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为了提高红外视频弱小目标的跟踪精度,提出了滑动置信度约束的弱小目标跟踪方法。在快速自适应中值滤波的红外图像背景抑制技术的基础上,设计了正交变换和置信域约束的轨迹预测,利用加权参数增强目标函数的收敛性能,提高下一位置初的预测准确度;通过轨迹相邻点的位置差计算搜索窗口的大小,搜索与之相匹配的特征点进行关联处理,完成对初预测点的筛选;以滑动轨迹置信度检验为准则判决轨迹的真实性,并进行目标轨迹更新以实现对弱小目标的准确跟踪。通过红外弱小目标视频对所提算法进行了实验验证,结果表明,该算法对红外弱小目标的跟踪轨迹误差有较小的均方偏差与均方差,在噪声消除和对图像整体信息保护方面都具有良好的性能。 相似文献
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基于粒子滤波的目标图像多特征融合跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了序列图像中红外弱小目标的检测跟踪问题.基于多特征融合的小目标检测算法具有较好的检测性能和适应性,而粒子滤波则是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效方法.结合两种算法的优点,提出了一种基于粒子滤波的目标图像多特征融合跟踪方法.从红外序列图像中提取了局部灰度均值对比度、局部梯度均值对比度、局部熵和灰度分布四个典型特征,根据各个特征对弱小目标检测的贡献,自适应地进行特征融合.在粒子滤波的框架下,将融合后的特征信息转化为粒子的权值,对红外弱小目标进行跟踪.仿真试验表明,该算法有着良好的检测与跟踪性能. 相似文献
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基于红外目标局部灰度特性分析的管道滤波方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的管道滤波方法并将其应用于红外图像序列中弱小运动目标检测。首先采用局部灰度特征分析的方法对图像序列的一帧进行逐点检测,检出候选目标;然后对每个候选目标建立管道,利用局部灰度特征的分析方法判断后续帧的管道区域内是否仍然存在目标,保留仍然存在目标特征的管道,清除不具备目标特征的管道。该方法不需要对每一帧图像都进行复杂的管道建立、维持、消除等操作,具有丢失目标后快速重新捕获能力。实测红外图像序列的实验结果证明了所提方法的有效性和抗干扰能力。 相似文献
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红外弱小目标检测是目标识别等领域的研究热点。考虑到红外弱小图像中目标信噪比较低,且成像目标的尺度变化较大,构建一种同时考虑局部显著性特征和全局显著性特征的红外弱小目标检测框架。构建一种基于多尺度卷积核的显著性目标检测算法,将该算法与谱残差算法分别进行显著图计算;在得到局部和全局显著图后,采用形态学方法进行显著图的融合以及自适应阈值方法进行二值分割。在给定的公开数据集上的实验结果表明,该方法相对于基准的显著性算法,在目标检测的准确性和虚警率上均有明显优势。 相似文献
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提出一种用于微弱目标检测的距离-多普勒域帧间移位累加方法,即针对相对于雷达作径向匀速直线运动的目标,利用雷达回波数据的多普勒信息,预测目标的速度及其位置变化,并通过多帧信号的移位累加来提高信噪比,从而有效地检测弱小目标。该方法充分利用了目标信号帧间相关而噪声点帧间不相关的特点,能有效地降低虚警概率及漏警概率,提高对弱小目标的检测性能。 相似文献
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复杂星空背景下,无特定标识的微弱小目标经常会阻碍航天器的飞行任务;由于目标成像尺寸小、发光特点与星点类似,无法通过常规目标识别手段进行辨识;针对该问题,利用星敏感器绝对测量的优势,提出基于星敏感器原理的空间微弱小目标识别方法;该方法利用鲁棒性较好的网格算法识别采集星图上的大部分恒星,将漏星和目标标记出来,再利用角距法加以区别,实现目标识别;通过实验仿真,完成了对含微弱小目标的具体星图的星点及目标识别,并针对过程中出现的参考星和返回目标结果的选择标准问题进行了讨论分析,验证了基于星敏感器原理的空间微弱小目标识别方法的可行性。 相似文献
