检索结果-内蒙古大学图书馆

红外与毫米波学报 2008年第5期27卷 354-360页

作者：徐蓉萍杨磊上海应用技术学院计算机科学与信息工程系上海200235 上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200240

提出了一种融合"滤波、数据关联"跟踪框架和"目标建模、定位"跟踪框架优点的红外复杂背景中小目标跟踪算法.在算法的具体设计中,提出了一种基于非线性量化核函数直方图的小目标建模方法和一种基于目标局部区域背景... 详细信息

提出了一种融合"滤波、数据关联"跟踪框架和"目标建模、定位"跟踪框架优点的红外复杂背景中小目标跟踪算法.在算法的具体设计中,提出了一种基于非线性量化核函数直方图的小目标建模方法和一种基于目标局部区域背景复杂程度Kalm an滤波的当前帧目标模板更新策略.实践证明,此算法不仅降低了传统M ean-sh ift迭代算法对于小目标跟踪的不稳健性,而且具有比一般Kalm an滤波器更强的抗跟踪系统观测噪声扰动的能力.

关键词：信息处理技术红外小目标跟踪复杂背景方差加权信息熵

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基于侧抑制的红外图像自适应预处理

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光电子．激光 2010年第4期21卷 606-609页

作者：许建忠王祖林赵毅寰郭旭静北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191 河北大学物理科学与技术学院河北保定071002

针对复杂海空背景下的红外图像,提出了一种基于侧抑制的红外图像自适应预处理的方法。根据不同背景图像方差加权信息熵的变化,建立了方差加权信息熵与侧抑制网络作用调节因子的对应关系。通过对不同实际场景自适应地调整侧抑制网络作用... 详细信息

针对复杂海空背景下的红外图像,提出了一种基于侧抑制的红外图像自适应预处理的方法。根据不同背景图像方差加权信息熵的变化,建立了方差加权信息熵与侧抑制网络作用调节因子的对应关系。通过对不同实际场景自适应地调整侧抑制网络作用强度,实现了不同背景条件下实时红外序列图像的自适应处理。仿真实验表明,该方法能有效提高杂波背景下图像的信杂比,具有突出目标特征和适应复杂背景的能力。

关键词：侧抑制复杂背景方差加权信息熵自适应

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一种新的空时域滤波小目标检测方法

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光电工程 2009年第7期36卷 41-44页

作者：曹琦毕笃彦张齐空军工程大学工程学院信号与信息处理实验室西安710038

为了提高红外图像序列中弱小目标的信噪比和检测概率,同时考虑检测算法实时性,提出了一种新的基于空时域滤波的小目标检测方法。首先,以第一帧图像为参考帧,对各帧图像进行运动补偿;然后,对运动补偿后的各帧图像在空域进行方差加权信息... 详细信息

为了提高红外图像序列中弱小目标的信噪比和检测概率,同时考虑检测算法实时性,提出了一种新的基于空时域滤波的小目标检测方法。首先,以第一帧图像为参考帧,对各帧图像进行运动补偿;然后,对运动补偿后的各帧图像在空域进行方差加权信息熵滤波,对空域滤波后图像采取双向隔帧差分的时域滤波;最后通过检测差分图像中的"凸包",抑制背景和噪声,检测小目标。文中给出了实验结果与分析,并与其他方法作了比较。实验结果表明,上述方法能大幅度的提高目标的信噪比,检测小目标,且实时性好。

关键词：空时域滤波方差加权信息熵双向隔帧差分凸包检测小目标检测

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基于改进复杂度的红外弱小目标区域检测算法

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激光与光电子学进展 2018年第10期55卷 130-137页

作者：朱婧文刘文好印剑飞刘礼城上海航天控制技术研究所上海201109 中国航天科技集团公司红外探测技术研发中心上海201109 上海市空间智能控制技术重点实验室上海201109

方差加权信息熵作为稳健的红外背景复杂程度定量描述指标,在红外弱小目标检测中取得了不错的效果,但由于其计算复杂,导致算法实时性差,很难在工程上应用。为了能快速地在红外复杂天空背景中识别到弱小目标区域,对传统的基于图像方差加... 详细信息

