红外搜索系统中弱小目标检测算法研究

 复杂背景下低信噪比弱小目标的检测是红外搜索系统中的重点和难点,为解决红外搜索系统中杂波干扰多、目标信噪比低等问题,提出一种模板匹配滤波的目标检测方法。该算法在预测背景的同时,通过对图像背景灰度值进行动态的阈值处理,自适应地进行背景抑制。当背景包含较多复杂因素时,采用模板匹配滤波的目标检测方法,消除背景抑制后的残留杂波,实现弱小目标的提取。试验结果表明：当场景较复杂且图像信噪比较低时,使用该算法处理后可使图像信噪比达到4 dB以上,从而提高了弱小目标的检测概率。     

层次卷积滤波红外弱小目标检测方法

针对单帧复杂背景红外图像点目标检测算法存在复杂背景下处理效果不理想、处理时间长的问题,提出了一种层次卷积滤波检测算法。主要分为两个部分：第一,根据红外小目标特性,设计一种层次卷积滤波的算子,对图像进行滤波处理,实现图像中小目标的增效和背景抑制的效果;第二,采用基于最大值的自适应阈值方法,对图像进行二值化操作,过滤背景杂波,最终提取到待检测的目标。在大量不同背景红外图像中进行实验,论文算法在背景抑制因子和信噪比增益的性能量化结果上优于现有5种典型红外弱小目标检测算法的性能结果,且平均处理时间仅为高斯拉普拉斯（Laplacian of Gaussian,LoG）滤波算法的30.42%。通过实验对比,表明该层次卷积滤波算法可以有效解决在不同复杂背景下的红外图像中对小目标检测的问题。     

基于对称差分和光流估计的红外弱小目标检测

针对复杂天空背景条件下低信噪比的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于对称差分和光流估计相结合的目标检测算法。对序列红外图像做对称差分运算,通过图像差减运算和自适应阈值分割提取目标可能的运动区域,并对区域做扩张和叠加处理,得到连续帧间目标可能出现的区域。计算每个区域红外图像的光流场,对光流场进行阈值分割,辅以数学形态学滤波等方法,检测区域中的目标。该算法充分利用对称差分运算计算量小和光流检测准确度高的特点,在保证检测准确度的同时大大减少了目标检测算法的计算量。实验及结果分析表明,基于对称差分和光流估计的目标检测算法能实时有效地检测出复杂天空背景下的红外弱小目标。     

基于背景最佳滤波尺度的红外图像复杂度评价准则

提出一种基于背景最佳滤波尺度的红外图像复杂度评价准则来解决传统方法评价背景效果较差的问题. 同时, 这种方法还可以为红外图像滤波提供最佳高通滤波尺度信息, 从而对红外图像进行性能最佳滤波. 首先, 生成高斯仿真目标并与红外图像进行融合, 获得包含仿真目标及真实红外背景的图像. 然后, 在不同高斯滤波尺度下对图像滤波, 并计算滤波后仿真目标的信噪比. 最后, 取滤波后目标信噪比最大时的滤波尺度作为背景最佳滤波尺度, 使用该尺度可评价红外图像的复杂度. 另外, 本文还使用数学模型推导了红外图像最佳滤波尺度, 得出最佳滤波尺度的数学表达式. 大量实验表明: 1) 本文推导的最佳滤波尺度数学表达式与实验曲线吻合. 2) 这种方法在评价红外图像复杂度方面比传统的基于信息熵的方法效果要好很多. 并且这种方法获取的红外背景复杂度为滤波最佳尺度, 可以直接利用这项指标对图像进行最佳滤波从而更好地检测弱小目标. 3) 仿真目标尺度越大, 最佳滤波尺度也会相应增大. 因此, 在评价图像复杂度时, 应使用相同尺度的仿真目标, 不同图像之间才具备可比性. 同时, 最佳滤波尺度与仿真目标的强度无关. 4) 本文算法使用的滤波器宜用高斯及Butterworth高通滤波器实现. 5) 本文提出的方法不仅可以有效分析红外视频的复杂度, 并且可以通过复杂度的变化分析图像内容的突变.     

