基于知识的红外图像背景抑制

基于属性直方图的快速Otsu红外目标检测算法

基于属性直方图的快速Otsu红外目标检测算法王莹莹;何苹;李永宾;魏彤【摘要】为了提高红外小目标检测的有效性和实时性，提出了一种改进的二维Otsu算法。

该算法运用了属性直方图的概念，通过构造适合红外小目标图像特性的属性集，来确定Otsu算法的最佳分割阈值。

为了减小计算复杂度，从推导递推关系式和缩小搜索范围两方面，给出了快速算法。

在数学形态学Top-Hat变换对原始红外图像进行背景抑制的基础上，利用本文提出的改进算法在含有噪声的背景抑制图中分割出候选的目标点，并和其他目标分割方法进行比较，实验结果证明了这种方法的抗干扰性更好、时效性更高。

%A modified two-dimensional Otsu algorithm is put forward to enhance the effectiveness and the real-time in the infrared small target detection.The bound histogram is used here to create the attribute set that is suit for the infra-red small target image,and the attribute set is used to compute the optimum threshold of the Otsu algorithm.The fast method is realized through the recursive relational expression and the contraction of the searching band,which can re-duce the complexity of operation.The modified algorithm is performed in the image segmentation to select the possible targets after the background suppression with the morphological Top-Hat operator,and the target segmentation experi-ment is done by using other methods.The results show that the modified Otsu algorithm performs better in the noise-proof feature and the real-time operation.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2014(000)005【总页数】5页(P577-581)【关键词】目标检测;直方图;Otsu算法;背景抑制【作者】王莹莹;何苹;李永宾;魏彤【作者单位】空军工程大学，陕西西安710051;空军工程大学，陕西西安710051;空军工程大学，陕西西安710051;空军工程大学，陕西西安710051【正文语种】中文【中图分类】TP391.4红外目标检测是从图像序列中检测到并提取出目标的过程。

红外图像序列中运动弱小目标轨迹预测方法研究

第35卷，增刊红外与激光工程2006年10月V 01．35Suppl e ∽nt I nf m e d and Las e r Engi nee 血g oct ．2006红外图像序列中运动弱小目标轨迹预测方法研究张永辉，武征，高炳哲(中国人民解放军9294l 部队91分队，辽宁葫芦岛125000)摘要：研究在红外图像序列中预测运动弱小目标运动轨迹的方法。

通过带有延迟单元的线性神经元网络对已知样本学习，采用w i dr ow —H of!f 学习规则自适应调整神经网络参数，同时对下一帧目标轨迹进行预测，在检测到多个目标的情况下根据预测轨迹确定真实目标，提高对目标检测的准确。

在少数几帧丢失目标仍能根据预测轨迹对目标进行跟踪。

仿真实验表明该方法用于目标运动轨迹预测能达到实际应用要求精度，并具有鲁棒性。

关键词；轨迹预测；图像序列；神经网络；延迟中圈分类号：TN 216文l t 标识码：At 文章编号：1007．2276(2006)增D ．0152．04M et hod of s m aU m o 、r i ng t ar get t r ack pr edi c t i onZ H A N G Y ong —hui ，W U zl l eng ，G A O B i Il g 一血e(U 衄9l ，92941岫U n 咄PLA ，Hul ud ∞125000，ali na)A b st r a ct ：A m e m od f or s m a Ⅱm oV i ngt arget 觚ck pr edi ct i on i n i n 缸m ed i m a ge sequ ence i s pr e sem ed ．T he l i ne 盯ne t w or k w i t l l del ay U ne i s 廿习I i l l ed i ncr em en 伽y w i m W i dr ow -H off al gor i m m ，i tcan r es p ond t o c ha Il ges i n m e 他l a t i ons l l i p be t w ce n pa St 锄d f ut ure V al ues of m e s i gnal ．T he V er y t a 玛e t can be ext r ac t i ng 卸d 廿a cki ngi n 舢l t i pl e t a rget s t hr o ugh me m e Ⅱl o d and m e r el i a_bi l i t )，of ex 仃act i ng aI l d 仃acki ng s m al l r noV i Il g t a 玛et is i ncr eas ed ．w hen a t ar ge t is 10st i n s ever al f hm es ，i t st i U can be m 童cked ．T he s i m ul at i on expe 舭nt s ho w t ll at nl e w hol e a l gor i t l l m r each m e pr edsi on t o us e and is r obu st ．K ey w or ds ：Tm ce pr edi ct i on ；I m age sequ 髓ce ；N 即r al n 咖or k ；D elay l mO 引育运动弱小目标检测在目标识别与跟踪等领域有广泛的应用。

