1 中国科学院沈阳自动化研究所，辽宁 沈阳 110016
2 中国科学院光电信息处理重点实验室，辽宁 沈阳 110016
3 中国科学院大学，北京100049
4 空军装备研究院总体所，北京 100076
背景辐射噪声是弱信号检测面临的难点问题。提出了一种显著提升信噪比实现匀速运动弱目标的有效检测算法。建立目标坐标空间和速度空间，以不同速度矢量控制图像叠加，形成提升了信噪比的新的图像序列并构成图像空间；利用恒虚警判决法在图像空间中检测候选目标点；根据候选目标点所对应的坐标向量和速度向量分别映射到坐标空间和速度空间，由两个空间中出现的峰值判定目标点。实际红外成像系统实拍实验表明，算法能将信噪比提升至接近原图的n1/2倍，目标检测概率和虚警概率都明显优于所对比的弱目标检测算法。
红外图像序列 弱目标检测 辐射能量累积 恒虚警判决 IR image sequences dim targets detection radiation energy accumulation CFAR judging 红外与激光工程
2015, 44(11): 3500
西安电子科技大学 技术物理学院, 西安 710071
管道滤波算法提出了从时域角度解决弱小目标检测问题的思路, 对于红外强起伏天空背景中弱点目标的检测问题, 管道内强噪音的干扰以及低信噪比的条件会导致检测概率降低的情况出现.本文提出了一种运动方向估计的管道滤波算法, 分析了红外弱点目标的运动特性, 依据弱点目标在相邻帧间位置具有连贯性的特征, 建立了弱点目标的运动方向估计模型.在模型中利用弱点目标逐帧检测的先验位置信息, 估计弱点目标的运动方向和轨迹, 根据估计结果去除管道内噪音对弱点目标的干扰.仿真结果表明, 该方法能够很好地抑制管道内噪音的影响, 提高弱点目标的检测概率, 增强弱点目标抗管道内噪音干扰的能力.
红外图像序列 弱点目标检测 管道滤波 运动方向估计 IR image sequences Weak point target detection Pipeline filter Movement direction estimation
哈尔滨工业大学 电气工程及自动化学院, 黑龙江 哈尔滨 150001
针对多光谱红外图像序列中未知光谱辐射强度、位置和速度的弱小运动目标检测问题, 建立了与之相应的基本框架模型.对于这种含参信号的复合假设检验问题, 采用广义似然比检验(GLRT)得到了该问题的检测算子, 同时利用速度滤波器组在实际应用中实现了该检测算子.从理论角度估计了该算法的虚警概率和检测概率, 并通过计算机仿真验证了上述分析结果.为了评估该算法的有效性, 采用人工合成的多光谱红外图像序列对其进行测试, 结果说明该算法对于低信噪比条件下的弱小运动目标具有良好的检测效果.
弱小目标检测 多光谱红外图像序列 广义似然比检验 速度滤波器 dim target detection multispectral IR image sequence generalized likelihood ratio test velocity filter
针对天空背景下红外序列图像中小目标检测实时性以及工程化的要求，设计了一种基于FPGA＋双DSP 的实时检测系统，用硬件方式实现了红外图像高通滤波、自适应阈值分割、管道滤波的组合检测算法。通过对实测红外序列图像进行实验表明，该系统能实时、有效的检测25 帧/s 的低信噪比红外序列图像。
红外图像序列 小目标检测 FPGA＋双DSP 实时性 infrared image sequence small target detection FPGA＋double DSP real-time performance
1 第二炮兵工程学院 指挥自动化工程系,西安 710025
2 空军工程大学 工程学院,西安 710038
针对红外图像对比度差、边缘模糊的特点,提出了一种基于时空联合的红外序列图像目标提取的新方法。算法充分利用了红外目标的亮度特征、背景信息以及运动信息。时域分割中通过建立帧差图像背景的高斯分布模型,采用变化检测模板来确定红外目标约束区域。然后,构造图像像素与区域之间的空间关系隶属度矩阵并约束到传统的模糊聚类算法中,空域分割则利用该模糊聚类来对目标约束区域进行有效分割。最后将时空分割结果融合便能实现最终的红外目标提取。实验结果表明,该方法简单有效,能准确提取动态场景中的红外目标。
时空联合 红外图像序列 模糊聚类 目标提取 spatio-temporal information infrared image sequence fuzzy clustering target extraction
西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071
提出了一种基于模糊融合的红外弱小目标快速检测新算法.算法以差分图像为基础,根据差分图像的噪声特性引入衡量像素点灰度变化程度的隶属度函数,将经过隶属度函数"模糊化"的数帧差分图像进行模糊"与"操作实现融合,按照规则对融合后的图像进行两次模糊推理,实现了弱小目标的检测.仿真实验结果表明,该算法保留了差分法良好的实时性,克服了确定检测阈值难和"硬"判决带来检测概率低的缺点,能快速有效地检测出低信噪比红外图像序列中的像素个数不小于4的弱小运动目标.
