基于频域残差及局部协方差的红外弱小目标检测

在复杂背景及强噪声干扰的场景中,红外小目标因其尺寸小、信号弱、缺乏文理特征等特点,极易湮没在背景和噪声中,导致检测虚警率高、算法复杂、计算量大等问题。为此,本文提出一种基于频域残差及局部协方差的红外弱小目标检测方法。首先,通过频域残差计算红外图像的显著图,以获得目标可能存在的区域。然后,在此区域内利用局部协方差检测方法做识别。最后,通过自适应阈值分割得到真实目标。对不同复杂背景的红外图像进行小目标检测实验,结果表明,与传统检测算法相比,该算法在不同场景下都能有效抑制背景和噪声,准确检测目标,且满足实时性要求。

极化SAR动目标定位中的残差图像干涉相干性分析

该文研究极化SAR动目标检测及定位中的频域残差图像干涉相干性优化问题。给出了多普勒频域杂波对消处理的基本流程,提出了一种利用频域残差图像进行最优极化干涉处理从而提高目标运动参数估计精度的方法。结合最优极化干涉理论,通过仿真分析研究了不同极化下频域残差图像的干涉相干性,验证了文中方法的有效性。

红外图像中基于似物性与稀疏编码的行人检测

行人检测是计算机视觉的经典问题。针对红外图像中的行人检测问题,提出了一种基于似物性和稀疏编码及空间金字塔特征提取的行人检测方法。首先,针对红外图像的特点,利用基于频域残差的显著性分析方法得到红外图像的显著图,在此基础上提出了一种似物性计算方法,进而得到不同区域的似物度得分,并根据得分提取出感兴趣区域;其次,以尺度不变特征转换为基础,将稀疏编码和空间金字塔算法应用于非监督特征学习实现对感兴趣区域的特征提取;最后,利用线性支持向量机构建分类器实现对图像中每个感兴趣区域的行人检测。实验结果验证了本文提出的感兴趣区域提取算法和针对单幅红外图像行人检测算法的有效性。

基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测

针对复杂的天空背景,提出了一种基于显著性与尺度空间的红外弱小目标检测算法。首先通过频域残差法对原始图像进行初步处理,缩小红外弱小目标的待识别目标区域;接着利用Do G算子得到预处理后图像的尺度空间并实行特征点检测,获得最佳尺度图像,再对特征图像进行加权融合;最后通过信息熵分割来实现红外弱小目标的检测。仿真结果表明,本文方法跟文献中所提的优秀算法相比,能有效地检测出红外弱小目标,提升了目标图像的信杂比。同时,能很好地适应不同复杂场景,为红外弱小目标的跟踪应用奠定了基础。