基于形态学方法的红外小目标检测

灰度形态学方法是一种非线性滤波方
法，它表达和描绘
收稿日期：２１－０２０１１．７
作者简介：臧传吉（９７）１８一，男，硕士生，主要从事红外图像处理、目标检测研究
第２期
中图分类号：４４１；Ｐ９０３．Ｔ３１２文献标志码：ＡＤＯ：０９９ｉｓ．７ —６１０２０．４Ｉ１．６／．ｓ１３８９．１．０３ｉｎ６２２０
由于具有隐蔽性好、度分辨率高和抗电角磁干扰能力强的特点，外预警系统在现代战红
Ｔｐｈｔｏ．ａ变换滤除背景，用伽马变换提高信噪比（利比不小于２目标，虚警率低．的且
处理最终确定目标，并形成稳定航迹．仿真结果表明：与单一的Ｔｐｈｔｏ—ａ变换相比，该方法能够更准确检测出信噪关键词：形态学；高提升滤波；ｏａ算子；Ｔｐｈｔ伽马变换；目标检测小
态学的方法、于侧抑制的方法等．对空基中云杂波背景下的红外小目标检测，于形态学基
滤波的检测方法是比较常用和有效的．该方
ｍｎＦｘ＋一ｉ｛（＋），１Ｙ）（）ＥＤ）灰度开定义为
和强起伏云层，由于在形成的时候受到物理规律
节和灰度跳变点都作为黑背景中的高灰度部分
凸显出来，并不是理想的结果．高提升滤波把这原图像加上锐化后的图像，增强边缘和细节的在

红外数据处理方法

红外数据处理方法
红外数据处理方法主要分为以下几种：
1. 空间滤波：红外图像中常常存在噪声和干扰，空间滤波可以通过平滑和增强图像以去除噪声和改善对比度。

常用的空间滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

2. 热成像处理：红外图像是由物体的热辐射产生的，热成像处理方法可以通过将热像仪拍摄的图像转换为温度分布图，提取出物体的热信息。

3. 目标检测和跟踪：红外图像中的目标检测和跟踪是红外图像处理的关键任务，常用的方法包括阈值分割、形态学处理和边缘检测等。

4. 特征提取和分类：红外图像中常常需要对目标进行特征提取和分类，以实现目标的自动识别和分类。

常用的方法包括纹理特征提取、形状特征提取和颜色特征提取等。

5. 图像增强：对于红外图像中的低对比度和低分辨率问题，可以采用图像增强的方法来改善图像质量。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸和局部对比度增强等。