方差加权信息熵作为稳健的红外背景复杂程度定量描述指标,在红外弱小目标检测中取得了不错的效果,但由于其计算复杂,导致算法实时性差,很难在工程上应用。为了能快速地在红外复杂天空背景中识别到弱小目标区域,对传统的基于图像方差加权信息熵的滤波算法进行改进。先对图像进行显著性区域分割,粗略地得到显著性区域,然后对显著性区域计算双分析模板区域方差加权信息熵差值,根据复杂天空中典型区域的双分析模板区域方差加权信息熵差值的特点将候选目标区域识别出来。实验表明,用本文算法既可以排除大量的复杂天空背景干扰区域,又大幅缩短了算法运行的时间。

关键词：图像处理红外复杂天空背景红外弱小目标显著性区域分割方差加权信息熵

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多源视频序列噪声抑制融合算法

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中南大学学报（自然科学版） 2013年第S2期44卷 391-395页

作者：王昕魏有利李高略刘富吉林大学通信工程学院吉林长春130022 长春工业大学计算机科学与工程学院吉林长春130012

提出一种新的红外与可见光视频序列噪声抑制融合算法。首先采用图像分块结合局部加权信息熵的方法对红外图像进行目标区域分割;然后对已配准的红外与可见光源图像利用本文作者提出的新融合规则仅在目标区域进行融合;最后将融合后的目标... 详细信息

提出一种新的红外与可见光视频序列噪声抑制融合算法。首先采用图像分块结合局部加权信息熵的方法对红外图像进行目标区域分割;然后对已配准的红外与可见光源图像利用本文作者提出的新融合规则仅在目标区域进行融合;最后将融合后的目标区域与可见光图像的背景相结合。与传统融合算法的对比实验表明:该算法在抑制噪声的同时能更好地实现两类源图像的优势互补,具有实时性高和对噪声的鲁棒性好等特点。

关键词：视频融合方差加权信息熵提升静态小波变换

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机载雷达海面图像背景建模与目标检测方法研究

机载雷达海面图像背景建模与目标检测方法研究

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作者：霍伟博电子科技大学

学位级别：博士

机载雷达海面图像目标检测旨在从海杂波背景图像中搜索感兴趣目标,并确定目标位置,实现区域态势信息感知,在海岸监控、反潜侦察、区域护航、海上搜救等领域具有重要的应用价值。海洋环境的复杂性及目标类型的多样性,使得机载雷达海面图... 详细信息

机载雷达海面图像目标检测旨在从海杂波背景图像中搜索感兴趣目标,并确定目标位置,实现区域态势信息感知,在海岸监控、反潜侦察、区域护航、海上搜救等领域具有重要的应用价值。海洋环境的复杂性及目标类型的多样性,使得机载雷达海面图像目标检测面临诸多困难。其中,海杂波背景建模与模拟及海杂波背景下的稳定检测等问题,是实现机载雷达图像高性能目标探测的核心关键,也是国际上亟需解决的前沿课题。针对这些问题,本文开展了理论分析、方法研究、仿真验证和实测验证等工作,主要内容如下:1、建立了机载雷达合成孔径模式下海面图像背景模型,提出了合成孔径雷达(SAR)海面图像的谱域快速生成方法,可缓解海面与目标联合求解运算量大的问题,能够实现机载雷达海面SAR图像有效模拟。2、建立了机载雷达扫描模式下海面图像背景模型,能准确反映扫描模式下图像背景的非高斯特性和空时相关特性,提出了基于积分方程法的海杂波模型参数求解方法,可实现复合K分布海杂波背景模拟,为构建扫描模式下目标检测方法奠定了基础。3、提出了基于局部对比方差加权信息熵的快速目标检测方法,可解决目标候选区域快速筛选及目标候选区域与周边区域的差异性表征问题,能够实现在强杂波和非均匀海杂波背景下SAR图像目标的高效检测。4、提出了谱残差二元熵粒子滤波多帧检测方法,可解决似然比计算量大、起伏目标能量积累效率低的问题,能够在不依赖于杂波先验信息情况下,实现扫描观测区域中低信杂比运动目标的稳健检测。上述海面图像背景模型和检测方法已通过仿真和实测数据验证。结果表明,本文提出的海面图像背景模型可以有效地反映海面图像规律,提出的目标检测方法能够实现高概率检测。

