基于改进双边滤波的多尺度运动目标检测方法

提出一种基于改进双边滤波的运动多尺度目标检测方法,以提高对弱小目标的检测能力.首先对视频或序列红外图像进行改进双边滤波处理,提高目标的对比度,同时抑制背景的边缘噪声及随机噪声.然后对目标进行三维匹配滤波,获得若干组速度匹配叠加强度图像.最后,在这些图像中进行基于NNLoG(归一化负LoG算子)的多尺度目标检测,得到序列图像或视频段的最佳匹配速度及增强后的图像.可最终计算出目标在序列图像或视频中的运动方程.通过大量的实验及对比实验可知,改进双边滤波、三维匹配滤波及NNLoG算子综合处理效果都较好,可有效检测序列图像或视频中的目标.     

多尺度匹配的红外变分辨率弱小目标检测

针对云层背景下红外变分辨率小目标的成像特性,提出一种基于尺度空间理论的红外弱小目标检测方法。首先建立高斯小目标参数模型,以高斯核生成待检测图像的尺度空间,进而对尺度空间进行最佳尺度匹配,提取目标感兴趣区域（ROI）。然后构造ROI尺度自适应对比度作为检测判据,剔除虚警,实现小目标最终检测。实验结果显示,算法不仅能够准确检测目标,且可以估计目标像尺寸,同时具有较高的检测概率和执行效率。可有效地实现对变分辨率弱小目标的检测。     

针对多尺度目标的轻量级红外目标检测算法

针对现有基于深度学习的红外目标检测算法参数量大、复杂度较高、对多尺度目标检测性能较差等问题,提出了一种针对多尺度目标的轻量级红外目标检测算法。算法以YOLOv3为基础,采用MobileNet V2轻量级骨干网络、设计改进的简化空间金字塔结构（simSPP）、Anchor Free机制、解耦头和简化正负样本分配策略（Sim OTA）分别对Backbone、Neck和Head进行优化,最终得到模型大小为6.25 M,浮点运算量2.14 GFLOPs的LMD-YOLOv3轻量级检测算法。在构建的MTS-UAV数据集上m AP达到90.5%,在RTX2080Ti显卡上FPS达到99,与YOLOv3相比m AP提升了2.60%,模型大小为YOLOv3的1/10。     

基于多尺度自适应稀疏字典的小弱目标检测方法

针对单尺度固定函数的滤波器难以有效剔除杂波和提高小弱目标检测性能的不足,文中研究建立多尺度自适应稀疏字典,提出了一种多尺度自适应形态稀疏字典检测小弱目标方法。首先根据图像信号内容建立多尺度自适应形态稀疏字典,并将图像信号在多尺度稀疏字典中进行稀疏分解;然后在分析小原子稀疏表示系数的基础上建立稀疏表示系数直方图,并利用指数函数拟合小尺度原子的稀疏表示系数直方图;最后,根据指数函数拟合参数在杂波、噪声和目标表现出的差异检测小弱目标。该多尺度稀疏字典利用大尺度原子描述图像背景杂波,小尺度原子捕获图像细小特征。实验结果表明,与小波算法和Contourlet 算法相比,文中方法能更为有效地抑制背景杂波,减少背景残留,从而提高小弱目标检测性能。     

基于多级滤波的复杂背景下多尺度小目标检测

针对精确制导系统中目标尺度的不确定性带来的检测问题,在分析原始多级滤波器结构与传递函数频率特性的基础上,适当改进了多级滤波的结构,导出多个滤波结果,并提出了基于融合多级输出滤波结果的多尺度小目标检测算法.实验结果表明,该算法可以在没有目标尺度先验信息的情况下自适应地检测出多个小目标.     

一种基于多尺度距离像的红外小目标检测方法

本文提出了一种基于背景纹理分析和多尺度距离像分析的目标检测方法.通过小波多尺度分解来提取不同分辨率下背景纹理的能量特征,并计算这些特征向量与中心向量的距离,从而得到相关的距离像,目标检测在所得的距离像上完成.在检测过程中利用红外小目标的特性,根据分析距离像统计直方图来实现检测门限的自适应选取.实验证明该方法取得了较好的效果.     

基于多尺度特征提取的Kalman滤波跟踪

针对波动性较大目标跟踪,传统Kalman滤波算法鲁棒性和实时性不足,提出一种基于多尺度特征提取的Kalman跟踪算法.前帧目标区域特征点匹配出后续帧目标区域特征点,并以后者特征点为中心,建立搜索区域,避免了遍历整幅后续帧图像,快速地为Kalman滤波方程状态后验值提供了稳定的观测信号和观测残差.实验证明,这种作为约束条...     

