红外背景抑制与弱小目标的检测算法
基于视觉对比度机制的红外弱小目标检测算法
;! 引 ! 言
红外弱小目标的准确检测可以实现武器系统精确制导 和对危险目标的早期 预 警'是 红 外 制 导 和 目 标 跟 踪 的 关 键 技术 $ *"B+ 红外成像技术自身具备被动隐 藏)成 像 距 离 远 等 特性'通常用于侦查远距离目标$在长 距 成 像 时'被 测 目 标 在红外图像中占据的像素比较少'缺 乏 可 供 利 用 的 特 征 ' *!+ 导致其检测难度增加$红外传感器在拍摄过程中会伴随出 现高亮像素点噪声'这 类 噪 声 的 亮 度 等 于 或 略 高 于 目 标 像
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基于视觉对比度机制的红外弱小目标检测算法
蔡 ! 军 黄 袁 园 李 鹏 泽 赵 子 硕 邓 ! 撬
重庆邮电大学自动化学院重庆 !)))=<
!!摘!要针对红外图像中空天海天等复杂背景及像素 点 噪 声 容 易 造 成 检 测 虚 警 的 问 题提 出 一 种 基 于 视 觉 对比度机制的红外弱小目标检测算法首先通过新定义的局部对比度算子获 取 对 比 度 增 强 的 图 像该 步 骤 可 抑 制背景杂波与像素点噪声对检测的干扰提高图 像 的 信 杂 比增 强 目 标 区 域 的 视 觉 显 著 性 然 后利 用 多 尺 度 方 法优化图像的显著区域以增强算法的适用性从 而 实 现 算 法 对 不 同 尺 寸 的 弱 小 目 标 的 有 效 检 测 最 后利 用 自 适应阈值分割方法获取待检测的真实目标实验结 果 表 明该 算 法 无 需 图 像 预 处 理 环 节 即 可 实 现 对 不 同 尺 寸 的 弱 小 目 标 的 鲁 棒 性 检 测 对 比 常 用 算 法 具 有 快 速 性 高 效 性 和 较 强 的 适 用 性
偏振融合的红外船舶弱小目标跟踪算法
偏振融合的红外船舶弱小目标跟踪算法第一篇范文偏振融合的红外船舶弱小目标跟踪算法在当今世界，海上安全对于国家安全和经济发展至关重要。
随着红外探测技术的进步，红外船舶弱小目标的跟踪成为研究热点。
然而，由于其低对比度、弱辐射特性，使得传统的跟踪算法面临很大的挑战。
本文提出了一种基于偏振融合的红外船舶弱小目标跟踪算法，该算法在提高目标检测和跟踪性能方面具有独特优势。
1. 红外船舶弱小目标特点红外船舶弱小目标具有低对比度、弱辐射、易受背景噪声干扰等特点。
这些特点使得在复杂背景下，对红外船舶弱小目标的检测和跟踪具有很高的难度。
2. 偏振融合技术偏振融合技术是一种利用不同偏振态的光波携带的额外信息，以提高图像质量和目标检测性能的技术。
通过融合偏振信息，可以有效降低复杂背景噪声的干扰，提高目标与背景的对比度，从而有利于红外船舶弱小目标的检测和跟踪。
3. 偏振融合的红外船舶弱小目标跟踪算法本文提出的偏振融合的红外船舶弱小目标跟踪算法主要包括以下几个步骤：（1）预处理：对红外图像进行去噪、增强等预处理，以提高图像质量。
（2）偏振信息提取：利用偏振滤波器提取红外图像的偏振信息。
（3）目标检测：结合偏振信息，采用相关算法检测红外船舶弱小目标。
（4）目标跟踪：采用粒子滤波等跟踪算法对检测到的目标进行跟踪。
4. 实验结果与分析为了验证本文提出的偏振融合的红外船舶弱小目标跟踪算法的有效性，我们在实际场景下的红外图像上进行了实验。
实验结果表明，与传统算法相比，该算法在目标检测和跟踪性能方面具有明显优势，能够有效提高红外船舶弱小目标的检测和跟踪准确性。
5. 结论本文提出了一种基于偏振融合的红外船舶弱小目标跟踪算法，通过利用偏振信息降低复杂背景噪声的干扰，提高目标与背景的对比度，从而有效提高红外船舶弱小目标的检测和跟踪性能。
实验结果表明，该算法在实际场景下的红外图像上具有较好的应用价值。
第二篇范文红外船舶弱小目标跟踪：一场科技与自然的对话想象一下，如果你是一名夜视摄像机，你的视野里有一艘正在航行的船舶。
红外弱小目标检测.ppt
基本背景预测算法处理结果 （例1）
原图
原图经过滤波之 后的图像
a,b之间的残 差图
为原图频谱的 幅值图像
为滤波图频谱的幅 值图像
为检测结果图
基本背景预测算法处理结果 （例2）
