基于时空分集理论的弱点状运动目标检测技术研究

研究了一种基于时空分集与合并的图像序列中微弱点状运动目标高维积累实时检测技术,指出了同类文献中的其它算法可以归属为本文算法的几种特例。考虑目标尺寸、运动速率和亮度信息可变的实际情况,提出了相应的解决方案:针对以不同速率运动的多目标提出了金字塔式分辨率亚采样方案;针对不同尺寸的目标则提出了成批处理方案;针对可变亮度的目标则提出了可变集成度解决方案。研究了集成度、运动速度和目标亮度(信噪比)之间的具体数值关系,得到了有用的理论分析和仿真结果。     

复杂背景下红外运动点目标检测算法研究

讨论了复杂背景下低信噪比运动点目标的检测和跟踪问题，提出了基于卡尔曼滤波理论的背景预测，数学形态学膨胀累加，图像流航迹关联和二级并行假设检验的点目标检测方法。实验结果表明该算法能够较大程度提高红外图像的信噪比，有效地检测和跟踪点目标，并且能够解决目标丢失以及跟踪过程中出现目标的问题。     

强背景杂波条件下运动的弱小目标检测方法

根据目标、背景干扰和噪声在红外序列图像中的差异。提出了一种基于空间高通滤波和时间域上N帧轨迹积累的运动小目标检测方法。该方法可以在低信噪比的情况下消除红外起伏和随机噪声的影响,有效检测出弱小目标。实验结果表明,采用这种时空混合处理的方法可以得到满意的结果。     

强杂波中红外弱点目标检测新算法

为解决强杂波中红外弱点目标的检测问题,提出了基于小波变换模极值及其位相值的双特征检测算法。通过去掉相邻奇异点形成的模析值链及位相链,消除云层、海浪及水天线等强要波背景,提高了单帧点目标的检测能力,模拟实验表明,算法特别适用于帧率的红外警戒系统,可检测信杂比为２的点目标。     

红外图像中运动小目标的检测

通过对运动点目标的特性分析,讨论几种运动点目标的检测方法。     

红外运动图像序列中微弱点目标动态检测系统

针对传统的红外运动图像序列中微弱点目标动态检测系统,普遍存在着检测率较低,检测效果较差等问题。设计一种新的红外运动图像序列中微弱点目标动态检测系统。该系统主要分为硬件和软件两个部分,硬件部分详细分析了检测系统中FPGA模块、DSP模块、扩展存储模块和图像输出模块的工作原理和流程;软件部分先利用单帧检测来初步检测出红外运动图像序列中的可疑的微弱点,再采用能量累积关联方法对可疑的微弱点进行第二次检测。测试结果表明,所提检测系统检测率较高,并且对图像中微弱点目标检测的效果较好。     

红外起伏背影下运动点目标的检测方法

文中根据目标，背影干扰和噪声在红外序列图像中的差异，提出了一种基于空间高通滤波和时间域上最大递归滤波的运动点目标检测方法。     

基于2D时空熵门限的运动目标检测

该文给出一种基于二维(2D)时空熵门限进行运动目标检测的方法。研究了几种通用运动目标检测方法的特点,运用2D熵门限分割方法检测运动目标的结构区域,在2D熵门限的基础上,提出了一种快速熵门限求解算法。实验结果表明,这种方法可以很好地检测出运动目标,同时可大大提高运算速度。     

基于粗糙集理论的红外小目标检测

红外图像处理中的点目标检测技术是近年来信息处理研究的热点和难点之一,而粗集是一种用于处理含糊和不确定性问题的新的数学工具。本文提出了基于粗集理论的红外小目标检测算法,该检测算法可按红外图像模型的频域属性、灰度值属性和相关性属性,把目标从背景中分离出来。实践结果表明,该算法能够对小目标进行可靠的检测。     

红外点目标图像的两种滤波技术

通过对点目标图像预处理方法的研究,采用基于形态学滤波与维纳差分滤波背景抑制算法,在matlab中利用这2种算法进行红外点目标图像的处理仿真。仿真结果表明形态学滤波有更好的滤波效果,实时性好,易于硬件实现,更适合作为红外图像弱小目标检测的预处理手段。     

基于Kalman滤波器运动目标跟踪的火灾监测方法

针对目前通常采用的火焰信息特征检测方法无法有效排除环境变化产生的干扰,特别是光线变化易引发实时火灾监控出现误检的问题,提出了一种基于Kalman滤波器运动跟踪算法的火焰检测方法,同时利用颜色、圆形度等特征和信息进一步确认火灾。不同干扰条件下的测试结果表明,利用文中提出的算法进行火灾识别判断,具有响应时间短,抗干扰性强等优点,可满足实际使用需求。     

时空联合红外小目标检测算法的设计与实现

针对小目标检测方法受信噪比影响较大的情况,本文提出了一种时空联合小目标检测方法,通过使用目标的灰度特征,梯度特征,运动特征实现对小目标的检测,并在FPGA平台上完成了硬件实现.实验结果表明,本文提出的算法检测准确性较高,实时性较好,能够实现对红外小目标的实时检测.     

