Facet方向导数特征与稀疏表示相结合的红外弱小目标检测算法

目的 红外弱小目标检测是红外图像处理领域中难度大且实际意义相当重要的一项研究热点问题,其在侦察预警系统、飞行器跟踪系统与导弹制导系统中都扮演了十分重要的角色。自然背景下的红外图像一般具有较低信噪比,其中背景占据着绝大部分面积,而目标尺寸很小且不具有明显形状和纹理信息,这为红外图像中弱小目标的检测增加了难度。本文提出一种将Facet方向导数特征与稀疏表示相结合的红外弱小目标检测算法。方法 首先利用Facet模型提取原红外图像在0°、90°、45°和-45° 4个方向上的一阶导数特征,然后通过稀疏表示方法,在方向导数信息基础上对图像进行分块逐一处理,利用求解出的稀疏系数和导数图像块的重建残差构建检测数值图,最后分割出小目标所在具体位置。结果 通过对4组不同红外图像序列进行实验验证,绘制了检测率与虚警率ROC曲线图。从结果可以看出,本文算法相较于对比算法在小目标检测中具有较高检测率。结论 本文算法将Facet方向导数特征与稀疏表示相结合,在红外弱小目标检测上具有较高检测精度和较强抗噪声干扰能力,相比于传统检测算法具有一定优势,同时可根据不同检测背景训练出相应背景字典,从而得到较好检测效果,在实际工程应用中具有良好针对性。     

基于聚类分析的红外弱小目标检测

针对深空背景下的红外弱小目标检测,提出了一种基于聚类分析的目标检测方法,该方法将经过背景抑制的连续几帧图像构造组合帧,基于目标的运动特性,对分割后的组合帧进行聚类分析,从而检测到弱小目标并同时获得目标运动轨迹,再对检测结果进行聚类检验,从而去除虚假目标,降低虚警率。实验结果表明该算法对多目标的检测有较高的鲁棒性,且相对于传统的小目标检测算法有更高的检测率和较好的实时性。     

基于SVD背景抑制和粒子滤波的弱小目标检测*

针对云天背景下红外弱小目标的检测算法中常见的目标漏检和检测错误问题,提出了一种基于奇异值分解背景抑制和粒子滤波联合检测算法。该算法首先采用奇异值分解滤波抑制红外图像背景,获取候选目标位置,然后采用粒子滤波算法估计目标运动状态,获取目标搜索窗口,最后将单帧检测候选目标与预测的搜索窗口相结合实现小目标检测。对真实红外图像序列进行实验表明,该方法有效地解决了SVD滤波单帧漏检和粒子滤波预测错误导致的目标检测错误问题,从而提高了低信噪比下弱小目标的检测能力。     

红外弱小目标检测算法综述

红外探测技术具有不受环境等因素干扰的优势,在红外制导、预警等军事领域的应用日益广泛。随着对红外弱小目标检测技术的研究越来越深入,相应的检测方法越来越多样。本文通过对红外弱小目标图像中目标与背景的特性以及红外弱小目标检测技术难点问题进行分析,根据当前是否利用帧间相关信息,分别从基于单帧红外图像和基于红外序列两个角度,选取了相应的红外弱小目标算法进行对比,对其中典型算法的原理、流程以及特点等进行了详细综述,并对每类检测算法的性能进行了比较。针对红外弱小目标图像信噪比低的特点,对红外弱小目标检测算法的难点问题进行分析,给出了目前各种算法的解决方法和不足,探讨红外弱小目标检测算法的发展方向,即研究计算量小、性能优、鲁棒性强、实时性好和便于硬件实现的算法。     

基于卡尔曼滤波的弱小目标实时检测与跟踪

提出一种基于卡尔曼滤波的弱小目标实时检测与跟踪方法。计算每帧图像上所有星点到参考星点的距离,利用目标与背景恒星运动特性上的差异检测出运动目标。针对漏检问题,采用卡尔曼滤波算法估计目标在漏检帧上的位置,通过对图像的重分割寻找丢失目标,利用目标的运动信息建立连续的目标链。实验结果表明,该方法能实现高检测率和低虚警率的实时检测。     

应用多特征的红外弱小目标检测

红外弱小点目标的检测是红外搜索与跟踪的关键技术之一。融合小目标在空域和频域中的各种属性,将更有利于目标的检测。红外图像中主要分为背景、边缘以及目标三类信息,目标在空域中局部能量较大。将图像小波变换,获取图像的多方向性分解。研究发现目标在高频中具有方向不敏感性。为了更好地检测目标,计算各点的局部能量比以及方向离散值,将以上特征融合,得到图像的多特征统计值。采用Renyi信息熵分割达到检测目标的目的。利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性以及目标的方差增长性,提出一种加权的方差增长方法过滤目标集,实现候选目标的准确定位。该算法有较好的自适应性,并且对背景变化敏感性较小。通过真实红外图像弱小目标的检测,检验了算法的有效性。     