原图
原图经过滤波之 后的图像
a,b之间的残 差图
为原图频谱的 幅值图像
为滤波图频谱的幅 值图像
为检测结果图
120
100
80
60
40
20 0
20 40 60 80 100 120
X方向位置
(d)为目标所在水平方向的灰 度分布
（c）直方图
180 160 140 120 100
80 60 40 20
0 0 20 40 60 80 100 120 140
Y方向位置
(e)为目标所在垂直方向的灰
度分布
2.基于局域背景预测的红外弱小目标检测方法
基于背景预测的红外弱小目标检测技术关键问题 • 1.权重的取法 • 2.背景点的选取 • 3.阈值的选取
2.2基于背景预测算法
P
背景预测算法一的背景选点图
图中，标注为P的象素为当前处 理象素点，每一个方格代表一个 象素点，灰色部分为所选择的背 景点。可以看到该方法的背景选 点是在所处理点的3×3邻域之外 选择了40个背景点。这种选择方 式适合于点目标和目标大小在 3×3以下的小目标。
分为：入射光子激发出的散粒噪声 热激发产生的散粒噪声
1.1.3 产生-复合噪声
• 产生-复合噪声存在于光导型探测器中。光导 型探测器的基本原理是当入射光子的达到一定能 量时，会引起电荷载流子从一个能量级跃迁到另 一个能量级。结果，所造成的电子、空穴就改变 了材料的电导率，探测器的电导率是与电荷载流 子的空间密度成比例的，因此空穴和电子数量的 波动会导致电导率的波动。在恒定电压的条件下 就可以引起探测器输出电流的波动，这样就带来 了产生-复合噪声。
数字信号处理器红外弱小目标搜索算法探究
数字信号处理器红外弱小目标搜索算法探究本章首先介绍了红外成像技术，然后介绍了目前几种常用技术，利用数值信号处理器对这几种算法进行模拟，得出对比结果。
可知TDLMS算法相对表现最优。
标签：红外弱小目标；算法；数字信号处理器1 引言红外成像（Infrared Imaging）技术是目前对民用和军事都非常有用的新型高科技，广泛用于光学遥感、夜间导航和目标探测等领域中。
在隐形技术快速发展的今天，隐形飞机和隐形雷达大量出现，传统的探测制导工具——雷达的局限性越来越大，而红外成像由于有极强的抗干扰能力，而且在作战中不会产生各种辐射，隐蔽性好而且生存能力强，受到了各国军事科研人员的重点关注，在军事领域中得到了广泛应用。
粒子滤波非常适用于非线性、非高斯动态系统的参数估计，但是在计算中，粒子滤波算法却面临着粒子退化、粒子多样性丧失、实时性不够高、计算量大、数据量大等种种难题。
近年来，国内外学者对此广泛开展了研究。
随着近些年来硬件技术的发展，数字信号处理器（DSP）的性能得到了迅速提高，其计算能力增强、存储空间变大、数据传输速度加快，这为从硬件上提高基于粒子滤波算法的检测前跟踪算法的实时性打下了基础，将有助于提高该算法的实际应用水平。
利用性能不断提升的DSP实现基于粒子滤波的红外弱小目标检测前跟踪算法，将有助于提高红外探测系统的性能，对提高民用导航技术和军用探测制导技术具有重要的使用价值。
2 红外弱小目标背景分析3 算法分析研究3.1 形态学滤波灰度图像不易腐蚀和膨胀过程，结构要素等计算灰度功能。
填充的角度开放式计算：灰度数学形态学的打开操作的角度来看，可以消除的细节量相比，具有更小的尺寸结构元素，在保持图像的整体灰度和大面积不会受到影响的基础上，提出Top-hat计算法。
4 结果与分析4.1 实验结果为了比较各种算法的性能，我们选择了一个典型的天空背景红外图像对上述算法仿真。
过程大致如下：首先，收集系统的图像预处理，预处理分为隔行隔列后处理。
基于张量分解的红外弱小目标检测算法研究
基于张量分解的红外弱小目标检测算法研究红外遥感技术在军事、安防等领域中具有重要的应用价值。
在红外图像中，弱小目标的检测一直是一个具有挑战性的问题。
为了克服这个问题，许多基于张量分解的红外弱小目标检测算法被提出和研究。
红外弱小目标通常指的是红外图像中的低对比度、低亮度等目标。
由于受到红外图像采集设备的限制以及背景干扰的影响，直接从红外图像中提取目标非常困难。
因此，基于张量分解的红外弱小目标检测算法成为了解决这一问题的有效方法。
首先，需要了解什么是张量分解。
张量分解是一种多线性代数方法，用于将多维数据分解为低维子空间。