低对比度小目标检测

对强杂波背景下的远距离目标探测,提出基于序列图像的局部自适应背景预测,获得图像背景的最佳估计。对残差图像采用能量累积及中值滤波消除背景杂波。为提高信噪比,采用带缓冲窗口的双窗滤波法使目标和背景的差别更加显著,有利于低对比度下的目标分割。最后采用改进的高阶相关方法,在不影响检测性能的情况下加快了真实目标识别的运算收敛速度,并最终实现了算法工程化,在图像局部信噪比大于0.3时,采用三阶相关时检测概率达到98%。     

复杂背景下红外弱小目标检测算法研究

复杂背景下低信噪比弱小目标的检测是红外预警系统中的重点和难点。为解决红外图像中杂波干扰多、目标信噪比低等问题,提出一种非线性空间滤波的目标检测方法。该算法在传统线性空间滤波算法的基础上,通过对预测点周围4个象限的背景灰度值进行计算,并动态地调节阈值,以达到突出小目标的目的。试验结果表明:当背景包含较多复杂因素时,采用非线性空间滤波的检测方法可有效地抑制杂波,实现弱小目标的提取,与线性滤波算法结果相比较,虚警数降低了3/4,且易于工程实现。     

一种背景自适应调整的弱点目标探测算法

针对因复杂背景导致低信噪比的弱点目标探测率降低的问题,首先分析了从红外图像中探测弱点目标时,由于复杂和缓变背景下潜在目标探测率不同,而导致目标探测率降低的理论依据;并在该分析的基础上,提出了一种基于背景自适应调整的红外点目标探测算法。该方法利用鲁宾逊(Robinson)保护滤波器从经过预处理的图像中提取潜在目标;通过复杂背景模糊隶属度函数将图像映射到模糊特征平面,并由该特征平面计算背景调整因子,以对提取的潜在目标进行加权调整,从而降低了复杂背景的影响。实验结果表明,该算法可以显著提高复杂背景下红外点目标的检测概率,并且能够探测出信噪比为1的目标。     

基于引导滤波和分块自适应阈值的单帧红外弱小目标检测

为了在有效地检测复杂场景下红外弱小目标的同时保持较低虚警率,在满足算法实现实时性的前提下,提出一种基于引导滤波和分块自适应阈值的单帧红外弱小目标检测。首先,为缓解边缘杂波干扰,采用具有保边特性的引导滤波对图像进行背景估计;然后,利用弱小目标具备的局部灰度最大特性,提出基于软阈值非极大值抑制的九宫格滤波计算目标的概率。通过加权的方式进一步剔除背景,抑制结果中不满足目标特性的区域;最后,针对复杂场景目标检测虚警率和漏检率高的问题,提出一种分块自适应阈值分割方法提取候选目标。实验结果表明,在公开数据集上与Top-Hat、LCM和Max-Median等经典方法相比,所提方法性能优于其他方法,恒虚警下不同复杂度场景的召回率分别达到87.97%、84.93%和86.22%,可有效抑制背景,增强目标信号,提高红外弱小目标检测的召回率,且具有更好的场景鲁棒性。     

核密度估计时-空域滤波红外背景抑制方法

提出一种基于核密度估计的时-空域滤波算法,用于红外搜索跟踪系统图像的背景抑制。算法分为空域滤波和时域滤波两部分。在空域滤波中,采用核密度估计算法对背景进行平滑;在时域滤波中,采用核密度估计算法对经过空域滤波后的图像灰度值进行概率计算,判别属于背景残差的灰度值,然后做进一步的滤除。核方法对背景有很好的光滑性且易于计算机实现,实验表明,这种非参方法设计的时-空域滤波算法对背景杂波有非常良好的抑制效果,信噪比也得到明显提高。     

多尺度形态算子融合图像滤波技术及滤波质量评价

针对舰载红外警戒系统的红外和电视图像,提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的图像目标滤波算法和滤波效果的定量评价算子。算法采用多尺度的形态算子对输入的图像并行滤波,大尺度形态算子抑制图像噪声,小尺度形态算子提取目标边缘细节信息。处理后的图像进行基于树状小波帧变换的图像信息融合,融合图像可完备提取不同尺度滤波后的图像信息。针对目标检测跟踪的图像滤波算法的评价,提出了目标与背景的交叉分辨力评价算子及评价准则。仿真实验表明。该滤波算法要优于中值滤波、自适应滤波、小波变换滤波算法,滤波质量的定量评价算法是合理的、有效的。算法适用于舰载红外警戒系统。     

强杂波背景红外弱小目标检测算法

针对强杂波背景远距离红外弱小信号目标的特点,提出了一种基于自适应滤波的红外弱小信号检测方法。算法首先对图像进行消噪声处理,其次运用自适应滤波方式消除背景增强目标信号,最后进行基于点源目标(试验采集)成像信号特性的判决法则删除虚假目标,算法有效解决了光电探测设备高检测概率与低虚警率的矛盾。实验结果表明:该方法能够在单帧图像上有效提取出小区域信噪比为4的弱小信号目标,检测概率不低于0.75,虚警率不高于1次/100帧。     

