红外序列图像的小目标检测

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复杂背景条件下的红外快速运动小目标检测方法

ｐｏｐｅｏｉｆａｅｓｌａｔｏｖｎｇａｇｔｔｃｏｎｒｏｓｆｒｎｒｄｍａｌｓｍｒｆｉｔｒｅｄｅｅｔｕｎｒｏｐｌｘｂｃｒｕｎｔｍｐａｄｏａｎｈａａｔｒｓｉｓｎａｙｉｉｄｅｃｍｅａｋｇｏｄ．ｅｏｒｌｍｉｃｒｃｅｔａｌｓｓｉｃｗａｐｒｐｏｅｔｃｉｍｔｆａｅｅａｓｆｉａｅｓｏｓｄｏｏｎｆｒｈｅｒｍｓｒｌｏｍｇｗｈｃｃｎａｎｍａｌａｇｇｈｅ，ｔｗａｌｔａｋｔｗｅｅｐｆｅｔｉｉｈｏｔｉｓｌｒｅｔｎｈｅｔｖｅｅｐｃｅｓｒａｐｄＯｉｄｃｅｏｍｐｅｔｅｉａｅｎｔｄｆｅｅｔｃｌｓａｄｐｉｋ—ｕｐａａｔｔｒｅ，ｂｖｅｌｐｐｆｎｆｔｒＷａｕｅＯｆｎｄｔｅｓｌｔｒｅｏｓｈｍｇｉｏｉｒｎｓａｅｎｃｗｉａｇｔｏａｌｉｅｅｉｅＳｓｄｔａ，ｉｌｉｈｍｌａｇｔａ
（ｈｏｅｅｏｅｇｕＴｎ，ｅｇｕ２３５，ｈｎ）ＴｅＣｌｇｆＢｎｂａｋＢｎｂ３００Ｃｉａｌ
ＡｂｓｒｔＡｅｈｏｄｃｍｂｉｄｅｐｏａｄｍａｎｃｒｃｅｓｉｓａａｙｉｎｗａｅｅｃｅｒｎｆｔａｃ：ｍｔｏｎｅｔｍｒｌｏｉｈａａｔｒｔｃｎｓｓａｄｉｌｖｌｔｐａｋｔｔａｓｏｍａｗｉｈｐｉｌｎｅｆｌｅａｔｐｅｉｔｒＷＳｉ

基于小目标孤立度的小目标检测算法

ｓｌｉｌｔｇｏｓｇ．ａｅｎｔｉｉｅ，ｅｍｅ￣ｅｎａｌｍａａｇｔｓｌｉｎＤｅｒｅ（ＴＤ）ｓｍａｌｓａｄｒｉｎｉｅＢｓｄｏｓｄａａｗａｍｅｔｌｄＳｌＴｅｏａｏｇｅＳＩｗａｏｅｅｎｉｍａｈｎｓｃｅｌｒＩｔ
（ｃｏｌＣｍｕｉｔｎａｄＩｏｍｔｎＥｇｎｅｉｇＵｉｒｉｆｌｃｏｉＳｉｃａｄＴｃｎｌｇｆＣｉ，Ｓｈｏｏｏｎｃｉｎｎｒａｉｎｉｅｒ，ｎｖｓｙｏＥｅｔｎｃｃｎｅｎｅｈｏｏｙｏｈｎｆａｏｆｏｎｅｔｒｅａ
ｄｖｌｐｄｆｒｅａｕｔｇｔｅｌｅｉｏｄｏｉｅｓｔｅｃｎｅｆａｓｌｔｒｅ．ａｃｌｔｇＳＤｖｒｉｅｅｅｏｅｏｖｌａｉｈｉｌｏｆａｐｘｌｅｔｒｏｍａｌａｇｔＢｙｃｌｕａｉＴＩｉｅｅｙｐｘｌｎｎｋｈａｈｎｎｉｉｇ，ｔｅｂｃｇｏｄｃｕｔｒｗａｕｐｅｓｄＴｈｎａｎｖｌａａｔｅｔｒｓｏｄｗａｒｐｓｄｔｘｒｃｅｐｅｉｅｍａｅｈａｋｕｌｔｓｓｐｒｓｅ．ｅｏｅｄｐｉｈｅｈｌｓｐｏｏｅｏｅｔｔｔｒｃｓｒｎｅｖａｈｌｃｔｎｏｌｔｒｅ．ｎｏｐｒｔｄｗｉｅｔｅｏｓａｓｇｅｆａｍａｌａｇｔｅｅｔｎａｇｒｔｍｓｂｉ．ｔｏａｉｆｓｏｍａｌａｇｔＩｃｒｏａｅｔｔｈｈｗｏｍｔｄ，ｉｌｍｅｓｌｔｒｅｔｃｉｌｏｈｗａｕｌＩｓｈｎｌｄｏｉｔｈｇｅｏｍａｃｓｔｅｒｖｄｉｅａｆｘｅｍｅｔ．ｉｈｐｒｒｎｅｗａｎｐｏｅａｓｒｌｅｐｒｎｓｆｈｎｉｏｉＫｅｒｓＴＤ；ｍａｌａｇｔａａｔｅｔｒｓｏｄｙｗｏｄ：ＳＩｓｌｔｒｅ；ｄｐｉｅｈｌｖｈ

