梯度差各向异性高斯滤波的红外小目标检测

针对现存背景抑制算法未能有效抑制复杂背景而导致的高虚警率及低检测率问题，提出一种基于六方向梯度差各向异性高斯滤波抑制、双层正交灰度差与对角灰度差目标增强、灰度指数自适应阈值分割的小目标检测算法。首先，采用高斯滤波技术融入梯度差思想设置一系列背景抑制策略；接着，将抑制后的图像利用正交灰度差与对角灰度差映射在双层滑窗上增强局部对比度，提高目标显著性；最后，通过像素灰度指数自适应分割算法检测真实弱小目标。实验结果表明，该算法的背景抑制因子指标高达93%，能随背景局部变化来自适应建立背景抑制模型，从而自适应抑制复杂背景突出目标。     

一种自适应帧数的动态规划算法

在远程预警雷达应用中,固定帧数动态规划算法在高信噪比下会延长预警时间,在中等信噪比下不能通过增加扫描帧数来提高检测性能.针对该问题,研究了一种自适应帧数的动态规划算法,它采用双门限检测器结构,对不同信噪比的信号,能自适应地选择扫描帧数来获得更高的检测概率.仿真结果表明,对大信噪比信号,该算法在不损失检测性能的同时还能大大缩短观测时间,提高判决效率;对中等或较小信噪比信号,它能自适应地增大平均观测时间来获得更优的检测性能.此外,还分析了一个重要参数对系统性能的影响,并为实际中该参数的选择提供了合理的依据.     

复杂背景下运动小目标亚像元识别定位算法

文章从复杂背景下运动小目标成像特性与目标、背景关系出发，深入分析了此类目标识别定位的难点。综合目标区中值滤波和自适应二值化处理，将目标与背景和噪声分离。通过模板匹配，确定目标亚像元定位的计算区域。然后，基于优化的邻域像素插值方法计算运动小目标在图像中的精确坐标。针对目标实测图像序列，通过与形心算法和质心算法识别定位精度的比较实验，证明该复杂背景下运动小目标亚像元识别定位算法具有稳定、有效、高精度等优点，并为相关领域内目标识别定位算法提供了宝贵的借鉴价值。     

一种自适应调整K-r的混合高斯背景建模和目标检测算法

针对非平稳背景下的复杂场景,该文提出一种自适应调整K-r的混合高斯背景建模和目标检测算法。该方法利用混合高斯模型(GMM)学习每个像素在时间域上的分布,构建自适应调整高斯分量K的方法,并针对不同情况,对描述像素的高斯分量数进行增加、删除或合并;在此基础上,模型参数更新式中引入了两个新的参数,能够根据实际情况自适应调整r值,使得背景建模和目标检测能够准确实时地随像素变化而变化,从而减少了运动目标信息的损失,提高了算法的鲁棒性和收敛性。实验表明,该算法在有诸多不确定因素的序列视频中能够迅速响应实际场景的变化,实现自适应背景建模和准确的目标检测。     

基于热传导理论的背景抑制算法应用研究

针对复杂背景中红外运动目标检测速度慢,检测概率低的问题,对红外图像的背景和目标特性进行了分析,提出了一种基于热传导方程和自适应阈值的红外目标实时检测算法。首先,依据红外图像背景具有各向同性的分形特性,确定采用各向同性的算子对背景进行估计;然后,根据热传导方程和反热传导方程在图像处理中的应用,推导出了用于红外目标检测的背景抑制算子,在此基础上设计了自适应阈值用于红外目标的检测;最后给出了该算法的实验结果,并与基于特征选择性滤波的检测算法做了比较。实验结果表明该算法具有良好的背景抑制和目标增强性能,大幅提升了图像的信噪比,提高了红外运动目标的检测概率,且结构简单,有利于硬件实时实现。     

降低MC-CDMA系统峰均功率比的SLM改进方法

多载波码分多址（MC-CDMA）被广泛认为是未来4G通信的核心技术,但MC-CDMA信号的高峰均功率比（PAPR）会引起非线性失真并导致误码率性能恶化。针对MC-CDMA系统的高峰均功率比的问题,对传统的选择性映射（SLM）算法进行改进。提出一种自适应选择复用帧数的选择性映射系统,在误码率满足一定条件的基础上,通过自适应选择复用帧数的算法选择出最适合系统的复用帧数的个数,使系统在复杂度较低的基础上仍能有效的降低信号的峰均功率比。仿真结果验证其有效性。     

