基于形态滤波的红外小目标检测方法

针对空背景下红外小目标图像信噪比低,背景和杂波干扰严重的特点,提出了一种基于数学形态学的红外小目标检测算法。算法首先利用灰度形态学Top2Hat变换,完成复杂空背景下的背景抑制和候选目标提取,然后通过开运算处理进一步去除虚假目标和噪声干扰,完成目标分割;最后结合管道滤波的方法,可快速检测出红外图像序列中的小目标信号。实验表明,该算法能够有效的提高图像信噪比,快速有效地检测出目标信号。     

一种基于感兴趣区域的红外目标提取方法

针对复杂背景下的红外图像的小目标提取问题,提出了一种新的红外图像自动分割方法.为了更好地控制计算复杂性及目标提取的准确性,本方法建立在通过自适应Butterworth高通滤波器找到的感兴趣区域之上并充分地利用了该区域中背景信息比较简单、目标易被分割的特性.同时,考虑到像素灰度是红处图像区分目标与背景的重要因素,而像素间的相邻度则能较好的防止虚警的产生,结合像素的灰度和相邻度的综合关系提出了一种新的分割原则.实验证明,新算法取得了很好的效果.     

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。     

红外运动目标的灰度分层检测算法

为了减少复杂背景下红外序列图像运动目标检测中的漏检与误检，采用了基于灰度分层的瞬时帧差检测算法。该算法根据红外图像的特点，使用自适应门限将当前帧图像分为两层，采用基于区域的像素间差分代替传统的基于空间坐标的像素间差分，通过对高灰度层检测时得到的高置信度的检测结果去引导对低灰度层的检测。实验表明，该算法可对多类多个运动目标进行有效检测，且具有较高的实时性与鲁棒性。     

基于改进互信息的红外目标匹配跟踪算法

红外图像具有高噪声、低分辨率的特点,使图像特征提取时很难达到一致,并且图像的损失较大。针对传统互信息只考虑图像灰度信息而忽略了像素之间空间位置相互关系的缺点,同时考虑像素灰度值及其对应梯度的信息,将图像的空间信息通过灰度-梯度联合矩阵引入到互信息的计算过程,提出一种基于梯度联合互信息量测度的红外目标匹配跟踪算法。仿真实验结果表明该算法不仅收敛性强、跟踪稳定,而且具有匹配跟踪精度高的特点,在目标出现遮挡时也能很好的跟踪目标。     

一种快速鲁棒的红外图像分割方法

介绍了一种快速鲁棒的红外图像分割方法,算法是为了满足工程化应用。首先采用Canny边缘检测算子提取图像的边缘像素;然后统计边缘像素灰度值得到红外行人图像的分割阈值,并利用自适应双阈值算法对图像进行初始分割;最后通过边缘扫描对初始分割的图像区域进行边界修正,得到边界更加精确的目标区域。实验结果表明,该方法能够较好地保留行人的边缘信息,减少了区域像素错误分割,且具有较强的实时性。     

机器视觉技术的红外弱小目标状态感知方法

为在复杂场景下精准感知多个红外弱小目标，提出基于机器视觉技术的红外弱小目标感知方法。依据搜索窗口与筛选条件，从红外图像中筛选出候选感兴趣区域，采用多目标分割算法，应用显著性特征从候选感兴趣区域中提取感兴趣区域，并提取感兴趣区域的加权灰度均值特征，将其作为Soft-FART网络的输入，通过Soft-FART网络模糊匹配知识库与感兴趣区域的加权灰度均值特征，选取大于警戒条件的目标作为感知到的红外弱小真实目标，并将感知结果输出。实验结果表明，该方法可在不同场景下精准感知红外单独弱小目标和多个红外弱小目标，且在高噪声环境下依然具备较好的红外弱小目标感知性能。     

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。     

基于扩展Meanshift电气设备发热故障区域提取方法

在红外电气故障监测中,设备过热故障区通常表现出高亮度等特点,然而现有的提取方法因红外图像固有的低对比度、边界模糊等特点容易引起提取区域范围增大。为此,本文提出了一种基于扩展的均值漂移聚类的红外图像故障过热区域提取方法,引入了基于邻域灰度的权重因子。同时,为了提升聚类效率,摒弃了传统均值漂移算法遍历整个红外图像平面进行迭代聚类的方法,融合了自高向低的聚类阈值分割机制,使得改进的均值漂移算法能快速地将故障区域像素进行聚类,实现红外图像中热故障区域的有效提取。实验结果表明本文区域提取性能优于目前现有的一些方法以及传统均值漂移聚类方法。     

用于红外双目视觉的边缘增强算法研究

红外图像的空间关联性强,并且存在一定的非均匀性,因此诸如Canny算子之类的传统边缘提取方法并不适用。本文讨论了像素级和亚像素级结合的边缘检测方法,首先采用脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)方法进行像素级边缘定位,再结合空间灰度矩的方法进行亚像素级边缘细分。该方法能够对高温构件的红外边缘进行快速检测,并能极大提高边缘的定位精度。     

基于视觉对比度机制的红外小目标检测

复杂背景条件下的红外小目标检测是红外预警、红外搜索与跟踪等系统的关键技术和研究热点之一。针对红外序列图像中弱小目标检测问题,提出了一种基于视觉对比度机制的红外小目标检测方法。该方法首先运用加权高斯差分方法计算出目标显著性图,接着采用模糊控制方式优化参数获取显著性区域,最后通过显著区域与周围区域对比度分析获取真实目标。从实验结果以及和其他方法对比可以看出,所提出方法具有较高的检测率和较低的虚警率,是一种有效的小目标检测方法。     

