16位星空背景图像噪声抑制方法

星空背景弱小目标观测图像的目标无任何形状、纹理及颜色信息,与恒星、噪声相似度高,抑制背景、消除噪声是最大限度保留目标信息的基础.从分析星空背景弱小目标观测图像的直方图特性出发,提出了不断舍弃高灰度区域、减小样本方差的方法估计星空背景参量,用此背景参数进行噪声抑制.实验证明,所提方法能够在复杂背景噪声和恒星的影响下,滤除...     

基于高斯拟合局部直方图方法的近红外星图目标检测

从近红外星空图像的直方图出发,认真分析了直方图的特性,并通过对直方图低频区域图像进行高斯拟合确定了图像分割阈值。对不同阈值情况下取得的结果进行了对比。在选取8邻域内像素面积最大的10个目标作为导航目标时,该方法用的数据较少,大幅减小了计算机的工作量,从而提高了导航效率,并增快了识别速度。     

基于背景估计的图像预处理技术的性能分析

红外图像预处理是红外小目标检测中的重要组成部分,其基本思想是通过背景估计实现对起伏背景的抑制,提高信噪比。对现今几种常用的背景估计技术进行了理论分析,指出了各自的优点与不足,并通过计算机仿真结果给出了直观的性能对比。对红外图像预处理的进一步研究具有指导意义。     

小目标与海空背景合成红外图像统计特性分析

针对海空复杂背景下红外小目标识别的需要，对海空背景及其小目标的红外图像特性进行了统计分析。具体分析了在有目标和无目标两种情况下3~5 μm和8~12 μm两个波段图像的均值、方差和协方差等统计特性以及图像的局部对比度、信杂比和阈值随探测距离变化的规律；同时对生成的红外热像进行了直方图分析。结果表明：随着探测距离的减小，导弹的辐射逐渐增大，到达一定探测距离时（大约8 200 m）可以从热像图中区分导弹的蒙皮辐射和羽流辐射。根据有目标和无目标两种情况下图像特性的差异，可以判断图像中是否存在目标，从而为目标识别提供了关于目标和背景的先验知识，研究结果可用于海空背景下红外小目标的检测。     

一种基于自适应背景抑制的红外小目标检测方法

红外成像自动目标识别是精确制导武器的重要研究内容。为解决红外起伏背景下的小目标检测问题,提出了一种自适应的背景抑制方法,并对抑制背景后的图像进行了目标分割,最后用邻域法判决目标位置。实验结果表明,该算法能够从信噪比大于2．0的图像序列中检测出目标。     

云背景下红外小目标检测的分形方法

针对云背景下红外小目标检测对背景起伏依赖性强的问题,提出采用分形方法实现不同起伏背景的小目标检测。首先利用分数布朗随机场模型对实际云背景图像建模得到分形曲线,然后通过分析小目标存在对云背景分形特性的影响,总结出云背景区域含小目标时其分形曲线面积增大的规律,据此提出了基于分形曲线面积差量的小目标检测方法。实验结果表明:在虚警率为10-3时,分形方法对弱起伏和中等起伏云背景下红外小目标检测概率达到1.0,对强起伏云背景下红外小目标检测概率达到0.6,较现有其他一些方法具有更好的检测效果和背景适应能力。     

基于HVS的红外图像增强技术研究

依据人眼视觉系统(human visual system,HVS)特性并结合红外图像的特点,针对不同的背景像素统计量对红外图像直方图均衡化的影响进行了分析和研究,提出了一种基于HVS的红外图像增强技术.理论分析和实验结果证明,提出的增强技术与传统的直方图均衡化增强方法相比,增强后的红外图像细节清晰,对比明显,目标信息易被人眼视觉观察,具有很好的实际应用价值.     