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研究了将平移、缩放与旋转变化(TSRI)的不变性模糊特征信息融合技术用于红外目标图像识别分类的方法,通过提取红外目标图像奇异值与不变矩的平移、缩放与旋转变化(TSRI)的不变性特征,结合模糊特征融合的模式识别方法,并应用模糊判决准则进行分类。实验结果表明,基于红外图像的TSRI不变性多特征信息融合的目标识别方法比不具有TSRI不变性多特征信息融合的识别方法具有更好的稳定性、准确性和可靠性,能够有效地提高红外成像末制导识别系统的精确度,并增强了系统的容错性能。 相似文献
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针对典型自然环境下军事装备的隐蔽问题,提出一种新颖的演化计算策略,将其与图像仿真设计手段相结合,根据环境状况,构建一种快速仿真计算进而给出迷彩目标隐蔽策略的新方法。该方法主要包括迷彩目标与场景图像的融合仿真计算,引入视错觉条带覆盖的迷彩目标隐蔽计算,基于粒子群优化算法和概率分布采样的搜索计算,以及基于深度神经网络图像特征的融合度计算。运用深度神经网络图像分割模型,结合迷彩目标的分割识出率,评估新方法的性能。仿真实验结果表明:在林地和荒漠环境中获得的隐蔽仿真图像平均融合度可达0.99以上,平均分割识出率低于0.90;新方法能够为设计给定目标在场景图像中的隐蔽策略提供有效的依据,具有较高的实用价值和可扩展性。 相似文献
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针对非线性观测的目标跟踪问题,对滤波跟踪型数据融合进行了研究,提出了基于去偏转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合算法.从仿真结果可以看出,集中式融合算法和分布式融合算法的差别并不大,结果基本相同.因此,在非线性系统中,基于去偏转换测量值卡尔曼滤波算法的分布式融合算法可以重构集中式融合算法. 相似文献
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基于复无下采样轮廓波和Gaussian小波支持向量回归的红外目标图像背景抑制 总被引:1,自引:1,他引:0
针对存在背景干扰和噪声情况下的红外目标图像背景抑制问题,提出了一种基于复无下采样轮廓波变换(NSCCT)和Gaussian小波支持向量回归(SVR)的背景抑制方法。该方法对红外目标图像进行NSCCT,然后根据其系数的相关特性去噪,从而抑制了大部分背景杂波;采用Gaussian小波SVR对去噪后的红外目标图像进行处理得到预测图像,并用去噪后图像减去预测图像得到残差图像,即背景抑制结果。针对红外目标图像进行了大量实验,并与近年来提出的3种背景预测方法,即基于最小二乘支持向量回归(LS-SVR)、基于SVR及基于最小二乘的红外目标图像背景抑制方法进行了比较,结果表明所提出的方法去噪效果好,背景抑制性能更优。针对存在背景干扰和噪声情况下的红外目标图像背景抑制问题,提出了一种基于复无下采样轮廓波变换(NSCCT)和Gaussian小波支持向量回归(SVR)的背景抑制方法。该方法对红外目标图像进行NSCCT,然后根据其系数的相关特性去噪,从而抑制了大部分背景杂波;采用Gaussian小波SVR对去噪后的红外目标图像进行处理得到预测图像,并用去噪后图像减去预测图像得到残差图像,即背景抑制结果。针对红外目标图像进行了大量实验,并与近年来提出的3种背景预测方法,即基于最小二乘支持向量回归(LS-SVR)、基于SVR及基于最小二乘的红外目标图像背景抑制方法进行了比较,结果表明所提出的方法去噪效果好,背景抑制性能更优。 相似文献
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针对采集图像中物体附近可能会形成阴影而造成干扰的问题,提出一种利用形态学修复方法和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)技术实现阴影去除与目标图像的准确提取的方法。采用背景差分和二值图像形态学修复方法检测出含有目标及其阴影的区域,利用经验模态分解方法对该检测区域的灰度直方图曲线进行处理,获取灰度模式变化信息,将搜寻到关于目标及其阴影分割的双阈值水平,结合到形态学修复以实现阴影区域的去除,并以汽车及行人图像处理的实验进行验证。实验结果证明:图像中的目标阴影得到有效去除,该方法具有良好的适应性,能够获得准确的目标检测效果。 相似文献