在红外图像中，将红外图像数据分解为局部特征空间可以提高目标的显著性，从而实现目标的检测。
基于张量分解的红外弱小目标检测算法通常包括以下几个步骤。
首先，对红外图像进行预处理。
预处理的目的是降低图像中的噪声以及增强目标的对比度。
常用的预处理方法包括直方图均衡化、滤波等。
然后，利用张量分解技术对预处理后的红外图像进行分解。
张量分解可以将原始红外图像分解为几个低维子空间，每个子空间对应一个特定的图像特征。
常用的张量分解方法包括SVD（奇异值分解）、Tucker分解等。
接下来，通过对分解后的子空间进行处理，提取目标特征。
通常采用一些特征提取方法，如局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）等。
这些特征能够更好地描述目标的纹理和形状信息。
最后，采用目标检测算法对提取的特征进行分类和检测。
常用的目标检测算法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
这些算法可以根据提取的特征判断目标是否存在，并给出目标的位置和类别。
在实际应用中，基于张量分解的红外弱小目标检测算法已经取得了一定的成果。
这些算法在红外图像中有效地提取了目标的显著性特征，对低对比度、低亮度等弱小目标的检测取得了较好的效果。
然而，基于张量分解的红外弱小目标检测算法仍然存在一些挑战和问题。
首先，由于红外图像中存在的复杂背景干扰和噪声，目标特征的提取和目标检测的准确性还有待进一步提高。
基于背景抑制的4种红外小目标检测算法比较
中值 滤 波 ［６－２单 一 结 构 元 素 形 态 学 ［２３和 多 结 构 元 素 形 ４３５ 、 ］８ ４ ５８１ ）－
态 学［７－９ 目前 比较 常用 的 背景 抑 制 算 法 在 云 杂 波 背 景 下 值 滤 波 算 法 次 之 ： 一 结 构 元 素 形 态 学 算 法 比最 大 中值 滤 波 算 ６９７ 是 ］６９ 单
关键 词 ： 杂 波 背 景 ； 云 背景 抑 制 ； 目标 检 测 ； 结 构 元 素 小 多
引 言
在 红 外 预 警 系 统 中 ． 了尽 可 能 早 的发 现 目标 ． 求 目标 为 要
从 背 景 抑 制 效 果 图及 检 测 结 果 图来 看 ． 种 算 法 对 云 杂 波 ４
在 很 远 处 就 能 被 检 测 到 当 成 像 系统 和 目标 的 相 对 位 置 较 远 背 景 都 有 一定 的抑 制 能 力 ．均 能检 测 出 云 杂 波 背 景 下 的 小 目
常用 的是 “ 背景 抑 制＋ 阚值 分 割” 的检 测算 法 ［３３ 其 中背景 抑 制 露 多且 检 测 出较 多 伪 目标 ２０３ ］ － 是 关 键 ．好 的 背景 抑 制 算 法 能 为后 续 的单 帧检 测 以及 序 列 检 测 综 合 表 ２ 表 ３ 背 景 抑 制 效 果 图 以 及 检 测 结果 图 ． 以得 、 、 可
打 下 良好 的基 础 。目前基 于 背 景抑 制 的 小 目标 检 测 算法 很 多 ． 但 到 如 下 结 论 ：
它们 的适 用 范 围和 效 果 却是 不 尽 相 同 。 空域 高通 滤 波 ［２２ 最 大 ３３８ ］ 、 － １ 四种 检 测 算 法 均 能 有 效检 测 出云 杂 波背 景 下 的小 目标 ： ） ２ 多结 构 元 素 形 态 学 算 法 在 ４种 方 法 中性 能 最 优 ： 大 中 ） 最
天空背景下红外弱小目标检测算法研究
天空背景下红外弱小目标检测算法研究丁云;张国华;张生伟【摘要】Against the difficult detection of dim small infrared targets in the sky background,in this paper,the improved morphological filtering target enhancement method is adopted for background suppression and noise removing,and then constant false alarm rate(CFAR)method