关键词：机载雷达海杂波背景建模方差加权信息熵海面目标检测多帧检测谱残差二元熵粒子滤波

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复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究

复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究

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作者：杨磊上海交通大学

学位级别：博士

作为红外自寻的制导、搜索跟踪和预警等领域的一项关键技术,红外小目标检测与跟踪成为了红外图像处理领域中一项历史悠久且又充满活力的研究课题。对于实际的武器系统来说,如何充分发挥红外目标检测技术的优势,尽可能提高目标的检测距离... 详细信息

作为红外自寻的制导、搜索跟踪和预警等领域的一项关键技术,红外小目标检测与跟踪成为了红外图像处理领域中一项历史悠久且又充满活力的研究课题。对于实际的武器系统来说,如何充分发挥红外目标检测技术的优势,尽可能提高目标的检测距离,以争取在最有利的时机获取来袭目标的相关信息成为决定现代战争胜负的重要因素。距离越远,目标成像面积就会越小,且其遭受复杂背景和杂波影响的可能性就会更大,所以相比于其它红外目标检测与跟踪问题而言,如何实现复杂背景条件下红外小目标对象的稳健检测和跟踪就成为了一项更具实际意义和挑战性的研究课题。本文在一个全新的理论框架下探讨了复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪问题,可从整体上为该领域的其他研究者提供一条新的研究思路。遵循传统的研究步骤,本文将红外小目标检测与跟踪问题分解为图像预处理、小目标检测和小目标跟踪三个阶段分别进行了研究。本文首次提出了关于“红外背景复杂程度”的基本概念,探讨并论述了一类有效的红外背景复杂程度定量描述办法。紧接着,提出了一种基于红外背景复杂程度描述的自适应Butterworth高通滤波方法,由此可实现具备一定普适性的红外图像预处理。在小目标检测问题的研究中,本文构造并实现了一类更具实用性的DBT(先检测后跟踪)小目标检测算法,从而在一个完整的框架下实现了红外图像预处理过程和小目标检测过程的自适应统一。在小目标跟踪问题的研究中,提出了一种融合了“基于滤波、数据关联”跟踪框架和“基于目标建模、定位”跟踪框架优点的红外视频序列中小目标跟踪算法。整篇论文的论述过程紧密地围绕着红外背景复杂程度这一基本概念展开,充分地体现了研究思路和方法的完整性和独特性。具体而言,本文的创新之处主要体现在如下几点: (1)首次提出了关于红外背景复杂程度的基本概念。由此概念可实现对实际红外视频序列中小目标的不同复杂背景简洁而统一地描述。在此基础上,本文又提出了一条实现红外复杂背景条件下图像预处理任务的新思路。 (2)我们探讨并定性地论述了“加权信息熵”指标和改进的“方差加权信息熵”指标对于红

关键词：复杂背景红外小目标背景复杂程度图像预处理自适应滤波加权信息熵方差加权信息熵目标检测目标跟踪

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复杂海面背景下红外小目标检测技术研究

复杂海面背景下红外小目标检测技术研究

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作者：邵万兴重庆大学

学位级别：硕士

海面红外搜索与跟踪系统是一种被动式的红外探测系统，主要用于自主搜索、检测、获取、跟踪和指定潜在目标,具有隐蔽性好、抗电磁干扰能力强、角分辨率高和视场广阔等优点，已成为现代海防和海上救援领域的重要装备之一。由于距离远，... 详细信息