基于双核判决的红外小目标检测方法

ｅｃｅｔ，ｍｐｏｅｔｅａｉｔｆｒｓｓｉｇｎｉｅａｄｄｃｅｓａｓｌｒｒｔ，ｉｈｌｙａｆｏｄｔｏｉｆｉｎｌｉｒｖｂｌｏｉｔｏｓｎｅｒａｅｆｌｅａａｍａｅｗｈｃａｒｆｕａｉｎｙｈｉｙｅｎｉｍｎ
第３卷第７４期２１０２年７月
红外技术
ＩｆａｅｅｈｏｏｙｎｒｒｄＴｃｎｌｇ
、０．４Ｎｏ７，１３．Ｊｌ２１ｕｙ０２
＜图像处理与仿真＞
基于双核判决的红外小目标检测方法
田毅龙，李志军，王卫华，陈曾平
ｃｍｐｒｂｌｙｆｂｔｆｔｅｒａｈｔｅｃｎｉｏ，ｉ＇ａｒａａｇｔｈｘｅｉｎａｅｕｔｓｏｈｔｏａａｉｔＩｏｈｏｍｅｃｈｏｄｔｎｔｅｌｔｒｅ．Ｔｅｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌｈｗｓｔａｉｈｉｓｃｍｐｒｎｔｒｄｔｎｌｈｇ・ａｓｆｌｒａｄＴｐ－ａｌｒｔｉｍｅｈｄｃｎｄｔｃｍａｌｔｇｔｍｏｅｏａｉｇｗｉｔｉｏａｉｈ－ｓｔｎｏ－ｔｆｔ，ｈｓｈａｉｐｉｅｈｉｅｔｏａｅｅｔｓｌａｅｓｒｒ
定为真实目标点，这样消除背景边缘及噪声的影响，减少目标检测虚警。实测数据表明，与传统的高通滤波法、Ｔｐｈｔｏ．算法相比，该算法能在单帧检测上更有效检测出小目标，抑制背景边缘和噪声点，ａ提高抗噪能力，降低虚警率，增强帧间目标的检测识别率，能大大减少序列图像间目标检测与跟踪的计算量。关键词：红外图像；单帧检测；双核判决；虚警率