基于矢量小波的红外弱小目标检测算法研究

针对标量小波用于红外弱小目标检测,检测精度较低的缺点,设计并实现了一种基于矢量小波的红外弱小目标检测算法.算法首先对红外弱小目标图像进行矢量小波分解;然后时水平及垂直方向上不同子带的小渡系数进行去噪和增强处理,并舍弃低频小波系数;最后进行矢量小波重构并进行自适应阈值分割.对算法进行了实验,实验表明算法具有检测精度高和易于实时实现的优点.     

基于无线传感人脸识别的空间弱小人体目标跟踪方法

针对空间弱小目标跟踪虚警概率高,受噪声影响大等问题,提出基于无线传感人脸识别的空间弱小人体目标跟踪方法。建立基于双向稀疏表示的无线传感人脸识别模型,通过训练图像矩阵,识别图像特征。采用正交匹配追踪法求解无线传感人脸识别模型,通过不断迭代,获取空间弱小人体目标图像的双向稀疏表示。通过粒子滤波观测模型对目标粒子与背景粒子之间的稀疏重构残差差异性进行分析。通过随机估计方法,参考现有的图像数据,更新字典子空间,完成弱小人体目标跟踪。经仿真分析证明：该方法的目标识别率最高为97%;位置跟踪平均误差较低,并且检测概率高,为98%;虚警概率低,为17%。因此,说明该方法能够实现对弱小人体目标的有效跟踪,具备较高的使用价值。     

基于多级综合分类器的红外目标检测

文章针对大视场不同尺度的红外目标检测问题,以大视场红外搜索系统为基础,提出了一种基于多级综合分类器的实时红外目标检测算法,实现由粗到精的虚警剔除。在预处理阶段,该算法首先进行尺度放缩变换,在不同的尺度上采用Robinson滤波抑制背景,再将不同尺度的滤波结果在原始尺度上融合;在对图像进行背景抑制的基础上,构造多级串联的综合分类器:在目标的粗检测阶段,采用模糊隶属度融合的分类器剔除大部分虚警;在目标的精细检测阶段,提取候选目标的特征并进行类间特性分析,设计基于Fisher系数加权的综合分类器以实现真实目标的确认与虚警剔除。实验表明,该算法能够有效剔除与真实目标特性相似的虚警干扰,对尺度变化的红外运动目标具有较好的检测效果。     

靶场红外测量图像弱信号小目标检测系统的设计与实现

分析了红外图像中小目标、噪声以及背景的特点,考虑到单帧图像处理不能兼顾对目标的可靠检测和低的虚警概率,而现有的多帧检测算法计算量大,难以实时实现,采用了将单帧和多帧检测有机结合的小目标检测技术.首先采用基于高阶统计量的目标检测算法,从单帧强噪声图像中检测出虚警率低的候选目标点;然后针对小目标运动的一致性和连续性,采用多帧高阶互相关的序列图像处理方法,得到目标运动轨迹;最后再对目标运动轨迹进行综合评判,进行航迹确认,得到真实目标的位置和轨迹.实验结果表明,该技术降低了虚警概率,提高了检测概率.     

基于视觉对比度机制的红外双极性小目标检测方法

红外小目标在实际场景中常呈现"双极性"的特点.局部对比度检测算法,如(Local Contrast Method,LCM)可以检测亮目标,但在检测灰暗目标方面适应性不足.在LCM算法基础上研究了一种利用双层滑动窗口结构计算局部对比度的检测算法.中值滤波器预处理图像后,采用双层滑动窗口遍历整幅图像;依据双重局部对比度计算获得图像的显著图,可以在一次图像遍历中检测出不同尺度的小目标;最后,采用自适应阈值分割方法获得目标位置.经实验验证,能克服LCM算法不能同时检测双极性目标的不足,在检测双极性目标时降低了40％的处理时长,且在相同虚警率条件下,正确检测概率提升了12.4％.     

基于联合概率数据关联算法的红外弱小目标跟踪

针对在云天背景下运动的红外弱小目标,从数据关联的角度,利用联合概率数据关联算法实现多个红外弱小目标的跟踪.实验结果表明,在杂波环境下,联合概率数据关联算法可以稳健地跟踪多个红外弱小目标的目标状态,跟踪效果好.     

