弱目标检测的图像流法

本文研究用高频图像滤波器去除背景干扰，提取可能的弱目标，进一步用假设检验分离出可能的弱目标。导出图像流约束方程，提出一种基于图像流和运动连续性分析的弱目标检测方法。该方法在强噪声背景和复杂背景下有良好的检测性能，计算机模拟实验检验了方法的性能。     

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。     

基于非对称融合策略的双色红外弱目标检测方法

针对复杂背景下的红外图像弱目标检测问题,本文提出了一种基于非对称融合策略的双色红外弱目标检测方法.该方法在对来自两个不同红外波段的目标检测信息进行基于非对称策略融合的基础上,采用时域递归融合方法对多帧红外图像中的目标检测结果进行综合处理,进一步改善了融合检测系统的性能,为红外图像弱目标检测提供了一条可行的技术途径.文末的实验结果证实了该方法的有效性.     

基于多重相关分析的红外弱小目标快速检测

针对红外图像中的目标对比度低、尺寸小及背景复杂等特点，本文利用像素之间的相关性，提出了一种基于多重相关峰值检测红外弱小目标的检测方法，从而实现低信噪比条件下红外弱小目标的快速检测．实验表明该方法是一种抗噪性能强，自适应性能好的弱目标检测方法．     

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。     

港口背景下红外运动目标的一种检测方法

为了解决港口背景下红外运动目标检测中受背景干扰带来的误分割和误跟踪问题,提出了一种基于港口背景抑制和光流检测的红外运动目标检测方法。首先,通过对小波分解图像进行OTSU分割,得到天水线区域。然后使用多级滤波确定序列图像中港口背景的抑制基准点,并根据这些背景抑制基准点实现序列图像的港口背景抑制。最后,运用光流预测实现红外运动目标检测。通过对实际港口背景红外图像进行背景抑制和红外运动目标检测的实验,验证了所提方法的可行性和有效性。     

红外小目标图像的分割与聚类分析

天空背景下红外小目标图像的分割与聚类是检测和识别目标过程的预处理部分。首先对图像进行对比度增强处理,并通过模板滤波法去除弱噪声,再运用分割算法把目标和强噪声从背景中分离出来,然后根据聚类得到可能的小目标,最后给出整套处理方法的实验结果和分析。     

基于NSCT域能量特征的SAR图像目标检测

针对传统方法对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar:SAR)图像弱目标检测的困难,本文根据背景杂波和弱目标的频率特性,提出了一种基于Nonsubsampled Contourlet变换(NSCT)域能量特征的目标检测新方法。首先对SAR图像进行Nonsubsampled Contourlet变换;然后利用背景杂波能量在同方向、不同尺度下快速递减的规律和目标能量的多尺度相关性,在不同方向上分别进行能量尺度相关运算,从而得到各个方向的能量图;接着通过不同方向上的能量图构造总的能量图像;最后在总能量图上通过选取合适的阈值将目标提取出来。实验结果表明,该方法能有效抑制不同的杂波背景,具有良好的目标检测性能。     

复杂背景下红外运动点目标检测算法研究

讨论了复杂背景下低信噪比运动点目标的检测和跟踪问题，提出了基于卡尔曼滤波理论的背景预测，数学形态学膨胀累加，图像流航迹关联和二级并行假设检验的点目标检测方法。实验结果表明该算法能够较大程度提高红外图像的信噪比，有效地检测和跟踪点目标，并且能够解决目标丢失以及跟踪过程中出现目标的问题。     

基于OpenCV的运动目标跟踪系统研究

本文分析比较了传统运动目标检测的3种主要方法：背景图像差分法、时态差分法和光流法,在此基础上给出了一种背景图像预测算法,大大减少了因为背景变化而产生的目标检测误差。本文基于OpenCV设计出改进的运动目标检测与跟踪算法,实现了运动目标的跟踪,并在VC＋＋编译环境下,利用USB摄像头作为视频采集器,通过观察实验结果可以看出,本文的运动目标检测算法能够正确地检测出视频图像中的运动目标,而且在检测性能上优于普通的自适应背景差分法。     

基于多重相关分析的红外弱小目标快速检测

针对红外图像中的目标对比度低、尺寸小及背景复杂等特点,本文利用像素之间的相关性,提出了一种基于多重相关峰值检测红外弱小目标的检测方法,从而实现低信噪比条件下红外弱小目标的快速检测．实验表明该方法是一种抗噪性能强,自适应性能好的弱目标检测方法．     

复杂背景下运动目标的检测与跟踪

比较了HS和LK两种光流计算方法的性能,并针对复杂背景的情况,提出了一种基于LK光流柱状图和canny边缘检测融合技术的运动目标检测跟踪方法.该方法分三步:首先,利用LK光流柱状图信息完成运动目标的检测,并获得目标分割图;然后用canny边缘检测算子的检测信息并融合目标分割图信息获得细化的目标边缘图;最后根据检测结果计算目标形心.实验表明,该方法能有效解决复杂背景下运动目标的检测与跟踪.     