红外图象序列的运动目标检测

ห้องสมุดไป่ตู้
较简单，算复杂性比较低，点是在图象相邻帧之间偏移量大的时候误差比较大，且基于梯度的方计缺而法要求图象灰度必须是可微的。于匹配的方法通过特征的匹配来确定偏移量，以解决相邻帧之间偏基可移量的问题，是特征的匹配比较困难，算量也比较大。ａｒｎ３比较了各种计算光流的方法，得出但运Ｂｒｏ【并
红外图象序列的运动目标检测
陈邦忠，秀坛，建平，应宁王涂彭
（华大学电子工程系，京清北１０８）００４
摘要：论了红外图象序列的运动目标检测方法一流法，对实际的红外图象进行了仿讨光并
有相似的光流，约束表示为：此
ｅ一ｒ＋＋＋ ‘ ａａｖａｒａｖ（２）、厶
真。实验结果表明，于红外图象来说，ｒ８Ｓｈｎｋ算法具有比较好的性能。本文还对其对Ｈｏｎ＇ｃｕｃ￣他的几种算法进行了分析，出了一些定性的结论。给
关键词：动目标检测；流；外图像运光红
维普资讯
第２４卷第３期
２００２年９月
探测与控制学报Ｊｕｎｌｏｔｃｉｎ＆ＣｏｒｌｏｒａｆＤｅｅｔｏｎｔｏ

基于小波和高阶累积量的红外弱小目标检测

ＬａＨｉ，Ｓｉ．ｕＶＹｎ，ＳＩｎＵＸｎｚ２Ｌｈ
（．ｈｏｏＥｅｔｎＥｇｎｅｉ，ｉｉｎｖｒｉ，ｉｎｈｎｘ７０７，ｈａ２ＴｉｎｎｔｔＸｉｎｈｎｘ７０６，ｈｎ）１ｃｏｌｆｌｒｉｎｉｒｇＸｄａＵｉｓｙＸ＇Ｓａｎｉ１０１Ｃｉ；．ＥＸ＂Ｉｓｔｅ＂Ｓａｎｉ１５８ＣｉＳｃｏｃｅｎｎｅｔａｎＺａｉ，ａｕａ
维普资讯
第２卷第１期８２２００６年１２月
红外技术
ＩｆａｅｅｈｏｏｙｎｒｒｄＴｃｎｌｇ
Ｖ１８ＮＯ１ｂ．２．２Ｄｅ．２０ｃ０６
基－，波和高阶累积量的红外弱小目标检测ＴＩ－，
ａｄｈｇｅ－ｒｅｕｌｎｌｒｎｉｈｒｄｒｃｍｕａｔｆｔ（ＯＣ）ｉｐｅｅｔｄＦｒｔ，ａｗａｅｅｆｔｓｕｅｏｓｐｒｓｈｏｉｅＷＨＦｓｒｓｎｅ．ｉｌｖｌｌｒｉｓｄｔｕｐｅｓｔｅｓｙｔｉｅｂｃｇｏｍｄｃｕｔｒｔｅｕｌｔａｅｄｐｉｅｆｔｒＢＡＦｓｕｅｈｕｔｅｒｃｓｉｇｏｅａｋｒ￣ｌｔ，ｈｎａｃｍｕａ－ｓｄａａｔｌ（ｅｎｂｖｉｅＣ）ｉｓｄｉｔｅｆｒｒｏｅｓｆｈｎｈｐｎｔ
引言
红外弱小目标的检测问题一直足红外图像领域的研究热点。红外传感器为被动传感器，在现代战争
中具有较强的生存能力。正因为有这些优点，红外热

