1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所航空光学成像与测量重点实验室, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
对复杂背景下暗弱点目标和背景杂波特性进行了分析,提出了一种基于全方位多尺度的形态学滤波和局部特征准则的点目标检测方法。实验结果表明,在复杂背景和低信噪比条件下,所提算法的目标检测概率达到99.8%,虚警率为0.1%。与最大中值滤波法、高斯差分尺度空间法、高斯混合模型法进行对比,结果表明,所提算法对复杂背景的抑制作用较好,且算法复杂度不高,易于实时实现。
探测器 遥感 暗弱点目标检测 全方位多尺度形态学 局部特征准则 能量集中度 光学学报
2017, 37(11): 1104001
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
西安电子科技大学 技术物理学院, 西安 710071
提出了一种新的复杂背景下低信噪比红外弱点目标检测算法。根据红外弱点目标在图像中的三维空间特征,从空间认知的角度出发,将三维的灰度分布特征转化为二维的等高线曲线特征, 建立红外图像的等高线图(IECM)描述,利用图论中的树结构(等高线树)形式化地表达等高线的空间关系,在此基础上,给出弱点目标检测的等高线树检测准则,同时给出了等高线划分等级的选择方法。理论分析与实验结果表明,该算法具有良好的检测性能,且结构简单,利于硬件实时实现。在信噪比为1.4的情况下,对红外图像序列的检测概率为96.3%。
弱点目标检测 等高线图 特征匹配 红外图像 weak dim target detection IECM feature matching infrared image
海军工程大学,电子工程学院,湖北,武汉,430033
在宗思光等人提出的基于多量级多向梯度表决融合的双波段目标检测算法基础上,针对连续帧图像虚警点的线性累加性,以至于不易于目标跟踪及后期处理等不足,文章依据弱点目标在相邻帧间的运动不可能有大的跳跃,信号强度不会突变的特性,提出了可同时跟踪多个目标的算法,并进行了相应的实验,根据仿真已及实拍图片的实验,结果说明该方案是可行的,离实际应用要求又近了一步,具有较高的研究参考价值.
目标跟踪 弱点目标 目标识别 队列流水线
1 驻中南地区光电系统代表室,武汉,430074
2 海军工程大学电子工程学院,武汉,430033
为了进一步滤除虚警目标,更精确地识别提供目标的运动特征,提出了一种基于兴趣区域预测匹配的队列流水线跟踪算法.根据仿真以及实拍图片证明该算法具有设置灵活、跟踪速度快、输出虚警率低,可同时跟踪多目标的特点.实验还表明即使出现交叉目标、单帧目标丢失的情况,该算法仍能正常工作.
弱点目标 轨迹 队列跟踪 兴趣区 多目标
1 华中科技大学电子工程系,武汉,430074
2 海军工程大学兵器工程系,武汉,430033
3 海军驻436工厂军事代表室,上海,200011
弱点目标的检测是舰载红外警戒系统中的一个关键问题.由于目标处于海天线附近的高强度背景杂波中,因此,采用常规的点目标检测算法对其进行检测的结果都不够理想.针对这一问题,本文提出了一种改进方法:首先用中值滤波方法对海空背景进行预测和抑制,自适应阈值分割后根据目标点和背景杂波残留在多向梯度上的差异,通过多向梯度检测进一步剔除背景杂波残留,提高了单帧图像的检测概率.
舰载红外警戒系统 弱点目标 目标检测 中值滤波 SIRST dim-point target target detection medium fil