红外图像处理中的目标检测算法研究

红外图像处理中的目标检测算法研究近年来，随着红外技术的不断发展，红外图像在军事、航空、遥感等领域中得到了广泛的应用。

而红外图像的主要特点是其对温度敏感，同时在空间和时间上均具有良好的分辨能力，因此它在目标检测中的应用也越来越广泛。

本文就探讨红外图像处理中的目标检测算法的研究进展。

一、红外图像处理中的目标检测算法概述目标检测算法是指通过对图像中的目标进行分析、处理，确定目标的位置、尺寸、形状、数量等信息。

在红外图像处理中，目标检测算法主要有以下几种：1. 基于滤波的目标检测算法滤波是图像处理中常用的一种处理方法。

基于滤波的目标检测算法一般采用各种卷积核对红外图像进行处理，通过滤波后图像的变化来确定目标的位置和尺寸。

这种方法简单易懂，但对目标的形状等特征提取不够精细，因此准确性有限。

2. 基于特征提取的目标检测算法特征提取是指从图像中提取出一些具有代表性的局部结构，为之后的分析和处理提供基础。

基于特征提取的目标检测算法采用各种特征提取方法对红外图像进行处理，通过提取出图像中的一些特征结构来确定目标的位置、尺寸、形状等信息。

这种方法相对于基于滤波的方法来说，可以提取出更为精细的目标特征，因此准确率更高。

3. 基于机器学习的目标检测算法基于机器学习的目标检测算法采用各种机器学习算法对大量的样本数据进行训练，从而达到对红外图像中目标的自动检测。

这种方法因为其在识别复杂目标方面的良好性能，引起了研究者们的广泛关注。

二、基于滤波的目标检测算法基于滤波的目标检测算法一般常用的方法是基于高斯滤波的算法。

之所以采用高斯滤波是因为，高斯滤波涉及到了频率域的平滑处理，通常情况下红外图像具有一定的噪声，采用高斯滤波可以有效去除噪声，从而提高目标检测的准确率。

基于高斯滤波的目标检测算法主要是通过建立一种高斯模型来检测图像中的目标。

该算法首先需要对图像进行高斯滤波，去除噪声，之后在滤波后的图像中连续分割出较明显的连通区域，基于这些连通区域建立模型，判别出其中的热点区，完成对目标的检测。

基于小波变换与灰度形态学滤波的双波段,红外图像弱目标融合检测

维普资讯
第２２卷第３期２００６年６月
信号处理
ＳＧＮＡＬＰＯＣＥＳＮＧＩＲＳＩ
Ｖ０．２Ｎｏ３１２．．
Ｊｎ２０ｕ．ｏ６
基于小波变换与灰度形态学滤波的双波段红外图像弱目标融合检测
ｒｈｏａｋｒｕｄｓｐｒｓｉｎａｄｔｒｅｎａｃｎａｎｅａｅａｅｅｔｓｒｔｎａｄｇａｓａｅｍｏｐｏｏｙｆｔｒｎ；Ｔｅｅｅ— ｉｍｆｒｂｃｇｏｎｕｐｅｓｏａｇｔｅｈｎｉｇｔｔｉｔｇｔｄｗｖｌｔｒｆｍａｉｙｃｌｒｈｌｇｌｉｇｈｎｄｖｌｔｎｈｒａｏｎｏｎｒｉｅ
ＬＱｕｕＷａｇＨｕｈｎＺｕｉｉｉｈａｎｏｓｅｇｏＺｌｉ
（ｈｅｏｄＤｐｒｅｔｎｔｅＣｌｇｆＬｏｍｕｉｔｎａｄＣｍｎｈｎ４０１ｈｎ）ＴｅＳｃｎｅａｍｎｉｈｏｌｅｏＰＡＣｍｎｃｉｎｏｍａｄＷｕａ３００ＣｉｔｅａｏａＳｅｈｎａｇＬｉｈｎｈｎＺｅｋｎｉｃｅｇＪ（ｌｅｂｒｔｒｆｒＴＵＴＣａｇｈ１０３ＣｉａＴ，ｋｙｌｏａｏＲｉＮＤｈｎｓａ４０７ｈｎ）ｅａｙｏＡｎ
ｒｕｄｓｐｒｓｉａｇｔｈｉｇａｏｉｇｏｎｕｐｅｓｎａｄｔｒｅｎａｃｎｇｒｔｍｎｅｄｖｌｐｄｔｅｍｅｈｄｆｒｔｇｔｕｉｎｄｔｃｉｎｉｈｕｌａｄＩｍｇｓｂｏｎｅｎｌｈａｄｔｅｅｏｅｔｏｅｓｅｅｔｔｅｄａｎＲｉａｅｙｉｈｈｏａｒｆｏｏｎｂｍ－ｐｃｎｉｇｅｐｒｎｓｕｉｇｔｅｒａｄａａｄＩｍａｅ￣ｑｅｅｓｉｅａｌｘｅｍｎａｅｕｔｉｄｃｔｄｔａｔｅｐｐｓｄｂｃｇｏｎｌｍｅｔｘｅｍｅｔｓｎｅｌｕｂＲｉｇｎｉｈｌｎｕｎｅｎｄｔｉ．ＥｐｒｅｔｒｓｌｎｉｅｈｔｈｒｏｅａｋｒｕｄｉｌｓａｏｓｐｒｓｉｎａｄｔｇｔｎａｃｎｌｏｉｍａｎｄｓｎｆａｔｅｆｒｎｅｉｒｖｍｅｔｒｔｇｔｅｅｔｎｉｉｌｌｔｒＩｇｓｗｔｗｕｐｅｓｏｎａｅｈｎｉｇａｇｒｈｇｉｅｉｉｃｒｍａｃｒｅｔｇｉｎｐｏｍｐｏｅｎｅｔｃｉｈｇｙｃｕｔＲｉｅｉｌｏｒｆａｄｏｎｈｅｍａｈｏ

