Adaptive top-hat filter based on quantum genetic algorithm for infrared small target detection

With the development of infrared technology, infrared small targets detection has attracted great interest of researchers. Top-hat filter is one of widely used methods for detecting infrared small target, and the structure elements have great influence on the performance of detection. The structure elements are desired to be adjusted adaptively. To this end, an adaptive structure elements optimization method based on quantum genetic algorithm (QGA) is introduced, and the convergence of QGA reveals the effectiveness of QGA. Experimental results show that the proposed adaptive top-hat filter based on QGA can achieve more stable infrared small target detection performance compared with the traditional top-hat filter.     

基于形态学的边缘检测

提出假高帽变换和多尺度形态学结构元素相结合的方法进行边缘检测.首先说明假高帽变换的基本原理,接着结合多尺度结构元素进行边缘检测,最后依据不同尺度下的图像标准差确定的权值进行边缘融合,得到理想的边缘.该方法有效克服了传统边缘检测方法和经典形态学边缘检测方法的局限性,具有一定的通用性和实用性.     

基于多结构元顺序形态变换的灰度图像边缘检测

在简要介绍顺序形态变换的基本概念及相关性质和对顺序形态变换进行边缘检测的原理进行阐述,以及对结构元素和百分位对边缘检测的影响进行讨论的基础上,根据图像形态学多刻度形态滤波的思想,从抑制噪声的角度对基本边缘检测算子进行推广和扩展,首先构造了3种边缘检测算子,并从理论上分析了算子的特性;然后将多结构元与图像边缘进行匹配,提出了3种广义顺序形态边缘检测算子并给出了一般表达形式;最后着重探讨了多结构元素及二重混合顺序形态变换百分位值p、q的选取原则.实验结果表明,该边缘检测算子在抑制噪声对图像边缘的影响和保持图像细节方面,优于传统的边缘检测算子和普通的形态边缘检测器.     

形态学高帽变换与低帽变换功能扩展及应用

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域。对形态学高帽变换与低帽变换功能进行扩展,提出了假高帽变换的概念和低帽变换的新方法。用形态学滤波对原始图像进行平滑处理,由形态学膨胀运算调整结构元素尺度,依据检测图像边缘熵确定权值进行融合。改进了传统形态学边缘检测算法,改善了亮背景上暗物体的边缘提取,对数字图像进行处理,满足了实际需求。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,且边缘清晰准确,效果优于经典的边缘检测算法。     

基于软形态学的top-hat算子改进算法

针对复杂背景下红外弱小目标检测问题,新定义了基于软形态学的top-hat算子。提出了一种基于软形态学的背景抑制方法。首先,利用互信息度量自适应的选择结构元尺寸,设计包含核与软边缘的结构元,以符合目标实际情况;然后,利用均衡原理设计均衡滤波结构抑制检测偏差。实验结果表明,对输入信噪比为2.36dB的复杂海波进行背景抑制后,输出信噪比能达到22.51 dB。与经典top-hat、改进top-hat算子相比,该方法在主观视觉和客观评价指标两方面均表现出良好的效果,能够对红外图像复杂背景进行有效抑制。     

基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测

在图像边缘检测过程中,针对滤除噪声及有效保留图像边缘信息这对矛盾点进行了研究,给出一种基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测算法。该算法通过多次使用轮廓结构元素的开最大和闭最小运算操作滤除噪声,运算次数通过比较图像峰值信噪比确定,降低结构元素对边缘信息的影响;然后采用多形状多尺度结构元素提取图像边缘,并利用图像峰值信噪比控制结构元素尺度的选取。与经典边缘检测算法相比,该算法具有更强的去噪声能力,且能保留更多的图像细节。仿真实验表明,有区别地使用轮廓结构元素及多形状多尺度结构元素,能有效去噪并保留边缘信息。     

基于动态规划的红外弱小运动目标的实时检测方法研究

文章针对低信噪比下红外弱小运动目标的特点,提出了一种正向动态规划算法。分析了算法的检测性能,并对算法实现中的一些关键问题进行了讨论。实验表明,该算法适应性强,能有效地完成对低信噪比下弱小运动目标的实时检测、识别与跟踪。     

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。     

基于改进的2维EMD的红外小目标检测

针对红外图像中的小目标检测,提出了一种利用经验模态分解(EMD)提取海空背景下红外弱小目标的新方法。该方法基于Delaunay三角剖分和分段三次样条插值,将1维EMD方法推广到2维,并将其应用于红外图像中的小目标的检测。仿真实验结果表明,该新方法能快速和准确地检测出海空背景下的红外弱小目标,具有一定的理论和应用价值。     

基于改进形态学算子的多尺度边缘检测

图像边缘检测的关键是在尽量多地检测到图像边缘的同时更有效地抑制噪声,为此提出了一种新的基于轮廓结构元素的多尺度形态学边缘检测方法。该方法重新组合了基于轮廓结构元素形态学各种运算的优点,实现了一种改进的形态学算子;在此基础上利用改进形态学算子的多尺度运算定义了一种新的边缘检测算子。与其他形态学方法相比,文中方法不仅具有更好的噪声抑制和边缘细节保护功能,而且对结构元素的形状不敏感。     

模糊神经网络在图像目标检测中的应用

红外图像中的微弱目标检测与跟踪是数字图像处理领域中的研究热点。针对红外图像中微弱目标灰度的统计特点以及模糊神经网络在自适应噪声消除的应用,提出一种基于增强型动态模糊神经网络算法用于红外图像噪声消除。经过自适应噪声消除后,可有效的有自动阈值门限分割法进行微弱目标检测。     

Infrared small target enhancement and detection based on modified top-hat transformations

To simply and efficiently enhance and detect infrared small target, a new algorithm through target enhancement by using modified top-hat transformations is proposed. Firstly, the modified top-hat transformations following the property of small target region are discussed, which could efficiently extract the possible target and dark regions. Secondly, the potential target regions are enhanced by using a target enhancement operation which is formed through enlarging the contrast between bright and dark regions using the modified top-hat transformations. Finally, an iterative thresholding method is used to automatically detect the target region. Various infrared images embedded with small targets are used to verify the efficiency of the algorithm, and experimental results show that our algorithm is very efficient.     