基于灰度特征和自适应阈值的虚拟背景提取研究

针对虚拟背景提取(Visual Background extractor,ViBe)算法在目标检测时容易出现鬼影和运动目标阴影的缺点,该文提出了一种基于灰度特征和自适应阈值的ViBe背景建模改进方法。该算法首先利用ViBe算法进行背景建模,得到前景目标,然后对前景目标进行灰度特征判断和自适应阈值比较,得到没有鬼影和运动目标阴影的运动目标。实验结果表明,改进后的算法可以很好地弥补ViBe算法的不足,提高ViBe算法的识别准确率。     

一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法

针对复杂背景下的运动目标跟踪问题,提出了一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。通过构建目标与背景的图像特征分布方差的比值函数来衡量目标与背景间的区分度,采用各特征的区分度对特征集进行线性加权自适应表示运动目标并集成在基于核的跟踪方法中。为了克服模板更新过程中的漂移,通过计算前后相邻两帧间目标模型的相似度函数,对跟踪模板进行自适应更新。基于生物视觉认知理论,目标的颜色、边缘特征以及纹理特征被用来实现基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。仿真实验表明:采用本文算法能有效地对复杂背景下的运动目标进行跟踪。     

多传感器自适应滤波融合算法

该文提出了一种在线调整权值的多传感器自适应滤波数据融合跟踪算法,用于解决复杂背景下机动目标跟踪问题。首先自适应寻找各个传感器所对应的最优加权因子,确定融合后某一时刻目标最优观测值;其次,以输入信号作为相关自适应滤波器的观测信号,通过新息相关自适应滤波算法根据状态方程及观测方程中误差的变化,实时动态地调整增益矩阵,同时依据自适应滤波状态偏差输出信号及当前观测数据,应用模糊推理在线调整各传感器权值,最终系统输出即为测量轨迹在两级自适应调整融合下最优轨迹。仿真结果证明了算法有效性。     

自适应背景预测技术在红外弱小目标检测中的应用

文章总结了自适应背景预测技术在红外弱小目标检测领域的典型应用,分析了线性和非线性自适应算法的优缺点。对传统的LMS自适应背景预测算法进行了改进。改进的算法利用连续帧中目标的运动特性,通过迭代得到滤波器最佳权值向量。试验结果说明,改进后的算法有效抑制了由云层边缘产生的虚警,提高了处理非平稳、非线性杂波背景和低信噪比图像的能力．     

基于图像融合的运动前景检测方法

提出了一种有效的运动前景检测方法。该方法根据图像融合思想,将背景帧与监控视频的当前帧在R,G和B颜色通道分别进行融合,形成包含背景帧和当前帧视觉信息的单一融合图像。之后根据背景区域与前景运动目标在饱和度上存在较大差异的现象,使用大津算法分割融合图像的饱和度分量图,形成运动前景二值图。经形态学处理后,形成了目标区域较完整、背景干净的运动前景检测图。实验结果显示,该算法具有较好的前景检测性能,解决了背景减法过分依赖背景帧的缺陷。     

基于相关配准的帧间差分算法

针对帧间差分法在摄像头运动时受动态背景严重干扰的问题,提出了一种基于图像配准的运动目标检测算法。首先将中值滤波后的连续两帧图像配准,配准时先在前一帧图像中选取背景,即背景图像,用区域相关法将后一帧图像与背景图像配准;接着将配准后的2帧图像差分得到帧间差分图像,即帧差图像,再用数学形态学的开运算去掉帧差图像中的一些细小噪声;最后将连续两帧去噪后的帧差图像逻辑与运算,得到运动目标检测结果。实验结果表明,在摄像头运动时的动态背景下,该算法有效地抑制了动态背景的干扰,准确地检测出了运动目标的边界,提高了运动目标检测在动态背景下的应用价值。     