弱小目标检测 模糊隶属度 模糊融合 红外图像序列
国防科技大学,ATR实验室,湖南,长沙,410073
根据目标、背景干扰和噪声在红外序列图像中的差异,提出了一种基于空间高通滤波和时间域上N帧轨迹积累的运动小目标检测方法.该方法可以在低信噪比的情况下消除红外起伏和随机噪声的影响,有效检测出弱小目标.实验结果表明,采用这种时空混合处理的方法可以得到满意的结果.
红外图像序列 运动目标 目标检测 滤波 IR image sequence Moving target Target detection Filtering
1 新疆大学,数学学科博士后科研流动站,新疆,乌鲁木齐,830046
2 中国电子科技集团第十研究所,四川,成都,610036
在背景杂波被抑制后的图像序列中,残留样本为相互独立、服从高斯分布的条件下,首先论述了理想三维时空搜索检测算法,并对其性能进行分析.结果表明,虽然它具有最佳的检测性能,但是由于需要事先知道关于噪声及目标先验知识的缘故,无法进行实际应用.对此,研究了直接利用观测样本来估计噪声及目标的一、二阶矩,从而无须事先知道噪声统计特性的三维时空搜索检测算法及其详细步骤,推导了二元判决统计量所服从的概率分布函数(结果为f分布),对比分析了算法的检测性能,并给出了理想算法和本算法中共存的问题及其相应的改进方案.此种算法在连续多帧做任意运动的流星、人造卫星以及其他运动目标的光学检测与跟踪中应用广泛.
检测与估计 时空搜索 点状目标 弱信号 红外图像序列 Detection and estimation Spatial -temporal detection Dim point target Weak signal IR image
西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071
提出了一种红外图像序列中运动弱小目标检测的新方法.该方法在时间剖面上采用数学形态学滤波和中值滤波来抑制杂波背景干扰,并对去除背景后的图像进行分割,然后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性来检测出真正的目标.利用实测数据进行了仿真,实验结果表明了该方法的有效性.
弱小目标检测 红外图像序列 数学形态学 Dim small target detection Infrared image sequence Mathematical morphology
上海交通大学,图像处理与模式识别研究所,上海,200030
文中主要研究了远距离红外图像序列的目标增强和检测问题,提出了基于局部纹理特征的红外图像增强算法,利用红外图像目标和背景区域局部纹理特征的差异来增强目标和背景区域的对比度;为了提高目标检测的速度和精度,利用序列图像的帧间相关信息,采用边检测边跟踪边确认的目标检测方法.实验结果表明,对于远距离、小目标的红外图像,这种增强算法在目标对比度和细节方面都明显优于直方图均衡化方法,而本文采用的目标检测方法仅需很少几帧图像就能检测和跟踪目标,可以在确保目标检测的可靠性的前提下,提高目标的检测速度.
红外图像序列 目标检测 图像增强 局部纹理特征 灰度共生矩阵 IR image sequence Target detection Image enhancement Local textural feature Gray co-occurrence matrix