基于小波分析的红外图像非线性增强算法

基于小波分析的红外图像非线性增强算法
冯贞，齐爽马
（北京航空制造工程研究所，北京１０２）００４
摘
要：外图像具有对比度低和信噪比低等特点，际应用中需要进行增强处理。将小波分红实
析与模糊逻辑相结合，出了一种基于小波变换的红外图像非线性增强算法。该算法首先利提用小波分析对图像进行分解，提取图像的多尺度特征信息；然后通过模糊非线性增强算子分别
ｖｉｉｓｖｒｆｄｌａｄｔｉｅｉ．ｙｉｅＫｅｒｓｉｒｒｄｉｇｒｃｓｉｇｉｇｎａｃｍｅｔｗｖｌｔｔｎｆｒｎｎｉｅｒｅｈｎｅｎｐｒｔｒｅｐｒｙｗｏｄ：ｎａｅｍａｅｐｏｅｓｎ；ｍａｅｅｈｎｅｎ；ａｅｅｒｓｏｍ；ｏｎａｎａｃｍｅｔｅａｏ；ｘ－
激光与红外
ＬＥＡＳＲ＆ＩＲＮＦＡＲＥＤ
Ｖｏ．０．ｏ３１４Ｎ．Ｍａｃ，０１ｒｈ２０
文章编号：０－７（０００－１－１１０８２１）３３５４０５００
・图像与信号处理・
中图分类号：Ｐ５Ｔ７１文献标识码：Ａ
Ｒｅｅｒｈｏｎｒｒｄｉａｅｎｎｉｅｒｅｈａｃｍｅｔａｇｒｔｍｓａｃｎｉｆａｅｍｇｏｌａｎｎｅｎｌｏｉｈｎ
ｂｓｄｏｖｌｔａａｙｉａｅｎｗａｅｅｎｌｓｓ

远距复杂背景红外暗弱小目标检测技术_笔记

《远距复杂背景红外暗弱小目标检测技术》读书随笔目录一、内容综述 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状及发展动态 (4)二、红外暗弱小目标检测技术原理 (5)2.1 红外辐射基本原理 (7)2.2 暗弱小目标检测中的挑战 (8)2.3 检测技术的分类与特点 (9)三、远距复杂背景下的目标检测方法 (10)3.1 基于单目视觉的方法 (12)3.1.1 视觉特征提取与匹配 (13)3.1.2 目标跟踪与定位 (14)3.2 基于双目视觉的方法 (15)3.2.1 双目相机标定与立体视觉原理 (17)3.2.2 双目图像对齐与深度估计 (18)3.3 基于深度学习的方法 (20)3.3.1 深度学习模型概述 (21)3.3.2 模型训练与优化 (22)四、实验设计与结果分析 (23)4.1 实验环境与参数设置 (24)4.2 实验结果与对比分析 (26)4.3 性能评估与讨论 (27)五、远距复杂背景红外暗弱小目标检测技术的应用前景 (28)5.1 在航天航空领域的应用 (30)5.2 在安防监控领域的应用 (31)5.3 在遥感探测领域的应用 (32)六、结论与展望 (33)6.1 研究成果总结 (35)6.2 存在的问题与不足 (36)6.3 未来发展方向与展望 (37)一、内容综述《远距复杂背景红外暗弱小目标检测技术》是一本关于红外成像技术在远距离、复杂背景下对微弱目标进行检测的专著。

本书针对远距离红外成像系统在复杂背景下的目标检测问题，提出了一系列创新性的检测方法和技术。

在内容综述部分，我们可以概括地介绍本书的主要内容和研究成果。

本书详细介绍了红外成像的基本原理和特点，以及远距离红外成像系统的挑战和难点。

本书重点讨论了复杂背景下红外目标检测的相关技术和方法，包括图像预处理、特征提取、目标跟踪等。

在图像预处理方面，本书提出了一种基于多尺度分析的图像增强算法，可以有效提高图像的信噪比和对比度，为后续的目标检测提供良好的基础。