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红外弱小目标检测的方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
本文研究在红外图像序列中检测运动弱小目标的方法。对传统的差分图像预处理方法进行了分析和改进,提出了利用累积效果和形态学滤波的图像预处理方法,简化了似然比检测阈值分割方法,提出了利用目标质心运动特征的目标提取判决方法。仿真实验表明,该方法能够准确高效地检测出运动弱小目标。 相似文献
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红外弱小目标检测系统可灵活部署在不同的平台中,在红外预警、制导等领域具有重要实用价值。但是,由于复杂场景下存在信噪比低、背景变化剧烈等问题,导致复杂背景下的红外弱小目标检测非常困难,一直是目标探测领域的研究难点和研究热点。根据红外图像数据使用方式的不同,将现有目标检测方法划分为单帧型(含局部信息类与非局部信息类等)和多帧型(含关联校验类与直接求取类等)两大类,并分别进行了简要梳理,分析了不同方法的原理、优势及不足。最后,对本领域的发展趋势做出了预测。该工作既可以帮助初学者快速了解本领域的研究现状和发展趋势,也可作为其他研究者的参考资料。 相似文献
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传统的红外弱小目标检测算法一般采用DSP(digital signal processing)处理器实现,算法复杂且实时性差,本文提出了一种基于FPGA(field programmable gate array)的自适应阈值的FAST(features from accelerated segment test)算法对红外弱小目标进行检测,利用FPGA并行处理的特点,采用流水线设计实现了算法的硬件加速.改进的自适应阈值方法可以根据不同的环境生成合适的阈值,避免了由于阈值选择不当造成的红外弱小目标的丢失或冗余.最后采用4组不同的实测红外图像进行实验,结果表明:该算法能实时地检测出红外图像中的弱小目标,并且能够取得较高的检测率和较低的虚警率,满足实时性和有效性的要求. 相似文献
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低信噪比条件下的红外弱小目标检测问题一直是近些年来国内外学者研究的一个热门课题。针对复杂背景下红外图像弱小目标检测困难、信噪比低的问题,越来越多的新方法不断被提出。更好的实时性,更高的检测概率,更低的虚警率成为了研究者们追求的目标,实时、鲁棒、通用成为了红外弱小目标检测信号处理算法的核心要求。本文梳理了红外弱小目标检测的常用方法以及其技术发展,在介绍一些传统算法发展的基础上,重点介绍了红外弱小目标检测的几类典型算法的原理、发展及其优化算法,为后续红外弱小目标检测的研究提供了便利。 相似文献
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针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,提出了一种多组独立检测方法。首先,利用神经网络优化的形态学算子进行背景抑制,基于自适应门限实现单帧目标检测。在多帧检测中,先将可能的航迹观测序列进行分组累加,然后进行似然比检验。由于多组独立检测考虑了信噪比过低或者强噪声干扰的影响,一定程度上加速了航迹的确认和删除,提高了多帧检测的性能。基于此提出了多组独立检测方法,并对算法性能进行了详细分析。实测数据结果证明:在相同虚警概率情况下,多组独立检测法的检测性能优于截断序贯处理算法的检测性能。 相似文献
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红外检测技术具有受环境负面影响小、抗外界干扰能力强等优势,在众多领域皆有极为重要的应用价值。然而,由于红外小目标存在缺少明显的可用信息、边界模糊等问题,对其检测的难度较大,因而成为目标检测领域的研究热点与难点。本文通过分析困扰红外小目标检测研究发展的难题所在,首先就目前针对其检测的传统算法原理进行简要说明。其次,详细阐述了基于深度学习的多类型红外小目标检测算法,并对相关算法的分类、评估指标、相关数据集等多方面内容进行了介绍,随之以实例说明对当前算法改进的有效方式。最后,归纳总结现有检测算法的优缺点,探讨了红外小目标检测研究领域的未来发展趋势,即向高精度、高实时性、强鲁棒性、低复杂度的算法方面深入研究。 相似文献
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针对复杂背景下红外弱小目标检测率低、目标跟踪困难的问题,提出一种改进的红外弱小目标快速检测方法。该方法采用改进的形态学滤波抑制背景噪声,对处理后的多帧图像进行方差估计初步突出目标像素,然后对其进行信噪比估计得到整个图像序列像素得分,图像中像素信噪比高的被标记为目标像素,再对标记过的图像进行分块分析,最终准确提取出连续图像序列中的目标像素。检测出的目标像素作为Hough变换的目标跟踪算法的输入,设置双阈值实现目标的有效跟踪。实验结果表明,在复杂背景下的红外弱小目标提取中,基于噪声方差估计的目标检测拥有较高的检测概率和较低的虚警概率,将其获得的目标像素作为Hough变换的输入,不仅可以有效跟踪目标,而且简化了算法的复杂度,实现目标的快速提取和跟踪,具有很高的应用价值。 相似文献
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针对天空背景下红外弱小目标检测困难的情况,首先通过改进的形态学滤波目标增强方法对图像进行背景抑制与噪声去除,而后采用恒虚警检测方法(CFAR)对滤波后图像进行分割,获得候选点目标,然后采用行程目标标记的方法得到候选目标的位置信息、面积信息等,单帧图像检测之后,复杂的天空背景仍然会存在虚警。为了提高检测概率、降低虚警率,结合目标运动特性(包括运动轨迹、速度、加速度等)、灰度变化、面积变化等帧间相关性采用移动式管道滤波方法对序列图像候选目标做进一步判断。实验结果表明,该方法能有效地从复杂背景中检测出真实目标。 相似文献
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