基于LBP的红外弱小目标检测系统设计

分析了一种基于局部二元模式（LBP）算子的红外弱小目标检测方法,并根据实际应用背景设计实现了一种红外弱小目标检测系统。介绍了该系统的总体结构以及程序模块的设计方法。试验对比表明,该方法在保证LBP算法实时性的前提下可节约大量硬件资源。     

基于NSCT的红外图像小目标检测技术

红外图像小目标检测是精确制导武器的关键技术之一。将小波或Contourlet多尺度分析用于红外小目标检测具有一定的局限性。无下采样Contourlet变换（NSCT）是基于Contourlet变换的一种扩展,可以对图像进行灵活的多尺度、多方向和平移不变性分解。提出了一种基于NSCT的红外小目标检测算法。该算法首先对图像进行NSCT变换;然后利用能量法提取其局部纹理特征,并计算各点的特征向量与中心向量间的距离,得到一个相关的多尺度距离像;最后根据该距离像进行直方图统计,从而实现红外小目标的检测。与基于小波变换的红外小目标检测算法进行了比较。实验结果表明,该算法能较精确地检测出红外小目标,优于基于小波变换的方法。     

常用边缘检测技术的对比

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点.经典的边缘检测算法如canny算子等是通过计算图像中局部小区域的差分来实现边缘检测的.这类算子对噪声非常敏感,并且常常会在检测边缘的同时加强噪声.多尺度形态学边缘检测利用不同的结构元素去作用图像,通过形态腐性和形态膨胀操作,获得了效果很好的图像边缘检测算法.单尺度形态学梯度算子也能很好提检测图像边缘,但结构元素的选取对输出结果影响较大.通过使用多尺度形态学梯度算子,可以弥补结构元素的大小问题.仿真结果表明,该算法能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显优于经典的算子检测算法.     

基于多尺度静态小波分解的改进型CFAR船只检测算法

SAR船只目标检测是实现海上安全监测的有效手段。由于在海杂波较为复杂的情况下,传统CFAR算法对于弱小船只检测效果不佳,本文提出了基于多尺度静态小波分解的改进型CFAR检测算法。首先通过实验选出最优小波基及最佳小波分解级数,再利用幂运算对经多尺度乘性增强的小波系数进行优化,以增强船只与海洋背景的对比度,从而运用简单的CFAR算法即可得到较好的检测效果。最后,以新型星载ALOS-PALSAR数据为例,通过与传统CFAR算法的对比实验,验证本文算法的有效性。实验表明,利用Sym2最优小波基的较强边缘检测能力以及小波多尺度乘性增强,双重强化了船只目标的边缘影像特征,并有效抑制了海杂波噪声,使得本文算法在提高检测率与降低虚警率两方面都优于传统CFAR算法,有利于高海杂波下弱小船只的检测。     

On the role of basic design concepts in behaviour structuring

This paper presents some basic design concepts for the design of open distributed systems. These concepts should form the basis for the development of effective design methodologies. The paper discusses how design concepts, such as interaction, action and causality relation, can be used for modelling and structuring behaviours of functional entities in a distributed environment. The paper also addresses some consequences of the application of these design concepts such as the choice of language elements and operations to represent behaviour structure, the structuring of the design process, and the definition of design operations for behaviour refinement.     

基于形态学Top—Hat算子的小目标检测方法

针对红外序列图象中运动弱小目标的检测问题，提出了一种基于能量累积与Ｔop-Hat算子的小目标检测方法，该方法是首先设置一定大小的滑动窗口，并通过对窗口内的图象序旬进行能量累积来去除图象中的随机噪声，以提高目标的信噪比；然后对能量累积后的图象采用形态学中的Ｔop-Hat算子完成候选小目标的检测工作；最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标，同时进行了该方法与传统高通滤波检测方法，在抗噪声性能、背景抑制性能以及抑制虚警目标性能等方面差异的比较实验，实验结果表明，基于能量累积与Ｔop-Hat算子的小目标检测方法在这３个方面都优于高通滤波法，它能够快速、可靠检测出低信噪比的运动小目标。     

基于辅助粒子滤波的红外小目标检测前跟踪算法

研究低信噪比复杂环境下的红外小目标检测和跟踪问题,提出了基于辅助粒子滤波的检测前跟踪算法.首先使用形态学滤波算法对图像进行白化预处理;然后在跟踪阶段采用辅助粒子滤波算法估计目标运动状态,在检测阶段利用跟踪滤波器的输出构造似然比,并进行似然比检验.对真实红外图像序列的实验表明,该算法可成功跟踪和检测信噪比为2的小目标,且其性能优于传统的检测前跟踪算法.     

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。