一种解决波动式干扰影响的序列图像运动目标检测方法

为解决复杂环境下的诸如枝叶摇摆、摄像机抖动等波动式干扰对运动目标检测的影响问题,该文提出基于视频窗口切分与分类的序列图像运动目标检测算法。首先将序列图像切分为rc大小的视频窗口,然后提取窗口内区域图像累积帧间差矩阵的简单统计特征,针对每一帧序列图像,将视频窗口进行分类,把它们划分为运动目标窗口和非运动目标窗口(包括静止背景窗口和波动式干扰窗口),最后将运动目标窗口合并为运动目标。该方法的优点是无需已知背景模型和运动目标大小、形状等任何先验信息。实验表明该算法能在摄像机抖动以及枝叶干扰等复杂环境下快速有效的检测出运动目标。     

基于背景差分和信息熵的运动目标检测算法

提出一种目标检测算法,首先选取视频的第一帧作为背景帧,运用加权累加图像方法更新背景图像,背景图像的更新速率通过相邻帧的差分结果决定,再运用背景差分算法提取出运动目标。计算运动目标的区域的熵值,通过熵值判断出特征目标。实验结果表明,该算法简单,稳定性好,能够较好解决动态背景的问题并且检测出特定目标。     

视频监视中背景的提取与更新算法

提出一种视频监视中背景初始化和更新算法。该算法采用在空域中基于象素中值的方法，来完成对背景的初始化：通过差分当前帧和背景帧，来进行当前帧的重构，应用Kalman滤波器完成背景的更新操作。     

基于图像融合的空间运动目标检测算法

文中提出了一种结合背景减除法和瞬时差分法在图像序列中检测运动目标的算法．算法利用瞬时差分法得到当前图像中运动目标的轮廓信息,在更新背景模型时不更新运动目标轮廓内区域,避免了由运动目标引起的背景模型更新误差．实验结果表明,该方法可以实现静止背景下图像序列中运动目标的检测,具有实时性,并能得到较好的检测结果．     

基于HSV空间的彩色监控视频前景提取方法

提出了一种有效的HSV空间视频序列图像背景去除方法.首先,将彩色视频分解为彩色图像帧序列,然后将图像进行高斯滤波,做平滑处理,再利用surendra背景更新算法动态更新背景图像.将当前帧像素矩阵与背景矩阵做差分,通过比较差分矩阵来确定当前帧中前景的区域.实验结果表明,此方法成功地减除了彩色帧图像的背景,较好地保留了前景...     

一种改进的基于Viterbi的语音切分算法

主要针对文本提示型说话人识别中语音切分高精确度要求的问题,在利用Viterbi算法的语音切分基础上,提出了向后平滑搜索多帧能量极小值的语音切分方法。该算法首先对0~9的每个数字建立模型,然后利用Viterbi算法对随机数字串进行切分得到初始切分点,最后利用搜索多帧能量极小值的方法更新原始切分点。实验表明,相比于传统的切分算法,在误差范围小于20 ms之内,改进算法的切分准确率由82.1%提高到88%。     

综合利用通用霍夫变换与Snake算法对序列图像的分割

提出了一种综合算法对图像序列进行分割:首先根据上一帧图像物体形状信息用霍夫变换确定在当前帧中同一物体的大致轮廓、位置,再以此轮廓作为初始值,用Snake算法检测出物体的局部形变,对于序列的第一帧用手工勾出目标物体大致轮廓.由于通用霍夫变换抗噪声能力强,而Snake能准确地找出局部形变物体的边缘,综合两种算法的特点能精确地分割出复杂背景下特定的物体.     

一种基于空间滤波的红外小目标检测算法及其应用

针对红外探测系统中单帧红外图像中的小目标检测问题,在分析红外场景模型的基础上,提出了一种基于自适应噪声平滑和空间滤波的背景杂波抑制算法.该方法对于起伏背景下红外小目标的检测有良好的性能,且具有目标信息损失小的优点.同时,利用ADSP-TS201S高性能数字信号处理器实现了该算法,并成功应用到某全向红外搜索跟踪系统中.实验结果表明,在低信噪比情况下,算法有很好的检测性能.