基于改进顶帽变换的红外弱小目标检测

天空背景下的红外弱小目标检测技术较为成熟,但在近地复杂背景下,红外弱小目标的检测存在准确率不高、虚警目标多、实时性差的问题。针对以上问题,该文提出一种基于改进顶帽变换的红外弱小目标检测算法(OTHOLCM)。该算法采用基于改进顶帽变换的图像预处理算法(OTH),通过对不同灰度值的图像采取不同的策略针对性地处理图像,达到目标增强、背景抑制的效果。并在此基础上,采用基于改进多尺度局部对比度的红外弱小目标检测算法(OLCM),通过针对目标尺寸特点进行尺度设计,使得在保证算法实时性的基础上扩大目标尺寸检测范围。实验证明:OTHOLCM算法可以保证实时性并明显提高目标检测准确率、减少虚警目标数量。与3层模板局部差异度量算法(TTLDM)、基于边角感知的时空张量模型(ECASTT)等先进算法相比,OTHOLCM算法可使真阳性率分别提高近79%,61%,假阳性率分别降低近77%,73%,目标检测速度达到每秒25帧。

基于孪生网络和Transformer的红外弱小目标跟踪方法

针对红外弱小目标跟踪准确性较低这一问题,提出一种基于孪生网络和Transformer的红外弱小目标跟踪方法。首先,构建多特征提取级联模块分别提取红外弱小目标模板帧和搜索帧的深度特征,并将二者分别与其对应的HOG特征进行维度层面的串联;其次,引入多头注意力机制Transformer进行模板特征图和搜索特征图的互相关操作,生成响应图;最后,通过响应图上采样网络和边界框预测网络,获得目标在图像的中心位置和回归边界框,完成对红外弱小目标的跟踪。在包含13655张红外图像数据集上的测试结果表明:与KeepTrack跟踪方法相比,成功率提高5.9个百分点,精确率提高1.8个百分点;与TransT(Transformer Tracking)方法相比,成功率提高14.2个百分点,精确率提高14.6个百分点,证明所提方法对复杂背景下的红外弱小目标跟踪准确性更高。

基于可见光-红外跨域迁移的红外弱小目标检测

红外弱小目标检测任务是红外探测领域的重点研究内容之一。然而由于其应用场景的特殊性,包含红外弱小目标的数据并不多见,且标注往往并不充分,这给由数据驱动的深度学习目标检测模型带来了挑战和困难。针对红外弱小目标数据集少、缺乏标记信息等问题,提出一种基于可见光-红外跨域迁移的红外弱小目标检测模型,将数据量更丰富的可见光域监督信息迁移到红外域中,实现红外域的无监督训练。首先,在YOLOv5的基础上设计通道增强的数据处理方法,利用低成本的通道分离技巧将可见光图像转换成类红外图像,缩小可见光域和红外域之间的模态差异。然后,构建多尺度域自适应模块,采用对抗训练的方式,对骨干网络提取得到的不同尺度特征在特征空间中进行域混淆以减小域偏移的影响,提高模型对弱小目标的检测性能。实验结果表明,所提方法改进后的模型相比各版本的YOLOv5模型检测精度均有所提升;与其他现有的无监督域自适应目标检测算法相比,所提方法在红外弱小目标的检测精度上明显占优。

融合CNN-Transformer的红外弱小目标检测方法

针对远距离红外目标探测技术中存在的弱小目标特征信息提取困难、局部背景噪声干扰强导致检测算法虚警率和漏检率偏高的问题,提出了融合CNN-Transformer的单帧红外弱小目标检测算法。针对已有方法在提取红外弱小目标特征信息时感受野受限且易受到局部噪声干扰的问题,对Swin Transformer中的窗口自注意力计算模块进行改进,设计了基于可分离卷积的局部感知增强模块,兼顾对全局信息和局部信息的提取,提升骨干网络对弱小目标空间分布信息的提取能力。针对小目标特征难以在深层网络中保留的问题,设计了自下而上的多尺度特征融合模块,在不同层级的特征图之间利用注意力机制确保小目标的低层特征信息能够在高层特征图中得以保留。在公开数据集NUAA-SIRST上进行了测试,验证了本文所提算法相比已有算法取得了更佳的检测效果,同时能够兼顾对检测精度和召回率的优化。