一种基于兴趣区提取的红外搜索系统目标实时检测算法

针对周扫红外搜索系统对空目标探测面临的图像数据量大、弱目标检测概率低、虚警率高等难点问题,提出了一种基于兴趣区(ROI)提取的目标实时检测算法。算法分析了周扫红外搜索系统获取的图像中目标与背景的特性,根据目标运动特性与灰度特性,在周扫红外搜索系统获取的整幅全景图像中快速提取目标可能存在的兴趣区;针对兴趣区内的局部目标图像切片,进一步精细检测识别,剔除虚假目标干扰。外场试验获取的实测数据目标检测结果表明,算法针对复杂低空背景下弱目标能够实现低虚警率稳健检测,已应用到了周扫红外搜索跟踪系统的工程样机研制中。     

一种基于Canny算子的船舶目标检测算法

提出了一种从红外图像中检测船舶目标的方法，该方法首先对两帧图像进行差分处理，然后进行图像分割，再用Canny算子对目标边进行检测，结合图像分割的结果，最终确认目标。实验表明该方法在复杂背景下，可以较好的进行目标检测。     

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。     

基于双向稀疏光流融合的小目标检测方法

针对动态背景下的小目标检测问题,提出了基于双向稀疏光流融合的目标检测方法.首先采用FAST方法提取当前帧图像中的角点,然后在连续的三帧图像中进行前、后向稀疏光流跟踪,确定正确匹配的特征点对,利用匹配的特征点对计算用于背景补偿的帧间运动参数,最后在背景补偿的基础上进行三帧差分,以检测出图像中的运动小目标.实验结果显示,本算法能够很好地解决背景和目标同时快速运动的问题,为运动目标的跟踪奠定基础.     

红外弱小目标多组独立检测方法

针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,提出了一种多组独立检测方法。首先,利用神经网络优化的形态学算子进行背景抑制,基于自适应门限实现单帧目标检测。在多帧检测中,先将可能的航迹观测序列进行分组累加,然后进行似然比检验。由于多组独立检测考虑了信噪比过低或者强噪声干扰的影响,一定程度上加速了航迹的确认和删除,提高了多帧检测的性能。基于此提出了多组独立检测方法,并对算法性能进行了详细分析。实测数据结果证明:在相同虚警概率情况下,多组独立检测法的检测性能优于截断序贯处理算法的检测性能。     

基于最恰对比度显著性分析的红外弱小目标检测方法

针对红外图像弱目标检测困难的现状,提出一种基于最恰对比度显著性分析的红外弱小目标检测方法,在滑动窗口中采用了非线性处理技术对图像进行处理,避免了传统的显著度分析算法处理图像时在景像边缘处产生的显著度值干扰问题,同时不影响在目标区域对目标的提取能力。进行了大量的半实物仿真实验,结果表明,虽然提出的方法在背景抑制因子中未明显提高,但在均值信噪比和信噪比增益两个指标中对目标检测性能明显增强。在图像处理后的三种方法视觉对比图中,效果最好。     

红外图像序列运动小目标检测的预处理算法研究

讨论了复杂背景下低信噪比的运动小目标的检测,提出了用空间高通滤波方法改善图像质量,达到抑制背景噪声,增强小目标的效果,随后用似然比检测理论进行目标的初步分离,然后采用领域判决法实现运动目标的进一步分离,用图像流分法进行目标的最终检测。实验结果表明：该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠地检测。     

弱监督目标检测相关研究

弱监督目标检测是一种利用图像级别的标签来检测图像中多个或单个示例边界框的计算机视觉任务,具有很高的挑战性。本文首先介绍了弱监督目标检测的背景、问题定义和基本框架,然后对当前的弱监督目标检测算法进行了总结和分析,比较了它们的优缺点,最后探讨了该领域未来的研究方向。