抑制背景下多重滤波目标跟踪

为解决运动目标稳定跟踪与实时性要求,提出一种背景抑制下多重滤波(BSMF)跟踪算法,对跟踪目标的中心点计算、动态模板学习和变尺度问题进行研究。首先,以目标为中心的跟踪区域的RGB图像映射为11维颜色,提取目标主要颜色的描述向量,生成抑制背景的权值矩阵;然后与跟踪区域灰度图的对应点相乘,用相关滤波方法计算抑制背景后的跟踪区域目标中心位置;最后将定位的目标区域进行金字塔滤波计算,得到尺度变化系数。该算法采用动态的匹配模板学习策略,降低各种干扰因素混入匹配模板内,在树莓派3代板嵌入式系统中,平均可达17帧/秒的跟踪速度,且比同级别复杂度跟踪算法具有更稳定的跟踪性能。

电视测角仪控制CCD曝光量抑制背景干扰的方法

针对电视测角仪所探测的目标背景亮度变化大,导弹目标可能被背景淹没的问题,提出了固定光圈加电子快门控制CCD曝光量,使CCD只对导弹目标清晰成像,最大限度地抑制背景的方法;介绍了CCD曝光量和电子快门的控制原理;给出了电子快门控制电路框图和控制算法。实验结果表明,采用该方法的电视测角仪具有非常好的抗背景干扰能力。

HgCdTe光伏探测器抑制背景通量的研究

对于长线列焦平面器件,简单的单孔冷屏往往不能有效地抑制背景,本文在Hg1-xCdxTe光伏探测器背面镀制微孔冷屏的办法来降低背景。测试结果表明,探测器镀制微孔冷屏之后,可以使背景辐射通量大幅度减少,同时减少了光串音。从而证明微孔冷屏的确可以有效地抑制背景通量,减少光敏元响应面积扩大的问题,对于红外焦平面器件的性能提高有帮助。

抑制背景噪声的LDA子话题挖掘算法

专题文章集合是一些拥有相似背景知识的文章集合.为了更好地从专题文章集合内部的复杂信息关联中高效挖掘子话题信息,文中提出了抑制背景噪声的线性判别分析(LDA)子话题挖掘算法BLDA,通过预先抽取专题文档集合的共同背景知识、在迭代过程中重设关键词的产生等方式提高子话题抽取的准确程度.在微信公众账号文章上的系列实验证明,BLDA算法针对有共同背景的专题文章集合的聚类结果显著优于传统的LDA算法,其中主题召回率提高了170%,Purity聚类指标提高了143%,NMI聚类指标提高了160%.

基于背景抑制和分类校正的小样本目标检测方法

为进一步提升小样本条件下对空中来袭目标的检测识别成功率,提出一种基于背景抑制和分类校正的小样本目标检测方法。首先,针对空中来袭目标背景前景易混淆问题,在区域候选网络前端引入背景抑制模块,通过抑制背景特征和增强前景特征来减轻目标背景对检测的影响;其次,在背景抑制模块后插入特征聚合模块,聚焦目标特征,通过缓解小样本条件导致目标特征难提取、不明显的问题,校正网络模型的分类参数;最后,在检测头网络中引入对比分支,增强了类别内相似性和类别间独特性,缓解来袭目标“类间相似性高,类内差异性大”的问题,实现了对网络分类的进一步校正。实验结果表明,所提出的算法在1、2、3、5、10 shot实验中均表现最佳,平均精度分别达到28.3%、32.8%、39.9%、42.9%和56.2%,提升了小样本空中来袭目标的检测性能。

基于背景抑制与改进多尺度LSD的声呐小目标检测算法

针对声呐小目标检测由于水下环境复杂、目标回波信号弱等因素造成虚警率和误检率较高的问题,文章提出基于背景抑制和改进直线分割检测(Line Segment Detection,LSD)的检测算法。首先对原始声呐数据截取序列片段,构建多周期累积历程图,凸显运动目标轨迹线特征;其次设计边缘滤波算子,有效滤除部分背景噪声,并结合投影变换进行线特征增强,不仅实现了断裂直线重连,还抑制了剩余噪声;然后基于图像金字塔改进了多尺度LSD直线分割检测算法,有效缓解了过检测问题,大幅增加了直线平均长度;最后为了合并冗余检测信息,利用运动轨迹时空一致性特征设计后处理模块,提高了检测定位精度。通过多组无人遥控潜水器(Remotely Operated Vehicle,ROV)、潜水员、空心球靶小目标序列的湖试、海试数据的定量与可视化结果定性分析,实验结果显示,文中算法与传统LSD相比,误检率和漏检率分别降低了11.2和3.9个百分点,定位误差下降了1.495个像素。结果表明,文中所提算法大幅提高了声呐小目标检测精度,为后续水下目标识别、跟踪等任务奠定重要基础。