多特征融合和深度信念网络的红外弱小目标跟踪方法

研究基于多特征融合和深度信念网络的红外弱小目标跟踪方法,实时掌握目标运动状况,为有效处置目标突发情况提供可靠依据与参考。利用FPGA技术采集红外弱小目标图像,并通过FPGA完成采集图像降噪处理,采用双矩形窗口提取图像特征,并使用基于协方差矩阵的多特征融合策略获取融合结果并将其输入到深度信念网络模型中,在此基础上对红外弱小目标进行识别与检测,并通过Camshift算法明确质心所处方位,最终完成红外弱小目标跟踪。实验结果表明:误差结果约为0.1~0.15,处理图像帧数为150帧,说明本红外弱小目标检测、跟踪效果较好、误差小、效率高。

基于注意力机制的复杂背景下红外弱小目标检测方法研究

针对复杂场景下红外图像中弱小目标像素占比少、特征细节不明显致使目标特征提取困难、检测准确率低的问题,提出了一种基于注意力机制的复杂背景下红外弱小目标检测方法。该方法以YOLOv5网络为基础,设计SimAMC3注意力机制模块,优化网络的特征提取层;设计目标检测头,通过增加特征融合层来改变其开始进行特征提取的深度,获得新的弱小目标检测层,使浅层特征层更好地保留弱小目标的空间信息;改进预测框筛选方式,提高距离相近或重叠目标的检测精度。实验选取了两个SIRST红外弱小目标图像数据集,对其进行标注并训练。实验结果表明,改进后的算法与原YOLOv5算法相比,平均精度均值(mAP)分别提升了4.8%和7.1%,在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标,体现了良好的鲁棒性和适应性,可以有效应用于复杂背景中的红外弱小目标检测。

基于双支网络协作的红外弱小目标检测

红外弱小目标检测在预警系统和导弹制导中具有重要的作用,一直是红外图像处理中颇受关注的研究方向。由于红外弱小目标具有信杂比低、尺寸小、形状结构不明显和纹理弱等特点,现有的通用目标检测和语义分割网络直接应用到红外弱小目标检测效果不佳,为此提出一种基于双支网络协作的红外弱小目标检测网络(DualNet)。将检测任务划分成两个子任务,即降低漏检和降低虚警,进而设计两个不同的网络架构分别处理,并利用加权融合损失函数将两支网络信息整合,使得DualNet能够有效地平衡漏检率和虚警率。在自建数据集上的实验结果表明:DualNet相较于通用性能较好的FCN、DeepLabv3、cGAN以及U-net语义分割网络模型具备更高的准确率和鲁棒性,其在F1-measure指标上提高了8%;在SIRST公开数据集上的检测性能也显著超过了基于深度学习的红外目标检测模型ACM和MDvsFA-cGAN,以及多个经典的非深度学习红外弱小目标检测方法。研究结果表明,所提出的方法能够有效提高红外弱小目标的检测精度。

基于改进YOLOv4-Tiny模型的红外弱小目标检测

针对复杂环境下红外弱小目标检测查准率与查全率低的问题,采用改进的YOLOv4-Tiny模型提出一种新的红外弱小目标检测方法。以轻量化的目标检测神经网络YOLOv4-Tiny模型为基础,该模型在训练难度与检测性能2方面取得了较好的权衡。对YOLOv4-Tiny模型的特征提取部分进行了修改,通过增加卷积层数与卷积核尺寸来增加红外图像特征提取的信息量,避免忽略弱小目标的有用信息;对YOLOv4-Tiny模型的激活函数进行了修改,提高对弱小目标的细节学习能力。在多个红外弱小目标数据集上的实验结果表明,相较于原YOLOv4-Tiny模型和其他对比模型,所提方法对红外弱小目标的检测取得了明显的性能提升,可较好地兼顾检测性能与检测效率。

一种基于显著性的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标检测是目标识别等领域的研究热点。考虑到红外弱小图像中目标信噪比较低,且成像目标的尺度变化较大,构建一种同时考虑局部显著性特征和全局显著性特征的红外弱小目标检测框架。构建一种基于多尺度卷积核的显著性目标检测算法,将该算法与谱残差算法分别进行显著图计算;在得到局部和全局显著图后,采用形态学方法进行显著图的融合以及自适应阈值方法进行二值分割。在给定的公开数据集上的实验结果表明,该方法相对于基准的显著性算法,在目标检测的准确性和虚警率上均有明显优势。

