图像输入函数分解为二维本征模态函数,通过微分计算来获取原始图像与背景区域之间的差,分割出弱小点目标区域。通过局部逆熵分割弱小点目标区域的高频信息来获取各个模态函数的弱小点目标识别结果。实验结果表明,所提方法能够高效且准确地提取出弱小点目标,更好地抑制复杂背景。     

基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪

图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。为了改善降质图像质量,根据Donoho提出的小波阈值去噪算法,分析了维纳滤波原理,提出了一种基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪方法。利用修正维纳滤波对噪声图像进行处理,用处理后的图像计算噪声的标准方差,以此作为小波包的阈值。利用小波包对维纳滤波后的图像进行分解,实现对图像的低频和高频部分分别进行分解,用计算出的阈值对小波包树系数进行软阈值处理。利用小波包逆变换来获取去噪后的图像。结果表明：在噪声方差为0.01时,经该算法去噪后图像的PSNR比小波包自适应阈值去噪后的PSNR高出8.8 dB。该算法不仅能有效地去除加性高斯白噪声,而且能很好地保留边缘信息,极大地改善了图像的视觉质量。