视觉对比度机制小目标增强与背景抑制综述

复杂背景中的红外弱小目标因亮度低、尺寸小、可用特征少而难以检测。如何在检测中抑制背景杂波、提高目标信噪比成为该领域的研究热点与难点。本文对基于人类视觉系统对比度机制的小目标增强与背景抑制技术的演进和性能进行了归纳与分析。局部对比度测度窗口由单尺度向多尺度,乃至动态或自适应尺度的发展,满足应用中对未知尺寸小目标同步快速检测的需要;局部对比度测度计算方法由简单到复杂、依据低阶信息到采用高阶信息的变化,有利于更全面地抑制复杂背景、进一步增强目标。因此,将成为未来人类视觉对比度机制小目标检测算法的发展方向。

基于Pos-FCN的红外图像背景抑制方法

红外图像背景抑制可以为红外目标检测识别任务提供支撑。在实际的应用场景中,红外图像中的目标多为弱小目标,其特征不明显,一般背景抑制算法难以将其从背景中分离,而达不到背景抑制的最佳效果。针对上述问题,提出使用Pos-FCN网络实现红外图像背景抑制的方法,该方法使用特征卷积结构,依靠高分辨网络结构获取弱小目标的特征信息,通过大尺寸卷积特征图的前向传播方式实现了高维度特征中弱小目标信息的保留,使用卷积降采样特征提取和上采样图像恢复方式实现了端到端的处理,并在前置训练阶段引入了位置信息强化网络骨干特征提取效果。结果表明,该方法处理后的红外图像中信杂比提高至3.877,对比度提高至0.297,检测率达到了93.6%,因此,该方法可以实现良好的背景抑制效果。

基于背景光抑制的自触发激光测距系统设计

为有效降低背景光对脉冲激光测距系统精度的影响,提出了一种基于背景光抑制的脉冲激光测距系统设计方法。首先基于脉冲激光TOF(time-of-flight)测距原理构建了一套激光测距系统;然后结合采样保持电路实现背景光的抑制;最后基于自触发原理实现激光回波对激光发射器的控制,采用多次测量求取平均值的方法,达到减小测量误差的目的。实验结果表明,该方法能够有效减小测距误差,满足实际测量需求。

采用剪切波变换的红外弱小目标背景抑制

提出了一种将剪切波变换与贝叶斯统计机理相结合的背景抑制新方法来解决红外搜索跟踪系统探测复杂空中和地面背景杂波中的弱小目标这一难题.根据红外图像中目标和背景杂波的不同分布特性,首先,采用剪切波变换对原始红外图像进行多尺度和多方向分解,获得原始图像的多尺度和方向细节特征,然后,通过应用高斯尺度混合模型进行处理,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的,最后采用经典的自适应阈值分割技术得到目标图像,最终实现目标检测.与二维最小均方误差滤波方法相比较,几组实验结果显示,对弱小目标复杂背景具有较好的抑制效果.

采用Gabor核非局部均值的弱小目标背景抑制

在红外弱小目标检测中,由于杂波云层和结构化地面等复杂背景的干扰,导致检测的虚警较多,因此复杂背景的抑制直接影响到目标检测方法的性能。针对这个问题,提出了一种基于Gabor核非局部均值的弱小目标背景抑制方法,并引入了局部结构张量来提高方法抑制背景细节、增强目标信息的能力,此外该操作还减少了方法的运算量,提高了方法的实时性。与小波滤波和高斯核去局部均值方法相比,几组实验结果显示,该方法从主观视觉和数值指标上可较好地抑制复杂背景。