一种实用的靶场红外运动目标检测方法

为解决靶场红外运动目标检测问题,提出了一种实用的检测方法。首先利用差分图像法对运动敏感的特点,实施运动区域检测,然后采用基于恒虚警率方法确定阈值,实施二值化,并分别向横纵坐标投影,取极大值点的坐标作为目标位置的粗略估计,最后在提取出的目标区域实施精确检测。仿真实验结果表明,该方法目标检测效果较好,可实现像素精度定位,能有效抑制背景,且运算量小,实时性强,适用于多种情况。     

基于OpenCV的交通视频运动目标检测与跟踪

智能交通系统（ITS）是目前世界交通运输领域正在研究和广泛关注的课题。OpenCV是一种用于数字图像处理和计算机视觉的函数库,由Intel公司开发。本文在目标检测方面,对采集到的交通视频进行灰度化、中值滤波、背景建模、二值化,背景差分等处理,可以较准确地检测出运动目标。在目标跟踪方面,提出了CamShift算法和Kalman滤波器相结合的方法,实现视频车辆的精确跟踪。最后,利用OpenCV的运动物体跟踪的数据结构、函数库,建立了一个视频车辆分析系统。用于道路上车辆的检测与跟踪,并具有良好的鲁棒性。     

基于加权场景先验的海上红外弱小目标检测

为了提高海上红外弱小目标检测的检测精度和实时性,提出了一种基于加权场景先验的红外弱小目标检测方法.该方法首先利用目标的稀疏特性以及海面场景的非局部自相关特性,将目标和背景的分离问题转化为恢复低秩和稀疏矩阵的鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)问题.之后,将海面背景的先验特征信息通过加权核范数的方式加入模型,加快算法中目标和背景图像块矩阵的分解速度.最后,通过引入交替方向乘子法(ADMM)算法进一步加速求解的迭代速度.实验结果表明:该算法能有效地提高目标检测准确率,算法实时性较原算法提高了120%.     

周视IRST系统运动目标检测算法的硬件实现

针对当前周视IRST系统中对运动目标检测的需求,综合考虑系统硬件成本和系统实时处理能力需求,研究了基于帧间差分法的运动目标检测算法,并基于FPGA+DSP硬件处理平台,进行了算法的硬件实现与优化,实验结果表明,该信号处理系统检测性能优异,满足目前IRST系统中对运动目标检测的应用需求。     

基于OpenCV的红外弱小运动目标检测与跟踪

针对信噪比低、背景和噪声干扰严重的红外图像,根据图像序列中运动目标的帧间相关特性以及噪声的不相关理论,基于OpenCV（Open Soure Computer Vision Library）计算机视觉库,提出了一种弱小目标的检测算法,并对检测到的目标进行了跟踪。采用能量累积的方法得到背景,然后从原始图像中去除背景,提高信噪比;利用目标的帧间相关特性以及运动信息去除噪声;最后通过Kalman滤波算法来对检测到的目标进行跟踪。实验结果表明:该检测算法能有效地从序列图像中提取出弱小运动目标,跟踪算法也能实时地进行跟踪并在目标被遮挡时准确地预测出目标位置。     

基于小波多尺度图像配准的运动小目标检测

探讨了一种红外图像序列中独立运动小目标检测的新方法。通过一种鲁棒的小波多尺度图像配准过程消除主场或背景运动的影响。同时,利用改进的Fisher算法及小波变换对低频的图像进行分割,最终将目标从背景中分离出来,并对配准后分割的图像差分,获得目标运动轨迹。实验表明了该方法的有效性。     

空域加权局部对比度的红外小目标检测算法

针对传统局部对比度算法在强杂波背景下,容易引入虚警目标的不足,提出了一种空域加权局部对比度的红外小目标检测算法。首先,利用具有中心激励和侧向抑制性的二维高斯差分滤波器,抑制了原始图像大部分的背景杂波,以提高图像的信噪比;然后,利用目标均值与邻域的中值的比值进行局部对比度测量,再用目标各区域的灰度均值差加权局部对比度,生成目标显著图;最后,对显著图进行自适应阈值分割,检测出真实目标。实验结果表明,与其他几种检测方法对比,该算法不仅具有较高的信躁比增益和背景抑制因子,还具有较高的检测率和较低的虚警率,是一种有效的红外小目标检测方法。     

基于背景移除的时域目标检测

针对时域目标检测算法中跟踪数据量大、实时实现难度高的缺点,提出一种基于背景移除的时域目标检测方法.该方法首先根据不同像素点的时域起伏特性建立一个统一的模型,进而利用最小二乘法估计出该模型的参数,实现静态背景的移除.然后采用最小值滤波估计出目标信号的检测基准,并进一步分析了像素时域特性偏离该基准的分布特性,最终得到一个合适的目标检测量度.将所给出的算法应用于实际运动弱小目标的检测,实验结果表明,此算法对于复杂背景下的运动弱小目标具有很好的检测性能.