基于生成MRF和局部统计特性的红外弱小目标检测算法

红外复杂背景中的弱小目标检测问题可看作是马尔可夫随机场理论框架下红外图像中背景与目标的二元分类标记问题.基于马尔可夫随机场后验概率模型, 提出利用先验的目标信杂比信息和图像局部统计特性构建观测图像后验概率模型的方法, 并采用经典ICM (Iterated conditional mode)方法对图像最优标记结果进行估计.仿真试验结果表明, 算法在保证目标标记结果准确率的同时, 有效降低了背景的误标记概率; 且由于采用局部统计特性进行建模, 算法有效降低了模型参数与标记结果间的关联性, 提高了最优标记估计的收敛速度.     

基于MRF的复杂背景下缓动目标分割方法

提出了一种基于MRF的复杂背景下缓目标分割方法.该方法采用基于逆向光流场的背景抑制技术和基于加权直方图的灰度场建模方法.前者对相邻视频图像进行逆向光流变换使得两帧图像中的目标投影对齐,进而对两帧图像进行差分运算并设定阈值分离目标和背景,得到了较为完整的缓动目标初始分割;后者对初始标号场各像素分配信任度,进而统计信任度并建立加权灰度直方图,而后依据加权直方图建立了准确的图像灰度模型.在此基础上,在MAP-MRF框架内对视频图像进行分割.进行仿真实验并采用空间准确度和时间一致性标准评价实验结果,证明算法具有有效性和鲁棒性.     

基于背景抑制的星空图像目标运动轨迹提取

研究了空间观测CCD图像弱小目标检测与运动轨迹提取技术,介绍了一种基于背景抑制的多目标检测与运动轨迹提取方法。首先,对图像进行阈值处理,滤除图像的背景灰度和噪声;然后生成基于序列图像叠加与形态学变换相结合的背景掩模图像,对序列图像进行屏蔽处理,得到运动目标图像;对目标图像进行交叉投影算法确定目标区域,并进一步精确确定目标质心,进而提取目标的运动轨迹。实验证明所提出的算法不仅能够有效检测星空序列图像中的多个弱信号小目标,而且具有较强的实时性。     

Image theory for reflected TE/TM wave in waveguide

The image principle is extended to the time-harmonic problem of TE/TM wave propagation and reflection in a waveguide. The fictitious image generating the reflected field is derived with the aid of Heaviside operational calculus and a transmission-line model of the waveguide. The operational calculus reveals that the image of a point-like source in front of the waveguide discontinuity is another point-like source in the mirror-image position and a line source extending from the mirror-image position to infinity. The image derived with operational calculus turns out to be independent of the waveguide's transverse geometry     

Superresolution of near or far field coherent targets using aperiodic antenna arrays

A technique for obtaining high resolution images of point-like coherent targets using aperiodic antenna arrays is developed. Whereas existing superresolution techniques can be used to image coherent targets located only in the far field of periodic receiving arrays, this technique can be used to obtain high resolution images of targets in the near field also. The key to this technique is the use of multiple transmitters. Completely correlated (coherent) targets are decorrelated by transmitting sequentially from different locations, thereby enabling the use of modern superresolution techniques to estimate the target locations. An expression for estimating the variance of the target locations is derived, and is verified by empirical methods. For the same amount of transmitted power and the same number of receivers, this variance is shown to be an order of magnitude smaller than that of existing superresolution techniques. The practicality of this technique is demonstrated with experimental microwave data.     

基于背景光修正成像模型的水下图像复原

光在水下传播时由于受到水体吸收和散射作用的影响,导致水下图像质量严重退化。为了有效去除色偏和模糊,改善水下图像质量,该文提出一种基于背景光修正成像模型的水下图像复原方法。该方法基于对雾天图像的观察,提出了水下图像背景光偏移假设,并基于此建立背景光修正成像模型;随后使用单目深度估计网络获得场景深度的估计,并结合背景光修正的水下成像模型,利用非线性最小二乘拟合获得水下偏移分量的估计值从而实现水下图像去水;最后优化去水后的含雾图像的透射率,并结合修正后的背景光实现图像复原。实验结果表明,该文方法在恢复水下图像颜色和去除散射光方面效果良好。     