A novel spatial–temporal detection method of dim infrared moving small target

Moving small target detection under complex background in infrared image sequence is one of the major challenges of modern military in Early Warning Systems (EWS) and the use of Long-Range Strike (LRS). However, because of the low SNR and undulating background, the infrared moving small target detection is a difficult problem in a long time. To solve this problem, a novel spatial–temporal detection method based on bi-dimensional empirical mode decomposition (EMD) and time-domain difference is proposed in this paper. This method is downright self-data decomposition and do not rely on any transition kernel function, so it has a strong adaptive capacity. Firstly, we generalized the 1D EMD algorithm to the 2D case. In this process, the project has solved serial issues in 2D EMD, such as large amount of data operations, define and identify extrema in 2D case, and two-dimensional signal boundary corrosion. The EMD algorithm studied in this project can be well adapted to the automatic detection of small targets under low SNR and complex background. Secondly, considering the characteristics of moving target, we proposed an improved filtering method based on three-frame difference on basis of the original difference filtering in time-domain, which greatly improves the ability of anti-jamming algorithm. Finally, we proposed a new time–space fusion method based on a combined processing of 2D EMD and improved time-domain differential filtering. And, experimental results show that this method works well in infrared small moving target detection under low SNR and complex background.     

自适应双边滤波红外弱小目标检测方法

针对红外弱小目标检测,提出一种基于自适应双边滤波的背景预测算法.该算法利用空域低通滤波和图像灰度信息的非线性组合,自适应的对背景进行预测,达到提高弱小目标检测性能的目的.仿真和实验表明：与小波滤波的检测算法相比,该算法能够更加有效地从结构化背景中检测目标抑制背景.     

复杂背景下运动点目标的检测算法

在复杂背景红外序列图像中,运动点目标的检测一直是研究的重点和难点。介绍了一种新的复杂背景下运动点目标的检测算法。首先根据点目标、背景干扰和噪声在红外图像中的差异,运用窗口大小不同的均值滤波器进行背景抑制以提高图像的信噪比,然后用一种门限法得到新的分割序列图像,最后采用改进后的隔帧差分光流场算法可有效地检测出点目标。仿真实验表明该算法优于传统光流场算法,能够检测帧间位移小于一个像元的运动目标,具有较好的检测性能,且实时性强。     

基于光流的运动小目标检测算法

运动目标的检测是目标识别与跟踪的关键技术之一。光流技术是一种以物体的运动特征来检测目标的方法,它的提出为运动小目标的检测开辟了新的空间。在一个搜索跟踪系统中使用光流技术检测和跟踪空中小目标,目标大概为5～10个像素,而且背景复杂,相机抖动,普通分割算法无法得到小目标。在目标的运动明显异于背景的情况下,通过利用基于光流的目标检测算法来检测出小目标,同时运用高斯金字塔模型,提高算法的运算速度。试验结果表明提出的基于光流的检测算法在背景运动的红外图像中取得了较好的效果。     

Small Target Detection Algorithm Based on Average Absolute Difference Maximum and Background Forecast

Detecting small targets in clutter scene and low SNR (Signal Noise Ratio) is an important and challenging problem in infrared (IR) images. In order to solve this problem, we should do works from two sides: enhancing targets and suppressing background. Firstly, in this paper, the system utilizes the average absolute difference maximum (AADM) as the dissimilarity measurement between targets and background region to enhance targets. Secondly, it uses a predictor to suppress the background clutter. Finally, our approach extracts the interested small target with segment threshold. Experimental results show that the algorithm proposed has better performance with respect to probability of detection and less computation complexity. It is an effective small infrared target detection algorithm against complex background.     

数字信号处理器红外弱小目标搜索算法

提出了一种基于数字信号处理器（DSP）的红外弱小目标搜索高速实时算法。算法主要针对天空中不规则云团在预处理过程中残留的边缘而设计,是在背景预测算法基础上改进的一种基于陷波滤波器的搜索算法。在DSP实时处理平台上实现并经实际场景试验验证,该算法能有效削弱残留边缘的影响,使最远探测距离指标上升至前向迎头26 km,实时处理速度达到75 Hz,满足系统要求。采用信噪比增益指标对算法进行了评价,结果显示,该算法能够显著提高图像信噪比,利于检测出目标。