基于改进互信息的红外目标匹配跟踪算法

红外图像具有高噪声、低分辨率的特点,使图像特征提取时很难达到一致,并且图像的损失较大。针对传统互信息只考虑图像灰度信息而忽略了像素之间空间位置相互关系的缺点,同时考虑像素灰度值及其对应梯度的信息,将图像的空间信息通过灰度-梯度联合矩阵引入到互信息的计算过程,提出一种基于梯度联合互信息量测度的红外目标匹配跟踪算法。仿真实验结果表明该算法不仅收敛性强、跟踪稳定,而且具有匹配跟踪精度高的特点,在目标出现遮挡时也能很好的跟踪目标。     

基于循环平移Contourlet变换的红外小目标检测方法

分析了在有噪声和背景干扰情况下检测红外小目标的方法,提出了一种将循环平移Contourlet变换去噪 方法和自适应阈值分割方法相结合的红外小目标检测算法。该方法首先对原始图像进行循环平移阈值去噪,再用原始图像减去 去噪图像,对得到的残差图像进行自适应阈值分割,分离出少量的候选目标点,最后利用目标运动的连续性和一致性检测出 目标。分别用Contourlet变换法、小波变换法和本文提出的检测法对小目标进行了检测。仿真结果表明,本文提出的检测方法 能较精确地检测出序列图像中的红外小目标,检测效果优于Contourlet变换法和小波变换法。