一种改进的NAS-RIF盲图像复原算法

在Deepa Kundur等人提出的NAS-RIR (Nonnegativity and support constraints recursive inverse filtering)盲图像复原算法的基础上，提出改进方法。首先对非均匀背景图像进行背景校正，以扩大原算法的适应范围；接着改进求取支撑域的算法，以提高图像的复原效果；最后对求取梯度值的算法作了改进，以提高原算法的执行效率。由实验结果可看出，改进的NAS-RIF算法比原算法具有更好的图像复原性。     

基于FPGA的红外序列图像中热晕背景的消除

红外探测器在工作时间长或太阳直射时,可观察到红外图像有热晕现象。红外探测器观察的景物亮度或对比度通常很低,此时热晕对红外像质的影响比较严重。针对上述情况,研究用数字图像处理的方法——帧相减、反色相加,对红外图像进行实时背景补偿,以便消除热晕的影响。根据该方法进行了硬件设计,并且在现场可编程门阵列(FPGA)中实时实现了。实验结果表明,该方法能够在硬件平台上对红外图像热晕背景进行实时补偿,可明显改善图像的质量。     

基于特征提取的红外与可见光图像融合

为提高红外与可见光图像融合的效果,加快融合算法处理速度,提出了一种基于特征提取的图像融合算法。改进了数学形态学中的顶帽运算,用于提取源图像的特征图像及背景图像;设计融合规则,对特征图像及背景图像分别进行融合处理;最后重构得到融合图像。另外,对本文融合方法的参数选择进行了分析,并且设计了适用于背景图像融合的自适应加权融合规则。实验表明,该融合方法能有效获取源图像的特征信息,提供丰富的背景信息,运算速度快,易于硬件实现。     

基于图像差异度的太阳像二值化算法研究

图像二值化是数字图像处理系统中基本而关键的技术,阈值分割是实现二值化的重要途径,假定图像的目标与背景是可以分离且存在一定差异的,则基于图像中目标和背景与原图像的差异,建立恰当的差异度公式。提出相应的算法,并对太阳像进行闽值分割。试验结果表明,与一些传统方法相比,该方法能很好地区分目标和背景,得到了较好的二值化处理效果。     

基于梯度卷积的激光光斑图像分割

为解决传统方法对存在背景噪声干扰的光斑图像分割效果不理想的问题,设计了一种基于梯度卷积的光斑图像分割算法。首先对光斑、背景、噪声的空间灰度分布特性进行分析。而后根据目标与干扰在空间灰度梯度分布特性的差别,构造适应目标尺度的梯度卷积模板,与光斑的梯度图进行卷积,从而在增强光斑特性的同时抑制了背景干扰及噪声。最后,在噪声抑制图像的基础上结合阈值分割和目标特性判别得到最终的分割结果。通过与传统光斑分割算法进行对比实验发现,该算法抗噪能力更强,有效解决了背景与噪声干扰下光斑目标的分割问题。     

基于HSV空间的彩色监控视频前景提取方法

提出了一种有效的HSV空间视频序列图像背景去除方法.首先,将彩色视频分解为彩色图像帧序列,然后将图像进行高斯滤波,做平滑处理,再利用surendra背景更新算法动态更新背景图像.将当前帧像素矩阵与背景矩阵做差分,通过比较差分矩阵来确定当前帧中前景的区域.实验结果表明,此方法成功地减除了彩色帧图像的背景,较好地保留了前景...     

基于风险估计的弱小目标恒虚警检测

复杂背景下的红外弱小目标检测是目标探测领域的一个难题。为了有效抑制复杂背景的干扰,降低复杂背景所带来的虚警,提出了一种基于风险估计的恒虚警检测方法。首先,分析了背景分布的统计方法,对传统的正态分布统计方法予以改进,对滤波后的图像做局部灰度的分布统计,从而更准确地描述背景图像的分布规律。然后,在传统的恒虚警算法中加入风险估计,将背景复杂度作为风险估计判断依据,利用风险估计自适应调整分割阈值,从而达到抑制背景干扰、减少虚警和误判的目的。最后,实验结果表明:该算法可以显著减少复杂背景造成的虚警,并保证能够有效探测出弱小目标。