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。     

基于视觉感知特性的红外图像质量评价方法

根据红外成像特点,设计了一种基于视觉感知特性的红外图像质量评价算法。该算法结合人眼视觉和红外图像的结构信息对图像的失真程度进行描述,通过提取图像的边缘特征、对比度特征,然后利用视觉显著模型对特征进行差异融合,从而实现对红外失真图像的质量评测。实现结果表明,本文方法可对失真红外图像进行有效评价,与传统方法相较,此评价指标与人眼主观感知更一致。     

基于最优可免域神经免疫网络的深度模糊红外目标提取算法

深度模糊是模糊红外图像的一类表现特征,准确提取红外图像的深度模糊区域是提取模糊红外目标的基础。基于生物免疫系统在抗原检测、提取和消除上表现出识别、学习、记忆、耐受和协调配合等优异特性,结合生物免疫中神经系统与免疫系统相互作用的关系,提出了一种基于最优可免域神经免疫网络的深度模糊红外目标提取算法。该算法通过设计神经网络能给进行模糊红外图像目标与背景分类的免疫网络以指导作用。依靠独立于免疫系统神经网络先验知识的作用,设计了最优可免域神经免疫网络,实现了针对深度模糊红外目标的准确提取。实验结果证明,相对于其他传统目标提取算法,该算法能更有效和更准确地提取模糊红外目标图像中的目标。     

改进高帽变换的红外目标增强和提取算法

红外图像增强及其目标提取是军事航空航天领域和国民经济发展的一项至关重要的技术。针对红外图像对比度低、特征信息不明确、杂波严重、信噪比低、视觉效果模糊的问题,对形态学中传统的高帽变换算法进行优化,提出了基于改进高帽变换的红外目标增强和提取算法。该算法通过引进判断值和加权系数,对高帽变换进行改进,对红外小目标进行增强,利用迭代算法对图像阈值进行处理,进而实现小目标的提取。实验结果表明,提出的算法可以很好地增强红外图像视觉效果,有效的提取红外小目标,方便后续的目标识别和目标跟踪等,应用前景广泛。     

光学卫星遥感图像舰船目标检测综述

遥感图像的目标检测是把海量遥感数据转化为应用成果的重要一环,而光学遥感图像中舰船目标的检测更是遥感图像处理分析的研究热点,具有重要的应用价值.本文的主要目的是研究光学遥感图像中舰船目标检测的各种方法,对目前采用的检测方法做出系统性总结.重点介绍了基于灰度信息统计特征、视觉显著性、模板匹配和分类学习的四种传统舰船目标检测方法和深度学习方法在舰船目标检测中的应用,并分析了各种方法的优缺点和适用性,同时对舰船目标检测的未来发展进行了展望.     

基于暗原色先验去雾原理的红外图像伪彩化增强方法研究

根据雾天红外图像的分析和判读需要,提出了一种新的预处理方法---基于暗原色先验去雾原理及HIS空间的伪彩变换方法。该方法应用于雾天红外灰度图像的处理时,可以显著增强目标与背景之间的对比度。实验表明,该方法可以较好地对雾天红外图像进行增强与显示。与传统的图像增强方法相比,该方法更有利于在雾天条件下对掠海飞行目标及海面目标的红外图像进行分析与判读。     

基于路径的Retinex算法在红外图像增强中的应用

为了方便红外目标的检测、识别等后续处理,针对传统红外图像增强算法存在的图像细节增强能力差,视觉效果模糊的问题,提出一种基于Retinex理论的红外图像增强算法.该算法利用固定路径获取反射分量的方法,对整体偏暗的红外图像目标进行增强处理.仿真结果表明,该方法比单尺度Retinex和多尺度Retinex算法更能增强红外图像的细节信息,有效改善虹外图像的视觉效果.     

基于显著区域提取的红外图像舰船目标检测

针对复杂海面背景下红外图像舰船目标由于灰度不均匀、海杂波干扰大等因素造成的自动检测虚警率高、准确率低的问题,提出了一种显著区域提取和目标精确分割相结合的红外舰船目标检测方法。首先,利用基于图论的视觉显著性(Graph-based Visual Saliency ,GBVS)模型计算待检测图像的显著图,使得目标区域信息增强;其次,结合舰船目标先验信息（长短轴、面积等）,利用多级阈值划分算法提取关注的显著区域,并确定原图中候选目标区域;最后,利用空间约束模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对候选区域进行分割,结合目标先验知识对分割区域筛选并输出目标位置。所提方法在公开数据集IRShips上与相关方法进行比较,结果表明,相比直接进行全图目标搜索的方法,所提方法不仅准确率高、执行速度快,且检测目标的位置更加精确。     

运动平台红外凝视场景的仿真

对空间运动载体平台上的红外凝视探测器成像仿真是深空探测红外图像信息处理算法研究的基础性工作.在传统的场景仿真中,成像弥散、相机与目标的运动对图像的影响往往被忽略,为了对红外凝视成像系统所成场景进行合理仿真,在对红外凝视成像原理和探测器自身运动、探测目标运动的动力学方程进行分析后,分别对影响红外凝视成像效果的红外成像探测器探测距离、弥散现象、成像面积、自身运动和目标运动等因素进行推导和建模,得到了红外凝视成像系统目标作用距离、弥散圆能量分布,目标成像面积以及相机运动耦合的理论表达式以解决成像平台运动时目标成像高逼真度仿真的问题.最后进行了目标运动与探测器运动条件下的场景仿真.仿真图像表明了模型的有效性.