一种红外序列图像弱小目标自动捕获方法

提出一种新的基于形态重构与自适应小波算法的自动捕获红外弱小目标的方法,处理方法分为帧间与帧内处理两部分。首先论证了形态重构滤波器在完备格理论下可以实现对红外图像背景的重构,其次分析了自适应小波结合了线性小波强抑制噪声特性和形态小波好的保留目标细节特性,在红外图像能够获得更好的去噪性能,最后通过结合自适应阈值处理方法和准则处理实现了帧内处理,利用时间序列上的形态膨胀累加完成帧间处理。通过对三种不同的红外图像序列的仿真处理,实验结果表明自动捕获方法可以快速准确地捕获图像的弱小目标。     

实时红外弱小目标检测跟踪系统

针对红外弱小目标检测和跟踪的实时性要求,基于法国Sofradir中波(3～5μm)红外热成像仪和英国Hunt Engineering的双DSP管理板卡HEPC9、双DSPC6201和双FPGA搭建了一套实时红外图像处理系统。同时针对C6201微处理器成功地实现了弱小目标检测和跟踪程序的优化和移植。系统测试表明,该系统可实时、有效地检测跟踪每秒50帧,每帧320×240像素,每像素14位的低信噪比的复杂序列图像。     

基于SIFT流红外弱小目标的检测和跟踪

相邻帧图像的流场表现了有关目标物体和背景的运动特性。该文通过使用稠密SIFT局部特征描述子描述相邻帧图像像素,并以流的角度来处理,获得包含目标和背景的混合流场。由于红外弱小目标与其邻域背景具有明显的运动特性差异,而这必然会表现在求得的小目标和背景的混合流场中。根据该流场的平台-阶梯特性采用特定算法分割得到弱小目标的具体位置。实验表明,SIFT流方法克服了经典的使用光流实现弱小目标检测和跟踪的缺点,鲁棒性强,不失为一种新的处理红外弱小目标的思路。     

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。     

一种视频多运动目标跟踪方法研究

图像运动目标跟踪是自动监控、道路导航、交通监控等重要系统的核心技术。为了解决视频中多个运动目标的跟踪,利用帧间差分、Kalman滤波器以及少量特征匹配来自动提取各个运动目标并进行跟踪。针对灰度图像序列,采用一种基于图像序列的梯度信息,使用帧间差分法自动提取运动目标,利用Kalman滤波器预测目标位置,在估计目标在下一帧的位置范围后,根据目标直方图特征来缩小搜索范围实现目标对象的准确跟踪。实验结果表示,该方法具有较小的运算量和较好的实时性,同等条件下具有较高准确性。     

基于多阈值分类与逆向求证的红外序列图像弱小目标检测方法

弱小点目标检测是红外探测技术中的一个关键问题。针对目前序列红外图像目标检测中单阈值分割时弱小目标易丢失及快速移动目标的能量欠积累问题,提出了一种基于多阈值分类与逆向求证的弱小红外目标检测方法。在背景抑制的基础上,首先采用自适应多阈值分类的方法提取多类候选目标,强化了各类弱小候选目标的检测能力。在当前帧候选目标点的真伪无法判定时,根据目标在相邻帧间的位置变化信息构造相应的时空管道,沿时空管道逆向寻找可能出现的各类候选目标,并将其能量与当前帧候选目标点的能量进行加权求和后再进行门限判决,较好地解决了弱小目标及快速移动目标的能量积累问题。最后,通过若干实际红外数据验证了上述方法的有效性。     

基于显著图的红外弱小目标动态规划检测前跟踪算法

针对低信噪比复杂背景红外图像弱小目标检测虚警率高的问题,提出一种基于显著图的红外弱小目标动态规划检测前跟踪算法.该算法采用改进的局部区域差分算子提取显著图,根据注意力转移机制设计搜索策略,利用目标移动速度实时更新搜索范围,对多帧连续的显著图进行滤波跟踪,实现对红外图像弱小目标检测.实验结果表明,文中算法在对弱小目标进行有效检测的同时降低虚警率,提高了图像的检测效率.     