U-net分割网络雷达弱小目标检测方法

常规雷达检测方法难以满足当前弱小目标检测需求,而检测前跟踪(TBD)方法在雷达弱小目标检测中存在计算复杂度高、复杂场景性能严重退化的问题.为此,本文提出了一种U-net分割网络的雷达弱小目标检测方法.首先,利用过低门限的多圈检测点形成待分割的图片;然后,利用U-net网络对实体目标进行分割,实现对弱小目标的有效探测.雷达实测数据测试结果表明,本文提出的方法能够大幅提升雷达对远距离小目标的跟踪距离,有效抑制虚假短航迹,为解决雷达弱小目标检测提供了新的解决思路.

层次卷积滤波红外弱小目标检测方法

针对单帧复杂背景红外图像点目标检测算法存在复杂背景下处理效果不理想、处理时间长的问题,提出了一种层次卷积滤波检测算法。主要分为两个部分:第一,根据红外小目标特性,设计一种层次卷积滤波的算子,对图像进行滤波处理,实现图像中小目标的增效和背景抑制的效果;第二,采用基于最大值的自适应阈值方法,对图像进行二值化操作,过滤背景杂波,最终提取到待检测的目标。在大量不同背景红外图像中进行实验,论文算法在背景抑制因子和信噪比增益的性能量化结果上优于现有5种典型红外弱小目标检测算法的性能结果,且平均处理时间仅为高斯拉普拉斯(Laplacian of Gaussian,LoG)滤波算法的30.42%。通过实验对比,表明该层次卷积滤波算法可以有效解决在不同复杂背景下的红外图像中对小目标检测的问题。

基于引导滤波和分块自适应阈值的单帧红外弱小目标检测

为了在有效地检测复杂场景下红外弱小目标的同时保持较低虚警率,在满足算法实现实时性的前提下,提出一种基于引导滤波和分块自适应阈值的单帧红外弱小目标检测。首先,为缓解边缘杂波干扰,采用具有保边特性的引导滤波对图像进行背景估计;然后,利用弱小目标具备的局部灰度最大特性,提出基于软阈值非极大值抑制的九宫格滤波计算目标的概率。通过加权的方式进一步剔除背景,抑制结果中不满足目标特性的区域;最后,针对复杂场景目标检测虚警率和漏检率高的问题,提出一种分块自适应阈值分割方法提取候选目标。实验结果表明,在公开数据集上与Top-Hat、LCM和Max-Median等经典方法相比,所提方法性能优于其他方法,恒虚警下不同复杂度场景的召回率分别达到87.97%、84.93%和86.22%,可有效抑制背景,增强目标信号,提高红外弱小目标检测的召回率,且具有更好的场景鲁棒性。

基于深度特征融合的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标具有信噪比低、目标尺寸小、特征不明显等特点,加之场景复杂度不断提升,杂波干扰严重,导致现有的红外弱小目标检测方法在面对复杂场景时性能衰减。综合手工方法提取目标单一的显著特征及深度学习方法提取图像综合特征的优势,设计了基于深度学习的红外弱小目标深度特征融合检测网络模型。首先,模型利用多尺度自适应特征提取网络来提取红外图像中弱小目标的原始特征与平滑度图像中弱小目标的平滑度特征;其次,为提高目标显著度,提出了一种多层级联特征融合策略,实现特征提取网络中小目标原始特征与平滑度特征的融合;最后,利用多层级联特征融合映射网络对红外弱小目标进行特征映射与背景抑制,获得背景杂波被极大抑制的红外弱小目标特征映射图像。实验结果表明,同现有的基于深度学习与基于手工特征的检测方法相比,所提出的检测方法在各种复杂的场景中都拥有较高的准确率及较低的虚警率,同时拥有较快的检测速度。