基于图像局部特征的红外小目标检测与跟踪算法

Ａｂｔａｃ：Ｂａｅｈｙｐｃｌｆａｕｅｏｍａｌｔｒｅｎｓｑｅｃｎｒｒｄｉａｅ，ａｎｗｌｏｉｓｒｔｓｄｏｎｔｅｔｉａｅｔｒｆｓｌａｇｔｉｅｕｎｅｉｆａｅｍｇｓｅａｇｒｔｈｍｓｉｐｏｏｓｄｏｄｔｃｉｇｎｔａｋｉｇｍａｌａｇｔｉｓｑｕｎｅｍａｓｒｐｅｆｒｅｅｔｎａｄｒｃｎｓｌｒｅｓｎｅｅｃｉｇｅ．Ｂｙｓｎｄｆｅｅｔａｇｏｔｙｔｕｉｇｉｆｒｎｉｌｅｍｅｒ
ｐｏｅｔｏｍａｌｏｊｃｏｎｒｅｍａｅｃｍｐｔｇｍｉｉｌｎｒｌｃｒａｒｉｈｉｕｅｓｔｅｒｐｒｆｓｌｂｅｔｆｉｆｒｄｉｇ，ｏｕｉｎｍａｏｍａｕｖｔｅｗｈｃｓｓｄａｈｙａｎｕｔｒｓｏｄｔｏｔｎｃｎｉａｅｏｊｃｒｍａｌａｇｔＢｓｇｔｅｒｌｔｎｈｐｏｂｅｔｂｔｅｎｄｆｒｎｈｅｈｌｂａａｄｄｔｂｅｔｆｌｔｅ．ｙｕｉｅｉｓｉｆｊｃｓｅｗｅｉｅｅｔｏｉｓｏｓｒｎｈａｏｏｆｉｇｓｂｕｒｄｏｊｃｓｒｌｒｄｂｌｎｆｔｒＦｎｌ，ｈｆｃｖｎｓｆｈｓｌｏｉｍｅｉｅ．ｍａｅ，ｌｒｂｅｔａｅｔｅｙＫａｅｆｅｉｍａｌ．ｉａｌｔｅｅｅｔｅｅｓｉａｇｒｈｉｖｒｄｉｅｙｆｉｏｔｔｓｆｉ
成兰，王志杰，姬绣荔
（阳工学院科研处，河南安阳４５０）安５００

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

红外小目标时域检测算法研究

摘要：为了解决红外小目标检测问题，提出了时域红外小目标检测方法。在图像序列中背景像素、目标像素以及杂波像素的时域差分模型基础上提出了红外小目时域检测算法，算法共分为两步：相关标
检测和广义似然比检测。经过相关检测后，图像序列中的噪声几乎完全被门限所抑制，只有极少数噪声像素、全部目标像素和一小部分杂波像素可以通过相关检测门限。为了一步从通过相关检测门限进
ｄｔｃｉｎｉｈｓｉｅｓｌｉｒｖｅｅｔｎｔｅｅｐｘｌ，ａｌｍｐｏ．ＧＬＲｍｅｈｄｉｅｅｏｅ．ＴｉｉｒｖｄＧＬＲｔｏａｏ｝ｄｅＴｔｏｓｄｖｌｐｄｈｓｍｐｏｅＴｍｅｄＣｈｎ
ｔｔＧＬＴ．ｅｒｅｔｎｄｔｔｎｓｐｎｉｉｅｓｎｔｅｉｇｅｕｎｅｅａｓｓｐｒｓｅ，ｄｅ（Ｒ）ｓｆｏｒｌｉｅｉｅ，ｏｓｐｘｌｉｃａｏｃｅｏｔｅｈｍａｅｓｑｅｃｓｌｔｕｐｅｓａｒａｍｏｄｎ
关键词：红外图像序列；时域；小目标；相关检测；广义似然比检测
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标识码：Ａ文章编号：１０ —８１０７０３８００１８９（０）７０９ —６２
ＴｅｐｒｌｇｒｔｍｏＲｍａｌｒｅｓｔｃｉｎｍｏａｏｉＡｌｈｆｒＩＳｌＴａｇｔｅｔｏＤｅ
４ＮＬｏＩＴＩＣＳＢＯｎ０００Ｃｉａ）．ＫＳ，ＳＡ，ｅｉｇ１０８，ｈｎｆｌＡｂｔａｔＩｒｅｏｄｔｃｍａｌｉｔｒｅｓｉＲｍａｅｓｑｅｃｓａｔｍｐｒｌｐｏｅｓｎｅｈｉｕｓｓｒｃ：ｎｏｄｒｔｅｅｔｓｌｄｍａｇｔｎＩｉｇｅｕｎｅ，ｅｏａｒｃｓｉｇｔｃｎｑｅｉｉｖｓｇｔｄＢａｅｎｔｅｔｍｐｒｌｄｆｒｎｅｍｏｅｓｆｒｂｃｇｏｎｏｓｉｅ，ａｇｔｉｅｎｌｔｒｎｅｔａｅ．ｓｄｏｈｅｏａｉｅｅｃｄｌｏａｋｒｕｄｎｉｅｐｘｌｔｅｘｌａｄｃｕｔｉｒｐｅｐｘｌｗｅｆｒｌｔｅｄｔｃｏｒｂｅｔｐ，ｏｒｌｔｎｄｔｃｏｄｇｎｒｌｅｉｅｉｏｄｒｔｉｅ，ｏｍｕａｅｔｅｅｔｎｐｏｌｍｉ２ｓｅｓｃｒｅａｏｅｅｔｎａｅｅａｉｄｌｌｏａｏｈｉｎｉｉｎｚｋｈｉ

