红外警戒系统点目标检测距离理论分析

给出了红外警戒系统点目标探测距离的计算模型与公式,分析了影响点目标探测距离的参数间关系,并得出有关目标提取算法及传感器参数选择的几点重要结论。     

基于形态学的海面背景红外点目标检测方法

采用行均值相减方法抑制温度场的非线性影响,校正红外图像模糊,增强点目标;利用Top-Hat算子形态滤波,抑制背景并保留高亮区;选择结构元素进行腐蚀和膨胀运算,去除虚警点获得目标候选点;搜索局部极大值,确定阈值并结合图像帧间的相关性分离出目标。实验表明,该方法能检测出低信噪比复杂海面背景中的红外点目标。     

基于分层动态规划的红外弱小目标检测

为了检测低信噪比下的红外弱小目标,本文将方向中值滤波与分层动态规划算法相结合进行检测前跟踪。利用背景杂波在局部空间上的相关性,提取目标在四个方向的中值进行自适应加权滤波,抑制结构性杂波分量,改善信噪比。针对分割后的备选目标点,为了减少跟踪检测的计算量,根据真实目标运动轨迹的连续性与光滑性,利用分层动态规划算法进行多帧检测,进而对多层检测结果进行配准并做出决策。仿真实验表明方向中值滤波有效的提高了信噪比,分层动态规划算法进一步降低了虚警概率,同时大大提升了计算速度。     

复杂背景下迎头点目标检测算法

针对传统检测跟踪算法无法有效处理迎头点目标的问题,提出了基于红外序列图像相邻两帧间匹配的检测算法.根据迎头点目标的红外序列图像特点,采取点对点标记匹配结果,点对点统计标记次数,阈值门限输出迎头点目标.算法无需假定目标点位置,检测过程不随背景复杂程度和目标点数目变化而变化,尤其解决了高噪声情况下迎头点目标的检测和跟踪问题.算法结构简单、存储量小、运算速度快,根据多次仿真和实拍照片实验,验证了该方法的可行性和有效性.     

一种新的空时域滤波小目标检测方法

为了提高红外图像序列中弱小目标的信噪比和检测概率,同时考虑检测算法实时性,提出了一种新的基于空时域滤波的小目标检测方法.首先,以第一帧图像为参考帧,对各帧图像进行运动补偿;然后,对运动补偿后的各帧图像在空域进行方差加权信息熵滤波,对空域滤波后图像采取双向隔帧差分的时域滤波;最后通过检测差分图像中的"凸包",抑制背景和噪声,检测小目标.文中给出了实验结果与分析,并与其他方法作了比较.实验结果表明,上述方法能大幅度的提高目标的信噪比,检测小目标,且实时性好.     

灰度形态学滤波的红外运动小目标检测方法

针对空中红外图像中运动小目标的特征，提出一种采用灰度形态学滤波的背景抑制方法对图像进行处理，再利用自适应阈值分割方法对图像进行阈值分割的帧内检测方法；实践证明该技术能有效提高图像的信噪比，从而达到有效分割和快速检测小目标的目的。     

一种红外图像序列弱小目标的检测方法

针对低信噪比条件下红外弱小目标的相关检测算法存在的局限性,本文提出组合式相关检测算法.基于DBT的相关检测算法运算量小但检测性能较差,而基于TBD的相关检测算法检测性能较高但计算复杂.根据对两者优缺点的分析,采用将两种算法级联的方法,首先使用基于TBD的相关检测算法形成一个过渡帧,再以此为基础使用基于DBT的相关检测算法进行进一步检测.算法性能分析和实验结果均表明,低信噪比条件下该算法具有较高的检测性能并且计算量较低.     

基于噪声点多级检测的自适应中值滤波算法

针对传统中值滤波算法在图像去噪过程中造成较多图像细节信息丢失的问题,提出了一种基于噪声点多级检测的自适应中值滤波算法。该算法根据像素的空间相关性,逐级检测不同空间特征的噪声点。首先根据滤波窗口中相近像素点的数量来检测空间孤立的单个噪声点;然后通过扩展邻近窗口的方式检测空间连续的两个噪声点;接着进一步增加约束条件对空间连续的三个及以上的噪声点进行检测;最后对判断为噪声的像素用滤波窗口的中值替换。此外,该算法还能通过自适应地调整像素空间相关性判别阈值来处理不同分布特征的噪声。实验结果表明,与现有中值滤波算法相比,算法在有效滤除图像噪声的同时能更好地保护图像细节信息。     

复杂场景下的红外目标检测

主流的目标检测网络在高质量RGB图像上的目标检测能力突出,但应用于分辨率低的红外图像上时目标检测性能则有比较明显的下降。为了提高复杂场景下的红外目标检测识别能力,本文采用了以下措施：第一、借鉴领域自适应的方法,采用合适的红外图像预处理手段,使红外图像更接近RGB图像,从而可以应用主流的目标检测网络进一步提高检测精度。第二、采用单阶段目标检测网络YOLOv3作为基础网络,并用GIOU损失函数代替原有的MSE损失函数。经实验验证,该算法在公开红外数据集FLIR上检测的准确率提升明显。第三、针对FLIR数据集存在的目标尺寸跨度大的问题,借鉴空间金字塔思想,加入SPP模块,丰富特征图的表达能力,扩大特征图的感受野。实验表明,所采用的方法可以进一步提高目标检测的精度。     

