一种基于数学形态学的红外弱小目标检测方法

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。

基于小波和高阶累积量的红外弱小目标检测

红外图像序列中弱小目标的检测是图像处理应用的一个重要研究领域。由于弱小目标很难从背景杂波中分离出来,所以弱小目标的检测是一个难点。介绍了一种基于小波和高阶累积量的红外弱小目标检测方法。该方法利用小波滤波器抑制大部分背景杂波,然后采用基于累积量的自适应滤波器对高频小波系数进一步处理,使得图像信噪比大大提高,同时保留了目标信息。最后应用一些序列处理方法来进一步提高检测的性能。利用实测数据所做仿真实验结果表明该方法的有效性。

一种基于背景预测的红外杂波抑制新方法

针对复杂背景下的红外弱小目标的检测问题,提出了一种中值二维最小均四阶矩(MTDLMF)自适应红外图像背景杂波抑制算法。该算法将观测数据经过一组低阶的自适应子滤波器,每个子滤波器的输出作为输入数据的一个预测,将所有的子滤波器的输出通过一个非线性中值滤波器,其输出作为最后的预测结果。该算法可以降低大量由于强边缘而引起的虚警,能够更有效地抑制杂波并且保留信号。实验结果显示,该算法对复杂背景下红外弱目标图像背景杂波抑制具有良好效果。