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基于自适应形态学Top_Hat滤波器的红外弱小目标检测方法
基于自适应形态学Top_Hat滤波器的红外弱小目标检测方法
Top_Hat
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2012-09-25
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基于自适应形态学Top_Hat滤波器的红外弱小目标检测方法
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基于改进遗传算法优化的形态学修正TOP-HAT滤波器设计方法
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针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,设计了一种基于改进遗传算法优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子。其中,优化的修正Top-Hat形态学滤波器可以很好地抑制背景和噪声的影响;改进遗传算法采用新的区间离散化编码和自适应的主次式交叉与变异算子,通过优化搜索全局空间得到的形态学滤波器参量具有较好的滤波性及时效性。并且针对不同信噪比的点目标检测建立了自适应门限。实测数据的处理 结果表明:在虚警
基于相关滤波器的红外弱小目标检测算法
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针对复杂背景下红外图像中低信噪比弱小目标实时检测问题，提出一种基于相关滤波器的红外弱小目标检测算法。该算法将红外目标检测转化为模式分类问题，在离线训练阶段，利用二维高斯模型构造红外小目标训练集，在此基础上训练得到对目标背景具有区分能力的相关滤波器，在线检测阶段，利用滤波器对图像分块进行滤波操作，目标和背景的滤波响应有着显著的差异，最后生成整幅图像的滤波响应置信图以此来判断图像中是否包含目标及其具体
基于自适应模板匹配的红外弱小目标检测
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提出了一种红外弱小目标识别的新方法。从实际应用出发,考虑复杂的背景和大量的干扰噪声,找到了一种适合红外弱小目标识别的图像相似性度量方法。为提高此方法的稳定性,提出一种有效的自适应模板修正方案,并结合遗传算法提高匹配的速度。给出了算法实现的全过程,用实地拍摄的红外空中弱小目标图像进行了实验验证,得到了令人满意的结果。
基于自适应改进的压缩域红外弱小目标检测
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现有压缩域目标检测算法取得较好检测结果的同时，有效减少了数据存储空间，但是存在背景参数估计易受噪声影响，目标检测易对邻近目标产生漏警等问题。在原有压缩域红外小目标检测算法的基础上进行改进，提出了一种基于自适应参数估计和噪声统计模型的压缩域目标检测算法。对压缩域红外数据矩阵进行自适应的低秩稀疏分解，分离并重建背景矩阵和目标矩阵，根据分解残差推导统计模型，对目标矩阵进行基于噪声统计模型的阈值分割。结果
基于分类的红外云层背景弱小目标检测方法
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提出了一种新的基于模糊分类的红外云层背景弱小目标检测方法。根据红外成像的特点,将红外云层背景弱小目标图像分为三类:边缘类、净空及云中类、弱小目标类[对不同类别图像进行分析,建立了分类模型,并定义了方向特征矢量,将其作为类别的特征矢量[根据模糊分类的理论,定义了类相似系数来判别图像中每一个像素的类别属性,保留弱小目标类的像素点完成检测。实验结果表明,该方法能够对红外弱小目标图像中不同类型的区域进行准
云背景下红外弱小目标检测算法研究
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在对图像进行对比度增强的基础上，采用高通滤波去除大面积云背景，并利用中值滤波孤立图像点噪声，而后使用全局阈值分割法分割目标和残余噪点，从而实现小目标的检测。通过图像质量评价方法对原图像和处理后图像进行...
多尺度红外超像素图像模型的小目标检测
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目的 复杂背景中的红外小目标检测易受背景杂波与噪声的干扰，直接利用现有的低秩约束与稀疏表示联合模型存在准确率低、虚警率高及检测速度慢等不足。为了解决这些问题，提出一种基于多尺度红外超像素图像模型的小...
基于DSP+FPGA的红外图像小目标检测系统设计
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对传统基于数学形态学的Top-hat算子进行分析和实验，并利用一种最大类间方差方法确定分割阈值，进行图像分割和目标检测。在Matlab仿真中发现，这种方法能够在一定程度上提高单帧图像目标检测的成功率，并且在一定...