is used to segment the filtered image to obtain candidate point targets,and get the position and area information of candidate point targets by adoptingrun⁃length target labeling method. After the single frame image detection, there are still false alarms in the complicated sky background. In order to improve the detection probability and reduce false alarm rate,the mobile pipeline filtering method is adopted to make further judgment for the candidate targets in sequential imag⁃es in combination with the correlation between image frames of the target motion characteristics(including trajectory,velocity, acceleration,etc),grey change,area change and so on. The experimental results show that the method proposed in this paper can accurately and quickly detect the true targets in the complex background.%针对天空背景下红外弱小目标检测困难的情况，首先通过改进的形态学滤波目标增强方法对图像进行背景抑制与噪声去除，而后采用恒虚警检测方法（CFAR）对滤波后图像进行分割，获得候选点目标，然后采用行程目标标记的方法得到候选目标的位置信息、面积信息等，单帧图像检测之后，复杂的天空背景仍然会存在虚警。
低信噪比下的红外弱小目标检测算法研究综述
低信噪比下的红外弱小目标检测算法研究综述1 引言作为一种电磁隐身设备,红外搜索系统由于具备可以探测到雷达盲区—低空区域的特点,它已成为国防和相关安全监测领域的研究热点和关键内容。
红外目标检测系统以其体积小、辐射小、重量轻、机动性强、隐蔽性强、配置方便且可在夜间工作的特点,可应用在预警卫星和无人机等诸多场景。
红外搜索系统比雷达系统生成的图像细节更加丰富,分辨率更高,因此,作为红外搜索系统的核心技术,低信噪比弱小红外目标检测技术的研究成为了倍受关注的议题,得到了国内外的广泛关注。
为了有效的坚固地铁体检工程的安全风险管理，应该在实际施工的过程中，获得详细的数据金额资讯，提高信息系统抗外来黑客入侵的反窃取功能，多方位的获取监控系统的材料。
详细的分析和研究施工监测内容，对施工信息数据进行安全保护，避免施工信息数据的泄露。
在实际施工的过程中对地铁工程的安全管理规范进行严格的要求，制定合理有效的施工管理策略。
从根本上解决信息监测系统一系列的问题，正确的指导各项施工建设项目，丰富信息系统大数据收集来源。
在现代红外目标检测实际运用中,低信噪比弱小红外目标实时检测的难度可以从以下几个方面来考虑:由于作用距离远,在监测预警系统中,目标一般表现为点目标,大多数情况下,点目标只显示为一个或几个像素,经过大气衰减,云层遮挡等原因导致提取到的目标的信号强度非常弱,对比度非常低(<15%),给检测带来很大的困难。
背景信息复杂,大气云层对空中红外目标的干扰极大,可提供给处理算法的信息量很少,给目标检测带来了很大的困难。
复杂背景还包括了浓云、雾、雨、雪等特殊天气导致的背景灰度空间分布不平稳,从而背景灰度的统计均值和方差等特性不具备空移不变性。
上述因素给检测带来了很大的挑战,国内外的学者们纷纷针对各类应用场景提出了不同的检测算法。
简单说来,如何充分地利用目标和背景固有的特性,从而更好地抑制背景和增强目标是提高目标检测性能的关键。