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。

复杂背景下对空红外弱小目标检测方法

红外成像系统具有探测距离远、抗干扰能力强的特点,在武器系统中备受关注。针对当前目标检测算法在复杂背景下准确率低,误检、漏检率高的问题,提出基于ResNet101主干网的Faster RCNN改进网络。通过将多尺度特征提取和多层特征融合,精确获取目标候选区域,提升小目标检测性能;利用残差网络优化模型结构;基于候选框的检测方法,充分考虑不同尺度的区域特征;基于迁移学习的方法解决小样本数据集泛化性差的问题。实验结果表明,所述方法相较于5种代表性方法,具有准确率高、鲁棒性强的特点。

基于注意力机制和改进YOLOv3的红外弱小目标检测

红外弱小目标检测技术是红外探测系统的核心技术之一。针对远距离复杂场景下红外弱小目标对比度低、信噪比低和纹理特征稀疏分散导致目标检测率低的问题,提出一种融合注意力机制和改进YOLOv3的红外弱小目标检测算法。首先,在YOLOv3的基础上,用更大尺度的检测头替换最小尺度的检测头,在保证推理速度的基础上有效提升了红外图像中小目标的检测概率。然后,在检测头之前设计了Infrared Attention模块,通过通道间的信息交互,抽取出更加关键重要的信息供网络学习。最后,用完全交并比损失(Complete IoU Loss)替代交并比损失(Intersection over Union Loss)来衡量预测框的检测能力,通过梯度回传实现更好的模型训练。实验结果表明,提出的YOLOv3-DCA能完成多种场景下红外弱小目标的检测任务,且检测准确率、召回率、F1和平均准确率分别达到91.8%、88.8%、93.0%和88.8%,平均准确率比YOLOv3基线提升约7%,与主流的SSD、CenterNet和YOLOv4模型对比平均准确率也取得了目前最优。

单帧红外图像弱小目标检测研究综述

远距离广视角场景中由于红外热成像仪成像原理的局限性、大气环境的干扰、远距离传输介质对红外辐射的衰减,检测目标面临巨大挑战。本文在详细分析了图像背景复杂、目标特性弱小、图像对比度低和结构特性缺失等红外弱小目标图像特性的基础上,从基于目标突显和背景预测两大类概述了单帧红外图像弱小目标检测技术的研究现状,并探讨了红外弱小目标检测研究的发展趋势。

低空复杂场景红外弱小目标快速精准检测

针对低空复杂场景下红外弱小动目标检测难度大、虚警率高等问题,面向探测系统中高帧频图像实时处理应用需求,提出基于全卷积网络的弱小目标精准检测方法和基于现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array,FPGA)的低时延并行处理方法。采用轻量化全卷积网络对红外图像中弱小目标进行空域检测,对相邻图像帧疑似目标进行时域轨迹关联以进一步降低虚警率。实验结果表明:上述方法相比于五种传统方法在检测率和虚警率性能方面均有显著提升,并在单片FPGA上完成100 Hz图像实时处理,处理时延低于1.8 ms,实现低空复杂场景弱小目标高精度高鲁棒快速实时检测。

基于聚类思想的红外弱小目标检测

针对复杂背景下尺寸未知的红外弱小目标检测难题,一种基于聚类思想的红外弱小目标检测方法被提出。首先,利用小目标形态学特征对原始红外图像进行预处理,生成新的密度特征图。其次,使用改进的密度峰聚类算法对潜在候选目标进行粗定位。然后,针对潜在目标的局部候选集,采用加权模糊集聚类算法对局部候选集进行目标与背景区域的精细分割,利用目标与背景之间的差异性在增强目标的同时抑制虚警。最后,对处理后的局部候选集进行自适应阈值提取真实目标。实验结果表明,与7种对比算法相比,该算法对尺寸未知的小目标具有良好的鲁棒性和检测性能。

改进特征空间的红外弱小目标背景建模法

为有效去除动态背景对弱小目标信号的干扰,提出改进特征空间的红外弱小目标背景建模法来抑制背景。先采用改进的各向异性滤波算法从空域角度进行滤波以约束图像各个组分的差异,紧接着取连续时间域上多帧滤波后的图像组成一个特征矩阵,借助于主成分分析法进行特征分解,最后将输入图像投影到特征空间上进行背景建模,同时为了适应动态变化的背景,在时域上以一定学习率来更新背景模型。实验结果表明,提出的算法比传统的算法取得更好的背景估计效果,结构相似性SSIM、对比度增益I和背景抑制因子BIF分别大于0.97、15.46和5.25。