基于帧差法和Mean Shift融合的浮选中颗粒跟踪方法

为了准确地跟踪浮选视频序列中的絮体颗粒,提出一种结合帧差法与Mean Shift的多运动目标跟踪方法。首先使用帧间差分法对视频文件中的初始两帧图像进行差分处理,进而检测得到运动目标,并确定跟踪窗口和跟踪目标的中心位置;然后结合数学形态学处理优化差分图像,滤除噪声干扰;最后利用求得的核直方图模型在下一帧图像内进行搜索,通过Mean Shift算法找到最佳匹配区域,达到对颗粒位置跟踪的目的。结果表明,该算法可以迅速并高效地跟踪浮选过程中的多个絮体颗粒,具有优越的鲁棒性和实时性。     

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TBD的粒子滤波红外点状动目标跟踪算法研究

提出了一种新的低信噪比红外序列图像运动点目标检测与跟踪算法,该算法有机地结合了TBD检测算法与粒子滤波跟踪算法。首先通过多帧TBD处理后,检测出运动目标的初始位置和运动速度,然后在跟踪阶段采用粒子滤波算法估计目标运动状态,可实现信噪比为2的点目标的检测与跟踪。对真实红外图像序列进行实验仿真,仿真结果证明,该算法具有良好的实时性与很高的精确性。     

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。     

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OpenCV的道路视频分析系统

当前投入使用的车辆检测系统普遍采用图像回传至服务器后主机集中处理的方式,存在输出数据大,处理时间长等缺点.本文依据ITS系统的构成提出了嵌入式硬件平台的搭建方案,着重对视频图像进行分析并对跟踪算法进行优化.使用OpenCV为图像基础处理工具,通过对比canny算子和sobel算子的区别,选定更具优越性的边缘算法.针对拖影问题,背景采用改进的均值法（即间隔取帧）来提取.最后选用核跟踪的方式实现动态目标的跟踪,并将其应用在系统中实现对动态目标的稳定跟踪.     

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。     

Detecting and tracking dim small targets in infrared image sequences under complex backgrounds

This paper presents a unified framework for automatically detecting and tracking dim small targets in infrared (IR) image sequence under complex backgrounds. Firstly, the variance weighted information entropy (variance WIE) followed by a region growing technique is introduced to segment the candidate targets in a single-frame IR image after background suppression. Then the pipeline filter is used to verify the real targets. The position and the size of the detected target are then obtained to initialize the tracking algorithm. Secondly, we adopt an improved local binary pattern (LBP) scheme to represent the target texture feature and propose a joint gray-texture histogram method for a more distinctive and effective target representation. Finally, target tracking is accomplished by using the mean shift algorithm. Experimental results indicate that the proposed method can effectively detect the dim small targets under complex backgrounds and has better tracking performance compared with the gray histogram based tracking methods such as the mean shift and the particle filtering.     

稀疏光流快速计算的动态目标检测与跟踪

动态目标的检测与跟踪作为图像处理和计算机视觉学科的重要分支,广泛应用于军事和民用等各个领域。文中提出一种基于稀疏光流快速计算的目标检测和跟踪新方法,该方法通过计算能反映图像特征的特定像素点光流矢量来实现目标检测和跟踪,同时结合图像金字塔技术,可以检测和跟踪运动速度更快、运动尺度更大的目标。文中将该方法分别与稠密光流方法和基于颜色特征方法作对比,结果表明该方法有计算量小、能很好应对目标遮挡情况和能检测和跟踪运动速度较快的目标等诸多优点。实验在多种条件下对该方法进行了验证,跟踪准确率都能达到80%以上,且基本能符合实时性的要求,说明该方法具有可行性和实用价值。     

高斯粒子群优化粒子滤波检测前跟踪算法

针对低信噪比时标准粒子滤波对弱小目标的检测与跟踪时存在的粒子贫乏、跟踪精度对粒子数目要求高等问题,提出一种基于高斯粒子群优化粒子滤波的弱小目标检测前跟踪算法。利用高斯粒子群优化算法优化重采样后的粒子集,使粒子集朝着后验概率密度分布取值较大的区域运动,增加粒子的多样性,克服了粒子贫乏问题,并在保证跟踪精度的前提下降低了跟踪所需要的粒子数目,提高了标准粒子滤波算法的检测和跟踪性能。同时,建立了检测前跟踪系统的观测模型和系统模型,对基于标准粒子滤波检测前跟踪算法和优化算法进行仿真,仿真实验结果表明高斯粒子群优化粒子滤波的检测前跟踪算法相比基于标准粒子滤波的检测前跟踪算法具有更好的检测与跟踪性能。     

多源测量信息融合的弱点动目标跟踪算法

在复杂背景下,为提高微弱点动目标跟踪系统的抗干扰能力,从不同信噪比的多红外图像序列出发,基于新的融合跟踪结构（增加局部处理器）,提出了一种模糊逻辑的多源信息测量融合跟踪算法：各局部处理器对原始测量进行恒虚警和自适应检测,将判决后的测量送入融合中心,融合中心对测量作模糊逻辑判决融合,转化为虚拟单序列测量,采用PDA卡尔曼滤波算法跟踪。实验结果分析表明,该融合跟踪算法与单序列相比,具有较高的跟踪精度、稳定性,避免了单图像序列跟丢。     

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。