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第２９卷第２期
２１０２年２月
计算机应用与软件
ＣｏｐｔｒＡｐｌｃｔｏｓａｄＳｆｗａｅｍｕｅｐｉａｉｎｎｏｔｒ
Ｖｏ＿９Ｎｏ．ｌ２２
Ｆｂ０１ｅ．２２红外序列图像的小目标检测
霍建亮曾翎王德胜曾军
Ａｓｒｃｂｔａｔ
ＴａｉｏａＴｐｈｔａｏｔｍｉａｃｍｍｎｍｔｏｆａｇｔｅｃｏｏｃｇｉｎｍｌｏｊｔｗｔｅｕａｃａｇｓｉｒｄｔｎｏ —ａｌｒｈｓｏｏｅｄｏｒｅｄｔｔｎｆｒｏｎｓｇｓａｂｃｓｉｒｇｌｈｎｅｎｉｌｇｉｈｔｅｉｒｅｉｌｅｈｒ
Ｓｃｎｌｔｅｍｏｉｅｏ－ａｌｏｔｍｓｕｅｒｄｔｃｉｇｓｌｌｔｒｅｓｉｏｉａｉｎｏｉｇｅｆａｍａｅ，ｎｈｅｅｔｄｏｅｒｅｏｄｙ，ｈｄｆｄＴｐｈｔａｇｒｈｉｓｄｆｅｅｔｍａａｇｔｎｃｍｂｎｔｆｓｌｌｍｅｉｇａｄｔｅｄｔｃｅｎｓａｅｉｉｏｎｏｎｒ
ａｃｒｔｌ，ｅｅｔｎａｇｒｈｆｒｓｌｔｒｅｓｗｔｅｌｒｃａｇｓｉｎｒｅｍａｅｓｑｅｃｓｐｅｅｔｄＦｒｔｔｅＳＦＦａｇｒｈｉｃｕａｅｙａｄｔｃｉｏｔｍｍａｌａｇｔｉｒｇａｈｎｅｎｉｆａｄｉｇｅｕｎｅｉｒｓｎｅ．ｉｓｈＩｏｉｍｓｏｌｉｏｈｕｙｌｔｅｌｙｄｔｘｒｃｈｅｔｒｏｎｓａｄｔｅＲＡＮＡＣａｇｒｔｍｓｕｅｏｍａｃｈｅｔｒｓｔｅａｏａｃｉｇｏｌｅｓｔｈｄｍｐｏｅｏｅｔａｔｔｅｆａｕｅｐｉｔ，ｎｈＳｏｈｉｓｄｔｔｈｔｅｆａｕｅ，ｈｎａｐｎｒｍｉｍａｅｃｕｄｂｔｃｅ．ｌｉｉ
中图分类号
尺度不变特征变换算法图像配准小目标检测形态学算法ＲＮＡＡＳＣ算法Ｔｐｈｔｏ－ａ算法
Ｔ３１Ｐ０文献标识码Ａ
ＤＴＣＩＭＡＬＡＲＴＩＮＦＲＤＭＡＧＥＳＵＥＥＥＥＴＮＧＳＬＴＧＥＮＩＲＡＥＩＥＱＮＣ
ＨｕｉｎｉｎＺｎｉｇＷａｇＤｓｅｇＺｎｕｏＪａｌｇａｅｇＬｎｎｅｈｎｅｇＪｎ
