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在红外深空目标跟踪系统中,为了能够从深空红外图像中快速提取微小目标,通过分析红外深空图像的特点,提出一种基于最简视觉显著性的红外目标快速提取方法。该方法在传统的视觉显著性的基础上,通过计算局部灰度最大值和目标像素的灰度平均值与邻域像素的灰度加权值的对比度组成特征向量,构造显著性模型,抑制背景并凸显目标,使之不但能够减少运算耗时,而且能够保证提取精度。通过对红外深空图像进行处理,实验结果表明该算法的运算时间仅为传统的视觉显著性算法的28%,且有较好的处理结果,证明了该算法的有效性。 相似文献
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复杂背景下的红外图像通常存在信噪比低、邻近像素灰度变化不明显以及易被杂波信号和噪声干扰的特点,导致红外小目标检测困难。为解决上述问题,提出一种基于特征显著性融合的红外小目标检测算法。首先,在空间域中利用目标与其局部背景灰度差异来计算得到灰度显著图,在频域中结合谱残差计算得到背景抑制后的频域显著图;其次,将灰度显著图和频域显著图归一化后通过哈达玛乘积相互融合;最后,通过自适应阈值分割并使用Unger滤波器剔除较小的噪声点,从而提取出目标区域。实验结果表明,所提算法对图像的信噪比有了数十倍的提升,对背景抑制效果显著,并有着检测率高和虚警率低的优点,是一种有效的小目标检测算法。 相似文献
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基于显著性及主成分分析的红外小目标检测 总被引:5,自引:0,他引:5
将红外小目标检测作为目标与背景的二分类问题.先根据点扩散函数原理,仿真生成红外小目标训练样本,再用主成分分析方法提取目标样本的主特征,建立目标的主成分空间.对测试样本,只要判断其在主成分空间的重构残差,便可识别其是否为目标.为了提高算法的实时性,提出了一种基于显著性和主成分分析的红外小目标检测算法,先通过频域残差方法检测目标可能存在的显著性区域,再在此区域内做识别.实验结果证明该方法快速、有效. 相似文献
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为解决复杂背景下红外弱小目标检测精度低的问题,本文提出一种基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法,算法主要模拟了人眼对目标对比度敏感这一机制。首先利用8向梯度方程提取红外图像的梯度显著图并二值化处理;根据小目标的尺寸大小特征对梯度显著图进行优化处理,剔除孤立的噪声点和尺寸较大的背景梯度显著区域;利用视觉对比机制对优化后的显著图进行局部对比度计算,通过阈值处理剔除虚警目标,完成红外弱小目标检测。仿真实验表明,该算法在低信噪比情况下对红外弱小目标的检测率较高,且虚警率低,单帧检测时间较小。 相似文献
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针对海面背景下的红外舰船目标检测,改进了一种基于频率调制的显著性检测方法。首先,利用高斯高通滤波器对红外图像进行处理,抑制海杂波影响;然后,利用频率调制的显著性方法检测舰船目标。结果表明,利用本文的方法检测红外舰船时目标较完整,得到的显著图分辨率高。该方法能满足实时性的要求。 相似文献
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提出了一种复杂地面背景下的红外车辆检测算法。首先,提出一种新的自适应分段线性灰度拉伸方法来增强当图像整体亮度偏低时的目标信息。其次,利用拉伸后图像的显著性图生成目标潜在的兴趣区。再次,利用平均梯度法在兴趣区内进行目标的边缘再分割,完成目标精确分割检测。最后,利用车辆的红外融合特征计算目标置信度,对目标进行评估和确认。实验结果表明:对实际拍摄的红外图像进行检测的算法可有效地检测出地面车辆目标。 相似文献
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提出一种简单快速的红外图像显著目标检测算法,算法可以分为三步:首先,对原始红外图像进行预处理以增强目标与背景的对比度;然后,在log频谱中提取预处理后图像的频谱残差,通过相应的反变换及简单的阈值分割,可以得到显著目标的大致区域;最后,采用一个滑动窗口在目标候选区域内进行搜索确定显著目标的准确位置,这个过程采用由目标及其周围区域在原始图像中的灰度分布得到的半局部特征对比度的概率表达得到每个像素点的显著性值,进行阈值分割得到显著目标,改变滑动窗口的大小可以检测出不同尺度的目标。采用大量的红外图像对算法进行测试,实验结果表明该算法具有高效性和鲁棒性。 相似文献
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基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂的天空背景,提出了一种基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测算法.首先通过频域残差法对原始图像进行初步处理,缩小红外弱小目标的待识别目标区域;接着利用DoG算子得到预处理后图像的尺度空间并实行特征点检测,获得最佳尺度图像,再对特征图像进行加权融合;最后通过信息熵分割来实现红外弱小目标的检测.仿真结果表明,本文方法跟文献中所提的优秀算法相比,能有效地检测出红外弱小目标,提升了目标图像的信杂比.同时,能很好地适应不同复杂场景,为红外弱小目标的跟踪应用奠定了基础. 相似文献
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结合视觉显著性引导与分类器融合的遥感目标检测 总被引:4,自引:1,他引:4
利用有限计算资源对大视场遥感图像进行快速目标检测有着重要的现实意义。借鉴注意机制在人类视觉系统中的选择性感知特点,结合自底向上的视觉显著性引导及自顶向下的显著区域解译,提出一种新的大视场遥感目标检测模型。设计其整体架构分为注意初期、注视阶段及注意后期3个递进的层级,通过引入一种自适应形态学的显著图生成策略快速搜寻整个视场中的显著区域,并在其引导下利用分类器融合技术从特征属性相似的显著物中区分出任务目标。以大视场遥感图像舰船检测验证模型,性能及对比实验结果表明该模型是可行的,同时实现了计算资源有层次、有重点地合理分配。 相似文献
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针对复杂背景下的红外小目标检测问题,提出了基于频域显著性分析和形态学滤波相结合的图像处理算法。通过构建图像频域显著性分析图,并引入自适应阈值实现显著图的分割,提取感兴趣区域(ROI)以确定候选目标,达到凸显目标并抑制背景的目的。为抑制残余的杂波干扰,基于候选目标轮廓尺寸自适应并引入新的评价机制实现滤波结构元的筛选,采用新型Top-hat滤波技术消除伪目标响应。本算法充分利用红外小目标的频域显著性和空域尺寸先验信息的互补性实现检测,在设计中则平衡了计算复杂度与处理效果的矛盾关系,在有效提升检测指标的同时保证了实时计算的工程需求。实验表明本文提出的算法能显著提高目标信噪比,高效和准确地检测噪声背景下的弱小红外目标。 相似文献
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视频动态目标检测与跟踪是智能化视频分析的基础,是实现智能监控的关键技术之一。基于人类视觉对运动的方向和速度非精确感知的特点,结合HR生物相关运动检测模型改进Itti Saliency算法,建立颜色、方向、亮度和运动四特征通道的特征图提取算法,对特征图进行跨尺度融合及归一化,从而提取视频图像中动态目标的视觉显著图。对视频序列图像的显著图逐一显示,便可实现对运动目标的跟踪。提出的运动感知模型,改善了对运动目标视觉显著性的检测效果,能够准确检测并跟踪监控视频中复杂背景、遮挡、多物体的动态目标。 相似文献