一种新的红外图像目标检测方法

提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标检测算法．算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度特性，将要检测的图像分解到不同频率的多个尺度上，再采用形态学的背景估计和形态滤波技术，对分解后的子图像进行处理、小波重构．仿真实验表明，该算法可较强地抑制云层、海浪以及海天线的强杂波背景和强噪声的干扰，可检测出信杂比(SCR)为2的目标，适用于舰栽红外警戒系统．     

基于时空坐标图像的运动点目标检测方法

针对复杂背景下运动点目标检测方法存在的局限性,提出从时间空间角度检测运动目标的方法.在时间空间域里,背景的复杂纹理表现为无限长直线,运动目标则表现为有限长线段.针对该特点,运用逐点灰度均值将背景与运动点目标分离,并根据投影关系将目标投影到二维空间,获得直观的目标运动轨迹.试验结果表明,该方法能较好地从复杂背景中分离出速度不大于1像素/帧的点目标,且可同时进行多目标的检测,抗噪声能力强.     

基于小波变换的海面背景红外小目标检测方法

采用基于正交小波分解的多分辨率分析实现频带选择,抑制噪声和背景杂波;检测图像的水平和垂直方向边缘,确定海天线和目标潜在区;利用不同方向边缘进行融合,除去大量背景干扰而获得目标候选点;检测候选目标点的灰度值,确定阈值排除虚警点并分割目标。实验结果表明,该方法能检测复杂海面背景中的舰船红外小目标。     

基于MAS小波变换的红外小目标检测方法

提出一种基于MAS小波变换多尺度相关的红外小目标检测方法.该方法通过二进MAS小波对图像进行多尺度分析;利用边缘和噪声具有不同的Lipschitz指数造成它们的小波变换模在不同尺度下的不同传播特性,根据小波变换模尺度相关性区分边缘和噪声;利用小目标与背景和云层边缘具有不同的奇异性,在相同尺度下小波变换模不同的特性加以区分,得到最终的检测结果.实验结果表明,该方法能够有效地进行红外小目标检测.     

基于 Kalman滤波理论的运动目标检测新方法

该丈研究了基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法在图像背景重建中的应用,并将它应用在复杂背景的图像序列中,实现对运动目标的自动检测.首先用渐消记忆最小二乘法对复杂背景进行预测和更新,然后把当前帧与预测的背景模板做差分运算,最后采用自适应阈值分割技术实现对目标的自动分割.文中通过对序列图像的仿真,讨论了最小二乘法的存在问题,改进及适用情况,干扰的消除.试验结果表明,该方法具有很强的实用性.     

双目凝视系统中运动点目标实时检测算法

通过双目凝视系统视场重叠区进入系统的信息量大于通过非重叠区进入系统的信息量,根据这一特征,建立了应用于双目凝视系统的运动点目标并行实时检测算法。算法采用差分向量范数法对原始图像序列做预处理,去掉大量低频噪音和背景,采用光流场法从预处理后的图像中分离可疑运动点目标,再用提出的空间时间并行快速判定准则对分离的可疑运动点目标进行运动连续性和一致性判定,识别出真正的运动点目标。实验结果表明,建立的运动点目标检测算法的平均速度比单目视觉系统提高了50%,在图像信噪比不小于3dB时准确判定识别的概率为95%。     

大视场激光探测与告警技术

利用四路红外非制冷焦平面探测器、大视场光学系统、窄带滤光片和信号处理系统,构成了凝视成像激光探测与告警系统。光学系统采用三片式结构的广角镜头来实现大视场;使用先进的非球面光学设计技术,并以FPGA完成探测器响应信号的非均匀校正,以改善像质;通过光学系统的畸变校正,提高激光的探测方向精度;利用激光和背景强度之间的反差,通过激光目标检测算法进行告警。实验表明,该系统能在127视场范围内对波长为1.315靘, 2.7靘, 3.8靘, 10.6靘的4种激光进行告警,探测功率密度范围为0.05 ~50mW/cm2,探测方向精度可达1。     

机载IRST跟踪算法

机载ＩＲＳＴ主要用于高空远距离目标的探测和跟踪。传统的仅有角度的跟踪是得不到距离估计的,但是由于机载ＩＲＳＴ的平台容易实现机动,根据可观测性准则,平台机动是获得距离估计的必要条件。采用修正的球坐标方法对目标进行跟踪滤波,从而获取距离信息。仿真结果表明,本算法具有较好的性能。     

红外视频中的舰船检测

红外视频中的舰船目标检测在渔政管理、港口监控等领域具有广泛的应用价值。传统的背景减除方法,如高斯混合模型(GMM)、码本算法(Codebook)和ViBe算法等,在海面红外视频舰船检测过程中容易受到海浪的影响导致错误检测。本文提出一种新的算法框架实现红外海面视频中的舰船检测任务。该算法框架采用了Top-Hat操作对红外图像进行预处理,从而有效过滤杂波,随后应用改进ViBe算法完成对舰船目标的检测。实验结果表明,本文算法可以有效抑制背景噪声,取得了较好的检测效果。