基于三阶累积量的红外弱小运动目标检测新方法
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一种基于帧间相关的红外弱小目标运动轨迹检测方法 (2010年)
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针对传统帧间相关法对部分虚警轨迹难以排除的问题,研究了一种简单的帧间相关去噪算法,并提出在此基础上再次运用数学形态学方法来进一步排除虚假轨迹。算法采用形态学 top-hat变换和二值化方法预处理原始图像,然后根据目标帧间相关而噪声点不相关的特点去噪,之后相加得到初步运动轨迹图像;最后采用形态学开运算,排除虚假轨迹,得到最终的检测结果。结果中检测出的目标轨迹清晰,虚警少。实验表明,该方法能有效地检测
基于形态学带通滤波和尺度空间理论的红外弱小目标检测
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针对复杂背景下的红外弱小目标检测问题，提出了一种基于形态学带通滤波和尺度空间理论的红外弱小目标检测算法。采用形态学带通滤波对红外图像进行预处理，得到红外弱小目标的潜在区域；利用高斯差分算子获得预处理后的红外图像的尺度空间，并通过尺度空间的极大值检测获得候选目标的位置和尺度；通过对候选目标的信杂比进行阈值化实现红外弱小目标的检测。实验结果和现有方法的对比证明了算法的有效性和稳健性。
2020 基于双层局部对比度的红外弱小目标检测方法1
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摘要:针对传统基于人类视觉系统的检测方法在复杂背景下容易造成检测虚警的问题,提出一种基于双层局部对比度的红外弱小目标检测方法.首先,通过双层对角灰度差对比度分析
基于动态队列的红外弱小目标检测管道滤波器
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基于改进YOLO_v3的红外图像弱小目标检测方法_李永军.caj
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基于灰度形态学累加和SUSAN算法的红外弱小运动目标检测
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人工智能-目标检测-基于EMD的复杂云天背景下红外图像弱小目标检测方法研究.pdf
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基于分维像的红外弱小目标检测方法 (2007年)
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针对红外图像的特点及分形分维的特性，提出了基于分维像的红外弱小目标检测方法．用滑动窗口在红外图像上滑动，根据分形布朗运动计算出窗口分维作为该窗口中心像素的分维，这样就可以计算出图像每一像素的分形分维，并以此为元素构造成分维像．在分维像中，人造目标的分维值小于自然背景的分维值，适当地选取阈值就可以把目标检测出来．实验结果表明，用分维像的方法检测红外目标可以取得很好的效果．
基于场景运动分析的弱小目标形态学检测方法
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本文提出一种基于场景运动分析的弱小运动目标形态学检测方法:首先利用场景运动分析校正序列图像,应用 本文提出的结构元进行Top2Hat形态学滤波以抑制背景杂波,将滤波图像进行二值化和差分处理以提取可疑目标并抑制虚 警,使用点- 航迹关联法最终捕获目标。外场试验表明,同传统的形态学检测方法相比,可有效抑制航拍图像中的地物干扰, 降低虚假目标数量。
基于统计特征和桥梁方法的红外弱小目标检测算法
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为了更有效地检测出红外弱小目标，通过分析红外图像中弱小目标与其邻域背景的特征差异性，提出了一种基于统计特征和桥梁方法的红外小目标检测算法。在滑动窗口范围内提取像素值的均值、方差等特征，根据这些统计特征和桥梁方法判断该窗口范围内有无红外小目标；如果存在小目标，记录下其位置；对小目标区域进行二次筛选。研究结果表明，所提算法相对于较经典算法，虚警率降低了58%以上。
基于运动模糊复原技术的红外弱小目标检测方法
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在红外对空探测系统中, 由于探测器时刻处于运动状态使得目标图像产生剧烈的运动模糊, 给红外小目标检测造成困难。为了解决运动模糊条件下红外小目标检测的问题, 提出将运动模糊复原技术和图像增强技术引入红外探测系统。先将探测器采集到的原始图像经过维纳滤波, 对运动模糊进行处理并抑制噪声干扰, 再利用梯度法对处理后的图像做锐化处理, 增强目标边缘。实验验证和仿真分析结果都表明, 该方法运动模糊复原效果明显
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zjy506710857
2014-05-17
还是有一点点帮助。
markb
2014-05-10
注意啊 只是个论文不是代码
pxl1986
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