基于多传感器的弱小目标检测与跟踪方法

弱小目标检测与跟踪是一个具有挑战性的研究课题,传统的数据处理方法主要是基于单传感器的备类检测前跟踪算法,其中由粒子滤波实现的算法因其稳健性高、适用范围广,受到了越来越多的关注。本文正是试图将该类算法推广应用于多传感器的目标检测与跟踪,以提高系统对弱小目标的检测概率与跟踪精度。仿真试验验证了所提方法的有效性。     

基于快速多尺度估计的重新检测目标跟踪算法

为了解决跟踪过程中的漂移问题,本文提出了一种基于快速多尺度估计的重新检测目标跟踪算法。在跟踪过程中,跟踪器通过目标的最大响应值确定目标的位置,并且通过一个新的自适应检测指标检测当前位置的可靠性.不同于其他检测指标的是,新的检测指标减少了对最大响应值的依赖.若检测出当前帧的位置不可靠,我们的方法可以通过Edge boxes方法产生一系列的目标候选框,并通过非极大值抑制方法和欧几里德度量方法选出最优目标位置.此外,我们提出了自适应更新的方法来减少由于跟踪失败导致的误差.实验结果表明,本文提出的算法在精确度和成功率方面都有很好的效果.     

基于遗传算法红外小目标检测的研究

为解决复杂空中背景下红外弱小目标的快速检测,提出了一种基于遗传算法的检测思路。该思路主要是通过利用遗传算法高效快速的搜索方式,结合传统的红外小目标检测算法,最终实现红外弱小目标的快速检测。最后通过MATLAB编程后,实现了复杂背景下红外小目标的快速检测。通过仿真及与相应的传统算法的比较,发现了遗传算法自身的优势和劣势,最后说明了遗传算法在红外小目标检测领域广阔的应用前景。     

一种多尺度分形的舰船目标检测方法

阐述了图像分形维和多尺度分形特征的概念,提出了一种多尺度分形目标检测方法。实验证明,自然背景与人造目标所在区域的多尺度分形特征差别非常明显。对于舰船目标检测,给出方法的检测结果稳定,优于边缘检测、阈值分割和单一分形维检测的结果,是一种非常有前途的方法。     

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。     

基于多模型判决的红外运动小目标检测算法

针对空中红外运动小目标检测虚警率较高的问题,提出了利用多种模型联合判决来实现红外运动小目标的检测方法.首先依据红外小目标的成像模型特点,采用背景预测算法逐像素判断是否为疑似目标点;然后依据目标知识模型,用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器对疑似目标点进行二次判决,进一步滤除虚假目标点;最后依据运动模型来判断目标点在相邻帧之间的相对运动,筛除掉相对静止的虚假目标点,最终检测结果即为红外运动小目标.实验表明,该方法能有效降低对空红外运动小目标检测的虚警率,可用于强杂波环境下的红外运动小目标检测.     

海面红外小目标检测算法研究

针对海面红外图像中出现的海面杂波和孤立噪声点的问题,采用了一种将空间域的滤波结果在时间域进行二次滤波的方法,实时地检测海面图像中的小目标.在空间域上,根据海面杂波具有一定方向性的特点,设计了4种方向的结构元素分别进行形态学运算来抑制海面杂波,再使用均值融合准则进行融合.在时间域上,利用目标在帧间的运动具有连续性而噪声点不具有该性质的特点,采用均值加权滤波的方法来滤除孤立噪声点,最后使用自适应门限分割检测出小目标.实验结果表明,本文算法在复杂海面环境下,能有效地抑制海面杂波和孤立噪声点的影响,减小虚警率,是一种有效的海面小目标检测方法.     

基于多尺度加权特征融合网络的地铁行人目标检测算法

随着地铁乘客的大量增加,实时准确地监测地铁站内客流量对于保证乘客安全具有重要意义.针对地铁场景复杂、行人目标小等特点,该文提出了多尺度加权特征融合(MWF)网络,实现地铁客流量的精准实时监测.在数据预处理阶段,该文提出过采样目标增强算法,对小目标占比不足的图片进行拼接处理,增加小目标在训练时的迭代频率.其次,在单镜头多...     

云层背景下基于混沌理论的红外小目标检测研究

针对云层背景下红外小目标检测难、可用数据集少的问题,提出了一种基于混沌预测的检测方法。首先从云层背景的空间混沌特征出发,采用径向基函数神经网络设计了混沌序列的预测模型,并利用遗传算法优化网络参数,提高预测精度。然后利用预测模型对图像像素序列的预测值与实际值之间的预测误差,实现了小目标检测。最后通过实验验证了上述算法的有效性,对测试样本的检测率为86.7%,虚警率为0.86%。     

一种基于白化滤波器的红外小目标检测方法

提出了一种新的红外图像场景模型,新模型认为红外图像中只包括2种类型的点:目标和起伏噪声。提出了基于这种模型的白化滤波器,给出了对红外图像背景进行白化的算法步骤,并采用基于单个像素局部邻域估计该点功率谱的方法实现了白化滤波器。实验结果表明,这种方法能够很好地白化起伏背景,为进一步的红外目标检测打下了基础。     

一种基于时间Kalman估计器的红外小目标检测方法

目标在经过一个像素时,随着目标移动到该像素或离开该像素,该像素的灰度值会在出现一个冲击.据此提出了一种基于时间的Kalman单步估计器单像素处理算法,给出了Kalman估计器的递推方程.由前一时刻(前一帧)的估计结果和当前时刻的输入图像各点的灰度值,可以得到下一时刻(下一帧)图像各个像素点的背景估计,整个图像去除背景后就得到一幅包含目标的噪声图像,进而可以完成目标检测.采用红外图像序列进行了实验,实验结果验证了理论分析的正确性.最后得出了一些结论.