红外图像强固定模式显著性噪声抑制

针对红外成像设备对天远距离观测中得到的小目标、强固定模式噪声这一类典型数据,提出基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制算法。对此类图像数据进行特性分析,指出图像中目标区域相对于背景固定模式噪声区域是显著的,利用显著性检测算法分离出图像中目标区域及背景,对不同区域分别采取不同处理,仅基于单幅图像信息实现强固定模式噪声的有效抑制。通过大量小目标、强固定模式噪声红外图像对算法性能进行测试。结果表明,本算法能够准确提取出图像中目标区域,实现图像中强固定模式噪声的有效抑制。     

典型的红外图像背景抑制滤波算法研究

从红外图像的产生过程及原理,红外图像的特点,红外图像背景、目标和噪声的特征以及红外图像的数学描述等方面对红外图像进行特征分析。针对不同背景的红外图像特点,研究了中值滤波算法、维纳滤波算法、巴特沃斯高通滤波算法、基于Top-hat算子的滤波算法。通过软件编程,实现了针对不同背景的红外图像的4种滤波功能,并对所处理后的图像开展了滤波效果的评价研究。     

基于小波变换与数学形态学的红外图像分割方法

提出一种基于小波变换和形态学相结合的红外图像分割方法,该方法利用小波变换和形态学消除红外图像的混合噪声,抑制背景干扰和增强目标;通过选择适当的结构元素进行系列形态组合运算,自适应确定阈值,提取目标;利用形态学水线区域分割法对图像进行分割,分离目标区域。实验结果表明,该方法能有效检测和分割出低信噪比复杂背景红外图像中的目标。     

红外空中小目标小波域检测方法

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.     

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,适用于舰载红外警戒系统。     

红外目标分割方法研究

红外目标分割算法对红外目标检测、跟踪具有非常重要的价值。本文利用背景和目标灰度特征,提出一种实现红外目标有效分割的方法,克服红外目标内部温度不稳定造成的误分割问题。本文方法首先采用基于灰度-显著度最大相关准则的二维直方图分割算法进行图像分割;然后,在分割后二值图上进行基于随机种子点选取的区域增长,提取背景;最后,采用形态学方法优化分割结果。相对传统的红外目标检测算法,这种算法具有更好的抗干扰能力,更强的鲁棒性。不仅可以应用于红外图像的目标分割,而且可以应用于其他类似的目标分割问题。     

一种智能化的红外弱小目标检测方法

针对复杂背景下的远距离红外弱小目标检测问题,提出了一种基于自适应结构元素形态学和BP神经网络的智能化检测方法。该方法首先将图像按一定大小分成子图像,通过统计子图像的特征确定候选目标区域,然后基于自适应结构元素的灰度形态学顶帽变换,实现红外空中复杂背景的抑制并突出待检测的小目标。接下来,以像素的灰度、水平、垂直和对角梯度、邻域均值和方差6个特征为输入量,构造三层BP神经网络,最终实现红外复杂背景下的弱小目标检测。仿真实验结果表明,该方法可以实现对红外复杂背景的有效抑制,稳定准确地检测出信噪比大于2的红外弱小目标。     

基于背景建模和前景建模的红外运动检测

为抑制了红外图像信噪比低、非静止背景等引起的虚警产生,将基于背景建模和前景建模运动检测(BM-FM)算法引入红外面目标检测中;为抑制因目标与背景对比度低引起的部分目标区域漏检,提出了基于空间邻域信息的前景建模方法(SNFM),利用前一帧图像在像素点邻域内的前景目标点为样本,用核密度估计进行前景建模.试验表明了基于该前景建模方法的BM-FM算法的有效性.     

一种有效的红外弱小目标DBT算法研究

作为红外自寻的制导、搜索跟踪和预警等领域的一项关键技术,红外弱小目标检测与跟踪成了红外图像处理领域中的一项重要研究课题。本文采用了"先检测后跟踪(DBT)"的思想对红外小目标进行检测与跟踪,首先采用基于各向异性偏微分方程的背景抑制技术对单帧图像进行抑制,再用最大绝对对比度阈值对红外图像进行分割,最后采用形心跟踪法对小目标点坐标定位。试验证明本文算法应用于目标检测的可行性和有效性。     

一种改进的红外图像降噪算法与FPGA实现

由于实时目标的红外图像具有信噪比低、边界模糊等问题,在研究红外图像噪声特点的基础上,提出了一种基于动静态检测算法的红外图像降噪算法。通过一种动静态检测算法将图像分成动态图像和静态图像,用改进的自适应维纳滤波算法处理动态图像,用改进的NL-means降噪算法处理静态图像,并用FPGA实现红外图像降噪系统设计。实验表明,红外图像经算法处理后,其PSNR和细节方差-背景方差比(DV/BV)均高于经典降噪算法,算法能有效减少图像噪声,并能很好地保持图像的边界细节信息。     

