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针对焦平面红外图像中运动弱小点目标的检测问题,基于形态学滤波器和模糊决策融合构建了一种新的弱小目标检测算法。针对单帧检测,基于目标在实测红外图像上所呈现的凸包结构特点,设计了圆形形态学滤波器结构,并引入神经网络进行圆形形态学滤波器结构元素优化设计。同时在多帧关联检测的基础上,引入决策融合概念,基于贝叶斯最小风险准则建立了基于模糊决策融合的序列关联检测方法。实测数据的处理结果表明:针对低信噪比图像(SNR≈2),在虚警概率≤1%情况下,新算法对复杂红外弱小目标图像检测概率≥98%,有效地提高了检测算法的性能。 相似文献
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针对低空复杂场景下红外弱小动目标检测难度大、虚警率高等问题,面向探测系统中高帧频图像实时处理应用需求,提出基于全卷积网络的弱小目标精准检测方法和基于现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)的低时延并行处理方法。采用轻量化全卷积网络对红外图像中弱小目标进行空域检测,对相邻图像帧疑似目标进行时域轨迹关联以进一步降低虚警率。实验结果表明:上述方法相比于五种传统方法在检测率和虚警率性能方面均有显著提升,并在单片FPGA上完成100 Hz图像实时处理,处理时延低于1.8 ms,实现低空复杂场景弱小目标高精度高鲁棒快速实时检测。 相似文献
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可见光图像序列中运动弱小目标检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了使制导系统有足够的反应时间,要求在很远的距离上就能检测到目标.在这种情况下,目标在探测器输出图像平面上呈现为斑点目标,且信号强度很弱,这就给目标检测带来了较大的难度.采用了一种先膨胀后累加的处理方法,这种方法首先通过形态学膨胀来增大图像中的目标面积,使得运动目标在不同帧内产生重叠部分,然后再通过多帧累加来增强目标能量;图像序列的邻域判决法也是目标检测的一种常用方法,它利用目标运动的连续性来剔除图像中的虚警点,可以获得较好的处理效果.主要基于以上2种方法来完成目标的检测,并通过数学仿真的方法来对该方法进行验证.实验结果表明该方法能够有效地检测出信噪比不低于2.5的弱小运动目标. 相似文献
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在小波变换的基础上探讨出一种用于X线图像边缘检测的新算法,能够对X线图像进行边缘检测和分割。通过预处理(去噪,增强)、小波变换实现了图像的二值化。采用新算法及传统方法对X线图像进行边缘提取,并对结果进行比较。实验证明该新算法快速、精确、抗噪能力强。 相似文献
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空中强机动性目标在视频中表现出运动形变剧烈、运动规律难预测且背景特征不明显不稳定等特点,传统的检测跟踪算法不能有效地对其实施检测跟踪.为解决上述问题,提出一种不依赖于帧间运动特性的基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪算法.首先,利用提升框架实现图像的小波变换,得到目标的高频分量信息.然后,对高频分量进行融合,并提出了目标特征增强的方法,完成单帧图像的目标检测.最后,实现视频序列的实时跟踪.实验结果表明,该算法能够实时、准确地对空中背景下的强机动性目标进行检测跟踪,有效地解决了目标运动形变剧烈、某些帧中存在遮挡而造成后续帧失跟等跟踪困难. 相似文献
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针对空中远距离红外小目标检测的实际问题,提出了一种基于小波变换的检测算法.该方法首先对小目标图像进行小波分解并在考虑高频系数能量的基础上对噪声和背景边缘系数进行抑制,然后将遗留下来的高频系数通过线性映射变换成灰度图像.其次对3个方向的高频图像按照一维最大熵法进行二值化处理并通过形态开算子进一步滤除噪声,随后将高频图像两两相与关联生成单帧检测结果,并进一步利用帧间目标位置的相关性完成小目标检测过程.最后,在原图像中以检测结果图像的质心为中心生成跟踪窗口.试验结果表明,相对于通常的小目标检测算法,提出的算法在背景抑制、检测准确度以及速度方面都具有一定的优势. 相似文献
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为了提升合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测的精度和速度,对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在SAR图像舰船目标检测上进行了研究。通过改进OTSU方法对SAR图像进行分割,并且用最小外接矩形将疑似目标标记出来;依据矩形中心在原始图像上提取出固定大小区域作为候选区域;将提取的目标通过训练好的卷积神经网络进行判定,去除虚警目标并将检测结果在原图中标记出来。实测数据的实验结果表明,该算法在降低虚警的同时提升了检测速度。 相似文献
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介绍了目前红外系统的目标跟踪方法;在目标跟踪时的数据关联阶段,提出了三级门限数据关联算法,根据门限级别所划分的疑似目标点位置,算法采用不同的数据关联策略。该算法能减少轨迹分叉时的计算量,能有效地检测出速度〈1像素/帧的运动点目标。实验结果证明了该算法的有效性。 相似文献
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《防务技术》2022,18(9):1589-1601
Infrared (IR) small target detection is one of the key technologies of infrared search and track (IRST) systems. Existing methods have some limitations in detection performance, especially when the target size is irregular or the background is complex. In this paper, we propose a pixel-level local contrast measure (PLLCM), which can subdivide small targets and backgrounds at pixel level simultaneously. With pixel-level segmentation, the difference between the target and the background becomes more obvious, which helps to improve the detection performance. First, we design a multiscale sliding window to quickly extract candidate target pixels. Then, a local window based on random walker (RW) is designed for pixel-level target segmentation. After that, PLLCM incorporating probability weights and scale constraints is proposed to accurately measure local contrast and suppress various types of background interference. Finally, an adaptive threshold operation is applied to separate the target from the PLLCM enhanced map. Experimental results show that the proposed method has a higher detection rate and a lower false alarm rate than the baseline algorithms, while achieving a high speed. 相似文献
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本文为解决低信噪比条件下抖动红外点目标的检测问题,提出了一种基于膨胀累加、检测前跟踪的检测算法。该算法运用膨胀累加方法能够消除抖动对多帧累加算法的不利影响,使目标能量仍然能够实现有效的积累,从而达到目标增强的目的。本文还采用了小波变换预处理方法,对图象中相关的1/f噪声进行白化。模拟实验结果表明,该算法能够快速检测出信噪比为2抖动点目标。 相似文献
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针对混响背景中的动目标检测问题,根据基阵接收数据经过波束形成与匹配滤波后的输出结果计算高阶统计量,并将其视作观测空间。基于此空间中混响和目标回波的差异,利用多ping的高阶统计量构造特征向量,计算特征向量之间的马氏距离作为混响和目标差异的量化标准,再依据最大一致条件功效检测准则选择门限检测方法。波形数据仿真与海上实录数据检验均表明该方法的检测性能优于单ping波束形成及匹配滤波方法。通过蒙特卡洛仿真获得不同信混比下的ROC曲线,与单ping检测相比,在保证虚警概率小于0.01,检测概率大于0.5的条件下,最小可检测信混比降低约6dB。 相似文献
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IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标 总被引:1,自引:0,他引:1
雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力.为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标.仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法. 相似文献
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