基于完备格的重构滤波器在红外图像目标检测中的应用

对红外图像中的目标进行检测和跟踪是精确制导武器中非常困难的也是急需解决的难点之一,针对红外图像的特点,提出了一种新的用于红外图像序列弱小目标检测和跟踪的处理方法,并首先探讨了完备格下的图像连通性,其重构滤波器具有简化图像,并能保证轮廓完整的特性。该新方法包括帧内处理和帧间处理,其中帧内处理使用灰度级重构tophat滤波器实现背景去除和图像简化,再结合目标的灰度、形状、面积信息完成图像分割;帧间处理使用目标的空间、时间运动信息实现序列的目标检测和跟踪。仿真实验结果表明,这种方法在检测和跟踪红外图像中的弱小目标时,具有有效性和鲁棒性。     

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.     

基于小波包变换的红外弱小目标检测

针对复杂背景下红外弱小目标的检测问题,提出一种基于小波包变换的红外弱小目标检测算法。该算法首先采用小波包变换对含有弱小目标的红外图像进行多尺度分解,得到不同尺度下的高低频节点系数;其次根据不同节点系数重构时对目标能量贡献的不同,选取高频频带中能量分布居中的频带节点系数对图像进行重构完成背景抑制;最后对重构后的目标图像采用自适应阈值分割方法进行目标分割,得到目标检测结果。实验采用多组红外序列图像进行验证,仿真结果表明：该算法可以很好地抑制背景和云层边缘,精确地检测出目标信号,同时提高了目标的信杂比和对比度等参数。     

一种基于低空全景图像的低慢小目标检测方法

随着国家低空空域的开放,防范和处置低慢小目标的干扰和破坏已经成为重大安保活动的世界性难题。上海天文台研制了一套快速搜索空中低慢小目标的光电系统。针对该光电系统,提出一种基于全景图像的低慢小目标的检测算法,以降低低慢小目标虚警率。首先利用Top-hat算子对低空全景图像进行高通滤波;然后对提取出的可疑目标进一步筛查判断,通过统计局部区域的天空、云朵和目标自身的灰度特性,设置门限以减少低慢小目标的误检率。对检测算法进行了试验验证,算法有效降低了形态学单帧检测算法虚警率,在低慢小目标搜索发现中取得了较好的工程应用效果。     

远距离红外弱小运动目标检测

针对远距离红外弱小运动目标的检测,本文提出了一种空域-时域联合算法。该方法首先基于结构元素大小自适应的形态学顶帽变换进行红外复杂背景抑制,增强了图像的信噪比;接下来,利用平均迭代算法精确确定门限阈值,实现单帧图像分割;在此基础上,利用邻域多帧图像相与判决算法,实现基于时间序列图像的弱小运动目标检测。实验表明,本文提出的方法能够较好地进行背景抑制和消除噪声,准确有效地检测出红外运动弱小目标。     

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。     

基于融合显著图和高效子窗口搜索的红外目标分割

为了快速精确地分割红外图像目标,提出一种基于融合显著图和高效子窗口搜索的红外目标分割方法.在获取图像超像素的基础上,提取每个区域增强的Sigma特征,并考虑邻域对比度、背景对比度、空间距离和区域大小的影响,构建局部显著图,接着利用全局核密度估计构建全局显著图,然后融合局部和全局显著图实现图像显著性检测,最后应用高效子窗口搜索方法检测和筛选目标,实现红外目标分割.实验结果表明,新方法的显著图结果目标区域一致高亮且边缘清晰,背景杂波抑制效果好,可实现快速精确的目标分割.     

基于DSP的自适应弱小目标检测方法

针对复杂背景下弱小目标检测的难题,提出一种基于DSP的自适应背景预测弱小目标检测新方法。该方法在DSP为核心的嵌入式图像处理系统平台上,以自适应背景预测算法为基础,在DSP集成开发软件Code Composer Studio 3.3上采用C语言编写弱小目标检测程序。根据图像的相邻像素的灰度特性选取不同的背景预测模型对连续四帧原始图像进行自适应背景预测得到背景预测图像,背景预测图像与原始图像相减得到残差图像;对残差图像采用交叉差分算法和自适应阈值分割处理得到二值图像;对二值图像采用逻辑与运算和形态学开运算,获得真实弱小目标。实验结果表明,该方法可以有效地检测到弱小目标,且与中值滤波算法相比,该算法预处理时间减少22%,虚警概率降低6%,检测到的目标面积增大2.3倍,更有利于目标点的观察,为工业现场镁合金熔液中弱小目标实时检测奠定了基础。