基于双边滤波的弱小目标背景抑制

为解决红外弱小目标检测技术中结构化背景抑制的难题,利用双边滤波集成了图像几何、光度和局部结构相似性等信息并以非迭代、局部操作的优点,提出了一种基于双边滤波的红外弱小目标背景抑制算法,并引入了局部梯度的统计特性来抑制背景细节、增强目标信息,从而达到更好抑制图像中的背景,突出目标图像,提高图像整体对比度、信噪比的目的。实验结果显示,与小波滤波算法比较,该算法对含有弱小目标的复杂背景从主观视觉和数值指标都具有良好抑制效果。

基于大气背景抑制的偏振去雾算法

提出一种基于大气背景抑制的偏振去雾算法,利用偏振成像探测系统获取任意多方向偏振图像,并对场景大气总光强及偏振度进行估计,利用景物偏振信息估算景物深度,同时对大气散射模型进行图像复原,以实现图像去雾。实验结果表明,该算法能有效改善薄雾条件下的景物视觉效果。

LCD Mura缺陷的B样条曲面拟合背景抑制

针对机器视觉检测TFT-LCD Mura缺陷时存在的图像整体亮度不均匀、背景复杂等影响检测准确性的问题,提出一种基于B样条曲面拟合的背景抑制方法。在最小二乘法准则的约束下,采用双三次B样条曲面拟合算法拟合出背景,并添加光顺项调整拟合精度,用原始图像减去拟合背景,从而消除亮度不均匀背景对缺陷分割造成的影响。为提高算法速度,对原始图像进行分块拟合,并将双三次B样条函数分解为一元函数求解,减小了计算量,同时避免了对原函数求解时容易出现的病态解问题。实验结果表明,该算法准确、高效。

3.0T磁共振肝脏背景抑制磁共振扩散成像技术的初步探讨

目的讨论3.0T磁共振肝脏DWIBS的最佳成像参数。方法 22名健康志愿者作为受试者,使用3.0T双梯度超导磁共振扫描仪,在其他的参数不变条件下,SE-EPI序列以不同的b值、呼吸方式、背景抑制方式、信号平均次数,分别行DWIBS扫描。以表观扩散系数值、质量指数、信噪比、背景噪声为指标,用SPSS13.0进行统计学分析。结果①随着b值增大,ADC值逐渐变小(P<0.05),图像质量指数以b=300时最高(P<0.05),b=300与b=600的信噪比无明显差异(P>0.05),但与b=900间差异有显著性(P<0.05)。背景噪声以b=900最高,但与b=300、b=600无明显差异(P>0.05);②自由呼吸和呼吸触发进行比较,两种方式的ADC值的变化较小(P>0.05),但呼吸触发方式的质量指数和信噪比均高于自由呼吸方式(P<0.05);③同时SPIR序列与STIR序列行背景抑制进行比较,ADC值、信噪比及背景噪声均有变化。两者的ADC值不同,SPIR序列上ADC值大(P<0.05)。SPIR序列上较高(P<0.05)SPIR的SNR、质量指数优于STIR(P<0.05),但STIR的背景噪声优于SPIR(P<0.05);④NSA增大时,图像的信噪比与质量指数明显提高(P<0.05),但扫描时间明显增加。结论 b逐渐值大,图像信噪比与质量指数逐渐变差,ADC值逐渐减小,在使用呼吸触发方式、SPIR背景抑制方式和适当的NSA次数(NSA=3)时,可获得较高的DWIBS图像。

基于二代Curvelet变换和ProbShrink算法的红外图像背景抑制

为了提高红外复杂背景下弱小目标的检测性能,提出了一种基于二代Curvelet变换和ProbShrink算法的红外图像背景抑制新方法。弱小目标在二代Curvelet变换后表现为高频信息,而二代Curvelet系数表示了边缘信息的稀疏,抑制其低频系数即能很好地去除大部分复杂背景。本文通过对高频子带系数单一分布和联合分布的分析,确定包含目标信息的子带位置,利用ProbShrink算法对高频系数中的背景系数进行有效地缩减。实验结果显示,对输入信噪比为4.16 dB的复杂云层进行背景抑制后,其输出信噪比能达到40.04 dB,优于小波和二代Curvelet的方法,表明本文算法能够很好地抑制红外图像背景,保留弱小目标信息。