（ｎｖｒｔｌｔｎｃｎｅａｄＴｃｎｌｙｏｈｎＣｅｇｕ６０５，ｉｕｎＣｉａＵｉｓｙｏｅｒｉＳｉｃｎｅｈｏｏｅｉｆＥｃｏｃｅｇｆＣｉａ，ｈｎｄ１０４Ｓｃａ，ｈｎ）ｈ。ＳｕｗｓＩｓｔｔｏｅｈｉｌｉ，ｈｎｄ１０１Ｓｈａ，ｈｎ）（ｏｔｅｎｔｕｅｆＴｃｎｃｈｔｉａＰｃＣｅｇｕ６０４，ｉｕｎＣｉａｓｃ
ｍａｋｄＡａｔｔｅｌｃｔｎｆｅａｇｔａｅｆｕｄｏｔｃｏｄｎｏｔｅｓａｉｔｅｕｓｏｅｅｍａｋ．ｒｅ．ｔｌｓ．ａｉｓｏａｔｒｅｓｒｏｎｕｃｒｉｇｔｈｔｔｉｒｓｈｆｈｓｒｓｈｏｏｒｌａｓｃｔ
ｉｒｒｄｉａｅｓｑｅｃｓＢｔｔｓｎｆｃｉｈｎｔｅｓａｅｆｂｅｔｉｃａｇｄａｄｗｕｄｙｅｓｓｌ．ｎｏｄｒｏｄｔｔｈｒｔｎａｅｇｕｎｅ．ｕｉｉｉｅｅｔｅｗｅｈｐｊｃｓｓｈｎｅ，ｎｏｌｉｄｆｅｒｕｔＩｒｅｅｅｅａｇｓｆｍｅｆｖｈｏｏｌａｅｓｌｔｃｔｔｅ
’ 电子科技大学（四川成都６０５）１０４（西南技术物理研究所四川成都６０４）１０１
摘
要
在红外序列图像中识别规则变化小目标时，传统Ｔｐｈｔｏ—ａ算法是常用的目标检测方法，但是可能会检测到很多虚假目标，
而且目标发生变化时不能稳定检测。为了准确检测目标，出一种红外序列图像中规则变化的小目标检测方法。首先对序列图像提利用ＳＦＩＴ算法提取特征点，然后利用ＲＳＣ算法进行特征匹配，ＡＮＡ拼接形成全景图像，结合对单帧图像利用改进的Ｔｐｈｔｏ・ａ算法进行小目标检测，并且标记，最后根据标记的统计结果得到真实目标位置。关键词
Ｋｅｗｏｄｙｒｓ
Ｓａｖｒｎａｕｅｔｎｆｍ（Ｉ）ａｇｒｈＩｇｅｒｇｔｔｎＳａｌａｇｔｅｅｔｎＭｏｈｌｇａａｏｔｃｌｉａｉｔｅｔｒａｓｒＳＦｅｎａｆｒｏＴｌｉｍｍａｅｉｒｉｍｅｄｔｃｏｏｔｓａｏｌｔｒｉｒｏｉｌｒｈｐｏｃｇｉｍｌ