红外弱小目标检测是图像处理的难点之一,许多研究人员提出了不少检测方法。针对复杂背景与强杂波干扰下图像信杂比(Signal-to-Clutter Ratio,SCR)低造成的目前检测方法易受伪目标干扰、虚警率高的问题,提出了一种多信息融合的红外弱小...红外弱小目标检测是图像处理的难点之一,许多研究人员提出了不少检测方法。针对复杂背景与强杂波干扰下图像信杂比(Signal-to-Clutter Ratio,SCR)低造成的目前检测方法易受伪目标干扰、虚警率高的问题,提出了一种多信息融合的红外弱小目标检测算法。首先,构建八向局部灰度残差信息图;其次,设计一个滑动窗口遍历整个图像,将图像分为一系列局部图像块,对局部图像块的强度均值进行约束,获得局部强度均值约束信息图;然后,将局部图像块进一步划分为12个方向块,对每个方向块中像素的梯度方向进行约束,获取梯度方向约束信息图;最后,上述3个信息图像通过点积运算得到最终显著图,并利用阈值分割实现弱小目标的分离。将该算法与3种其它不同算法从信杂比增益(Signal-to-Clutter Ratio Gain,SCRG)、背景抑制因子(Background Suppression Factor,BSF)以及检测率与虚警率的接受者操作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线方面进行对比。实验结果表明:该算法具有更高的SCRG、BSF和ROC曲线下面积(Area Under the Curve,AUC),不仅能有效地抑制背景杂波、剔除伪目标,而且能准确地检测出红外弱小目标,具有较高的检测率。展开更多
文摘红外弱小目标检测是图像处理的难点之一,许多研究人员提出了不少检测方法。针对复杂背景与强杂波干扰下图像信杂比(Signal-to-Clutter Ratio,SCR)低造成的目前检测方法易受伪目标干扰、虚警率高的问题,提出了一种多信息融合的红外弱小目标检测算法。首先,构建八向局部灰度残差信息图;其次,设计一个滑动窗口遍历整个图像,将图像分为一系列局部图像块,对局部图像块的强度均值进行约束,获得局部强度均值约束信息图;然后,将局部图像块进一步划分为12个方向块,对每个方向块中像素的梯度方向进行约束,获取梯度方向约束信息图;最后,上述3个信息图像通过点积运算得到最终显著图,并利用阈值分割实现弱小目标的分离。将该算法与3种其它不同算法从信杂比增益(Signal-to-Clutter Ratio Gain,SCRG)、背景抑制因子(Background Suppression Factor,BSF)以及检测率与虚警率的接受者操作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线方面进行对比。实验结果表明:该算法具有更高的SCRG、BSF和ROC曲线下面积(Area Under the Curve,AUC),不仅能有效地抑制背景杂波、剔除伪目标,而且能准确地检测出红外弱小目标,具有较高的检测率。
文摘复杂背景抑制是天基红外预警系统中红外弱小目标探测技术的一个关键环节。为降低复杂背景下杂波干扰,提高目标检测精度,利用非下采样轮廓波变换(NSCT,non-subsampled contourlet transform)的多尺度分解及多方向分解特性以及图像矩阵奇异值分解(SVD,singular value decomposition)不同奇异值代表图像不同能量信息的特点,提出了联合NSCT和SVD的红外图像背景的抑制方法。首先依据非下采样轮廓波变换思想对红外原始图像进行多尺度多方向分解,得到与原始图像同样大小的不同尺度和不同方向上的子带图像,然后,利用奇异值分解的中序部分奇异值调整各子带图像矩阵系数以区分目标和背景杂波,最后对调整后各子带系数组成的矩阵施加NSCT逆变换,最终获得抑制背景处理后的图像。对比实验表明,该方法能够在低信噪比环境下有效抑制复杂背景及边缘,突显目标,降低虚警率。