采用多尺度隐式马尔可夫模型的红外图像背景抑制

提出了一种基于多尺度隐式马尔可夫模型的红外图像背景抑制方法来解决红外弱小目标检测技术中复杂背景干扰的问题。根据红外目标和背景杂波所具有的不同统计分布特性,利用剪切波变换分解后各尺度、各方向子带内和子带间的系数之间的关系,建立了基于剪切波变换的多尺度隐式马尔可夫模型。通过期望最大化算法计算最优背景参数,分离红外图像中弱小目标信号和复杂背景杂波,达到抑制背景、保存并增强目标信号的目的。对真实的和模拟的包含弱小目标的红外图像序列进行了实验验证,实验结果表明,与最大中值滤波和局部去均值两种方法相比较,本文方法对红外弱小目标(SCR≥1.6)的复杂背景从主观视觉和数值指标上都具有良好抑制效果。

女性盆腔恶性肿瘤3.0T背景抑制磁共振弥散加权成像研究初探

【目的】探讨3.0T磁共振弥散加权成像在女性盆腔恶性肿瘤的病变范围及转移中的临床应用价值。【方法】回顾性分析26例女性盆腔恶性肿瘤的MRI影像学资料,并与手术病理资料对照。病例包括宫颈癌17例(术前14例,术后复发3例)、子宫内膜癌7例(术前5例,术后复发2例)、结肠癌术后复发1例、卵巢癌术后复发1例。进行女性盆腔恶性病变与正常组织(闭孔内肌)ADC值的测量与比较,以及常规MR成像组和弥散成像结合常规MR成像组的病变观察结果的比较。【结果】①女性盆腔恶性病变与正常组织ADC值测量与比较:女性盆腔恶性肿瘤原发灶、转移灶与闭孔内肌的ADC值三者间比较差异有统计学意义(P=0.024);原发灶与闭孔内肌ADC值比较差异有统计学意义(P=0.012);闭孔内肌与转移灶ADC值比较差异有统计学意义(P=0.021);原发灶与转移灶的ADC值比较差异无统计学意义(P=0.402)。②常规MR成像组和弥散成像结合常规MR成像组的病变观察结果的比较:常规MR成像组与弥散成像结合常规MR成像组发现病变分别为43处及88处,两组发现病灶数目差异有统计学意义(P<0.001)。【结论】3.0T磁共振弥散加权图像ADC值测量能够定量反映病灶的弥散受限程度,有助于鉴别盆腔良恶性病变。背景抑制磁共振弥散加权成像分辨率高,能清晰直观地显示女性盆腔恶性病变的范围和转移,具有良好的临床应用价值。

基于局部统计特征的自适应红外背景抑制算法

背景抑制是红外运动点目标检测的核心技术之一。提出了一种基于图像局部统计特征的自适应背景抑制算法,给出了一种近似估计图像噪声方差的方法,解决了L滤波在背景抑制应用中实时性的问题。采用该算法对实际录制的红外图像序列进行背景抑制实验,结果表明:该算法能够很好地抑制起伏的背景,大幅度提高了目标的信噪比。

肺部疾病背景抑制磁共振扩散成像的参数优化

目的:通过比较不同扫描参数的图像质量,探讨肺部疾病背景抑制磁共振扩散成像(DWIBS)的最佳扫描技术。材料和方法:20例患者接受了DWIBS成像,通过ADC值、质量指数、SNR及AppCNR来评价不同扫描技术:屏气扫描和自由呼吸扫描;不同b值的选择,分别采用0、250s/mm2、500s/mm2、800s/mm2进行扫描;SE-EPISPIR与STIR-EPI的比较;采用4mm及9mm层厚观察薄层DWI的可行性。最后评价高分辨率MPR及MIP图像的可行性。结果:自由呼吸扫描的质量指数、SNR及AppCNR高于屏气扫描(P<0.01);图像质量指数及AppCNR以b=500s/mm2最高(P=0.000);STIR-EPI质量指数较高(P<0.05);STIR的Ap-pCNR优于SPIR(P<0.05)。自由呼吸4mm的质量指数优于自由呼吸9mm质量指数(P<0.05),SNR与AppCNR无明显统计学差别(P>0.05)。TR值6000ms、8000ms的AppCNR高于TR值4000ms(P<0.05),图像质量指数与SNR以及病灶的ADC值变化均很小(P>0.05)。结论:采用自由呼吸,b=500s/mm2,层厚4mm,STIR脂肪抑制技术以及TR值6000ms以上可以获得高质量的DWIBS图像。