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为提高复杂背景和噪声干扰下红外小目标检测性能,提出了融合深度神经网络和视觉目标显著性的单阶段红外小目标检测算法.首先设计了基于编码器-解码器架构的轻量级全卷积神经网络对红外图像进行分割,实现背景抑制和目标增强;然后利用红外小目标的显著性特征进一步抑制虚警;最后采用自适应阈值法分离出小目标.网络结构中通过引入多个下采样层降低计算量并增大感受野;通过引入多尺度特征提升背景抑制能力;通过引入注意力机制提升模型训练效果.在真实红外图像上的测试表明,本文算法在检测率、虚警率和运算时间等方面都优于典型红外小目标检测算法,适合进行复杂背景下的红外小目标检测. 相似文献
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针对远距离复杂背景下红外小目标检测问题,本文提出了一种基于小波高频距离像的方法。该方法首先将处理空间变换到小波域,通过分析残留背景、目标和噪声系数在高频子带的差异,定义基于邻域均值的子带系数表达形式,构造高频子带系数的中心向量,对小波高频图像进行综合形成距离像,得到红外复杂背景的抑制结果。在此基础上,利用恒虚警率算法将单帧背景抑制图像分割成候选目标、残留背景和噪声像素点。最后,在时间域基于目标运动的相关性,利用管道滤波实现红外小目标的最终检测。仿真实验结果表明,相对于经典算法,本文方法可以实现对红外复杂背景的有效抑制,增强目标信号的强度,准确稳定的从红外复杂背景中检测出小目标。 相似文献
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海天复杂背景下红外目标的检测跟踪算法 总被引:3,自引:2,他引:1
在分析海天复杂背景下红外目标图像特征的基础上,提出适合该环境的红外目标检测算法.该算法采用行均值相减的方法抑制海平面非线性温度场的影响,并进行中值滤波处理.对于更加复杂的环境,选用数学形态滤波法抑制背景中的大面积云团或海浪,从而确定出目标区域来进行目标图像的分割及增强.同时,综合使用图像捕获区域指定、运动目标检测法、弱目标的增强提取、记忆外推功能、数据融合加权跟踪方法,来保证在海天复杂背景下红外目标的可靠跟踪.实验表明,该算法能较好地处理海天复杂背景下红外目标的检测,且算法易于硬件实现,提高目标检测的实时效率. 相似文献
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针对复杂背景下红外图像中低信噪比弱小目标实时检测问题,提出一种基于相关滤波器的红外弱小目标检测算法。该算法将红外目标检测转化为模式分类问题,在离线训练阶段,利用二维高斯模型构造红外小目标训练集,在此基础上训练得到对目标背景具有区分能力的相关滤波器,在线检测阶段,利用滤波器对图像分块进行滤波操作,目标和背景的滤波响应有着显著的差异,最后生成整幅图像的滤波响应置信图以此来判断图像中是否包含目标及其具体位置。在单帧单目标图像、序列图像多目标检测实验结果表明,与经典检测算法相比,所提方法不仅具有更高检测性能,有效降低了虚警概率,而且具有较好的实时性,适用于复杂背景条件下弱小目标的实时检测。 相似文献
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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。 相似文献
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多尺度形态算子融合图像滤波技术及滤波质量评价 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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《光子学报》2015,(9)
针对复杂背景下红外弱小目标检测效果不佳的问题,结合多尺度分析法和各向异性扩散方程,利用图像尺度和方向信息,提出一种新的红外弱小目标检测算法.首先,采用Surfacelet变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到不同尺度下高频子带系数和低频子带系数;其次根据不同频带的特点,分别采用改进的各向异性扩散方程差分滤波和局部去均值滤波对高频子带系数和低频子带系数进行处理;最后,采用逆Surfacelet变换重构处理后的子带系数,并采用自适应阈值分割对重构的图像进行分割,以实现目标检测.采用多组红外图像进行试验,并与小波滤波以及各向异性扩散滤波进行比较,实验结果显示,该算法能有效抑制背景及其边缘,可以获得比另外两种算法更好的红外弱小目标检测效果. 相似文献
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为了提高地面和云层等红外复杂背景下弱小目标的检测性能,提出了一种基于视觉细胞响应模型的红外弱小目标背景抑制新方法.首先利用简单细胞的感受野计算模型将原始图像采用Gabor函数卷积获得相同大小的两幅图像|然后采用设计的复杂细胞响应的非线性汇聚策略函数对获得的两幅图像进行融合处理,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的|最后采用自适应阈值分割技术得到目标点,实现了对红外弱小目标的检测跟踪.实验结果显示,与去局部均值和最大中值滤波两种滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比较低的弱小目标信号. 相似文献
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自适应双边滤波红外弱小目标检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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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。 相似文献
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《光学学报》2016,(5)
针对复杂背景下红外图像中低信噪比弱小目标实时检测问题,提出一种基于相关滤波器的红外弱小目标检测算法。该算法将红外目标检测转化为模式分类问题,在离线训练阶段,利用二维高斯模型构造红外小目标训练集,在此基础上训练得到对目标背景具有区分能力的相关滤波器,在线检测阶段,利用滤波器对图像分块进行滤波操作,目标和背景的滤波响应有着显著的差异,最后生成整幅图像的滤波响应置信图以此来判断图像中是否包含目标及其具体位置。在单帧单目标图像、序列图像多目标检测实验结果表明,与经典检测算法相比,所提方法不仅具有更高检测性能,有效降低了虚警概率,而且具有较好的实时性,适用于复杂背景条件下弱小目标的实时检测。 相似文献
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对红外图像中的目标跟踪时,复杂的背景信息以及目标像素数较少等因素增加了红外目标跟踪难度,目标区域的图像块缺乏特征信息使得普通跟踪算法较易产生跟踪偏移问题。为解决此问题,提出了一种基于粒子滤波框架下的卷积特征选择的红外目标跟踪算法。首先,在初始目标块上提取少量图像块作为滤波器,进而获得表征能力更强的卷积特征。然后,采用在线提升算法对该特征进行选择,增加跟踪算法的精度和执行效率。最后,将贝叶斯分类器的响应作为粒子权值估计出目标状态。实验结果验证了所提算法的跟踪性能优于其他几种传统算法。 相似文献