An infrared target intrusion detection method based on feature fusion and enhancement

Infrared target intrusion detection has significant applications in the fields of military defence and intelligent warning. In view of the characteristics of intrusion targets as well as inspection difficulties, an infrared target intrusion detection algorithm based on feature fusion and enhancement was proposed. This algorithm combines static target mode analysis and dynamic multi-frame correlation detection to extract infrared target features at different levels. Among them, LBP texture analysis can be used to effectively identify the posterior feature patterns which have been contained in the target library, while motion frame difference method can detect the moving regions of the image, improve the integrity of target regions such as camouflage, sheltering and deformation. In order to integrate the advantages of the two methods, the enhanced convolutional neural network was designed and the feature images obtained by the two methods were fused and enhanced. The enhancement module of the network strengthened and screened the targets, and realized the background suppression of infrared images. Based on the experiments, the effect of the proposed method and the comparison method on the background suppression and detection performance was evaluated, and the results showed that the SCRG and BSF values of the method in this paper had a better performance in multiple data sets, and it’s detection performance was far better than the comparison algorithm. The experiment results indicated that, compared with traditional infrared target detection methods, the proposed method could detect the infrared invasion target more accurately, and suppress the background noise more effectively.     

面元法的红外制导图像边缘检测

红外图像通常存在着噪声大、目标和背景之间具有较小的灰度差、边缘较模糊的特点,使现有的方法不能有效地提取红外图像的边缘。而图像的表面积特征能较好地针对红外图像的这些特征提取出边缘,因此利用图像的表面积特征提出了一种实用的面元边缘检测法。在对图像灰度值变化情况进行分析的基础上,使用了一种十字面积计算公式以满足边缘检测的需要。通过噪声误差对面元法和梯度法计算结果的影响分别进行分析,发现面元法比梯度法的噪声抑制能力至少高两倍,而且在边缘处的噪声抑制能力更高。将面元法几种常用模板算子法的红外图像边缘检测结果进行实际对比后发现,所提出的面元法对红外图像的目标边缘检测能取得良好的结果。     

低信噪比抖动红外点目标的检测

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。     

基于空域相关滤波的雷达回波信号降噪方法

对雷达探测来说,如何有效地增强真实目标回波信号、提高信噪比水平是非常重要的。传统的降噪方法如平滑滤波、傅立叶降噪很难有效地降低与目标频谱相重叠的噪声。空域相关滤波算法是小波滤波算法中的一种,能够有效地解决这个问题。该算法是利用真实信号与噪声在尺度间的不同表现来实现的,能够在保留信号细节的同时,有效地降低噪声。仿真表明,该算法在雷达回波的降噪中取得了较好效果,有效地降低了噪声。     

声场干涉条纹图像的降噪研究与性能仿真

引导源目标定位算法形成的声场干涉条纹图像中常附带有噪声,这对定位性能的影响非常大。为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,根据算法仿真结果的特点,提出了利用小波阈值去噪法对图像进行降噪处理。针对软硬阈值去噪的不足,采用了阈值函数的改进方案。对小波去噪后图像再进行二值化设置,能有效提高算法去噪效果。仿真结果表明小波降噪处理能有效提高引导源目标定位算法在低信噪比条件下的定位性能。     

亚音速飞行目标气动噪声方位角估计技术

亚音速飞行弹道气动声源是宽带非平稳噪声。提出基于小波函数的波达方向估计算法,并采用时频分析方法进行特征分析,获取气动噪声显著目标特性。通过优化时间-空间谱特征,对在时频域空间谱的目标信号进行优化,从而增强目标信号在空间谱上的显著性,最终有效实现亚音速飞行弹道气动声源的角度估计。实验数据验证表明,基于时频分析阵列信号处理模型,可以更好地实现亚音速飞行目标气动噪声方位角估计。     

闪烁噪声条件下基于交互多模框架的雷达目标跟踪算法

针对传统雷达目标跟踪算法在处理闪烁噪声时面临的性能下降问题,提出一种将容积卡尔曼估计器与交互多模框架相结合的高性能滤波算法。该算法将目标状态建模为高斯分布,将闪烁噪声建模为混合高斯分布,同时将其发生概率建模为一阶马尔可夫过程;在此基础上,利用交互多模框架实现对不同高斯噪声分量的匹配滤波处理。为了减轻非线性观测条件对目标跟踪精度的影响,进一步采用容积卡尔曼估计器作为高斯近似滤波器,对目标状态进行递推预测和更新。仿真结果表明：所提算法较传统高斯混合滤波器和粒子滤波器具有更高的跟踪精度和更好的实时性能,同时还能对闪烁噪声出现时刻进行有效的估计。