海面红外搜索与跟踪系统是一种被动式的红外探测系统，主要用于自主搜索、检测、获取、跟踪和指定潜在目标,具有隐蔽性好、抗电磁干扰能力强、角分辨率高和视场广阔等优点，已成为现代海防和海上救援领域的重要装备之一。由于距离远，目标成像面积较小，且容易受到复杂背景杂波和波浪干扰,使得海面红外搜索与跟踪面临最大挑战就是小目标的检测。近年来，为了准确地提取被淹没在复杂海面背景下的红外小目标，红外小目标图像局部差异模型在小目标检测中的直观性和高效性引起了很大关注。然而，海面上起伏的波浪仍旧是困扰海面目标检测的一大难题。\n 为了解决海面红外小目标检测面临的难题，本文分别从红外小目标图像局部差异特性理论和海面波浪干扰难题的两个角度出发，对海面红外小目标的检测技术进行了深入研究，开展研究工作如下：\n ①首先分析了复杂海面下小目标的红外图像成像特性，指出了海面红外小目标图像的局部差异或突变特性以及小目标区域与周围背景具有显著的不连续性的特性；通过波浪形成机理和波浪波动学说引入波浪波动形态特性的理论，分析了流体波浪的形态波动特性与刚体目标形态不变的特性。\n ②针对复杂海空背景下海面小目标检测的困难性，提出了海面小目标检测算法的整体算法，同时分析和对比了常见的图像预处理算法和海天线检测算法，确定适合本研究的最佳预处理算法和海天线检测算法，降低目标检测算法的虚警概率和提高检测算法的执行效率。\n ③提出一种基于改进局域对比度的海面红外小目标检测方法。该算法引入方差加权信息熵，增强目标与背景杂波的显著性度量差异，然后通过自适应阈值从改进的局部对比度显著图中提取出目标。本文算法在保证低虚警率的基础上，较大程度上提高了海面红外小目标检测的检测率。\n ④针对波浪干扰，本文利用目标形状不变性与波浪形状波动特性，提出了一种基于波浪波动分析的海面红外小目标识别算法。试验结果表明该识别算法在一定程度上解决了海面红外小目标检测与跟踪过程中的波浪干扰难题，提高了海面小目标检测的准确性。\n 理论分析和试验结果表明，本文研究方法不仅能有效提高海面红外小目标的检测率，而且还在一定程度上解决波浪干扰难题，为海面红外小目标检测与跟踪系统性能提升提供技术支持。

关键词：红外小目标检测局部差异波浪干扰方差加权信息熵波动特征复杂海面背景

来源：评论

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一种基于“熵图”的红外海天目标潜在区域选取方法研究

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上海航天 2017年第3期34卷 73-79页

作者：朱婧文刘文好张驰刘礼城杨波吴鹏飞上海航天控制技术研究所上海201109

为后续能更快地识别目标,对一种基于"熵图"的红外海天目标潜在区域选取方法进行了研究。分析了红外海天背景图像灰度值分布特点,引入熵图概念。进一步分析了红外海天背景图像的熵图特点,提出了一种能适当选取海天背景中目标... 详细信息

为后续能更快地识别目标,对一种基于"熵图"的红外海天目标潜在区域选取方法进行了研究。分析了红外海天背景图像灰度值分布特点,引入熵图概念。进一步分析了红外海天背景图像的熵图特点,提出了一种能适当选取海天背景中目标潜在区域的方法。先用半径为R像素的圆形窗口在原始图像上滑动,将窗口中心点的灰度值用该窗口的局部方差加权信息熵替代求取熵图,初步确定海天线区域;对所得熵图再求取一次熵图,以消除天空云层边缘、海平面波浪、海天线部分的干扰;将两次求得的熵图的对应元素相乘得到新熵图,增大目标潜在区域的灰度值,减小其他干扰部分的灰度;寻找亮度最大点为中心的圆形区域就是目标潜在区域。实验表明:用该方法选取目标潜在区域有较强的适应性,选取的目标区域范围较小,可显著减小后续目标识别中的计算量。

关键词：红外海天背景弱小目标目标潜在区域方差加权信息熵熵图灰度亮度最大点

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多源视频序列噪声抑制融合算法

多源视频序列噪声抑制融合算法

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2013年中国智能自动化学术会议

作者：王昕魏有利李高略刘富吉林大学通信工程学院长春工业大学计算机科学与工程学院

关键词：视频融合方差加权信息熵提升静态小波变换

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