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基于信息表征增强的空间弱小目标检测方法
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作者 范铭楷 薛丹娜 +3 位作者 闫庆森 朱宇 孙瑾秋 张艳宁 《计算机学报》 北大核心 2025年第3期537-555,共19页
基于深度学习的目标检测技术近年来取得了显著进展,已被广泛应用于多个领域。然而,目前尚缺乏专门针对空间目标设计的深度学习检测方法。与自然图像目标检测相比,空间目标检测面临着独特的挑战:首先,由于拍摄距离极远,空间目标在图像中... 基于深度学习的目标检测技术近年来取得了显著进展,已被广泛应用于多个领域。然而,目前尚缺乏专门针对空间目标设计的深度学习检测方法。与自然图像目标检测相比,空间目标检测面临着独特的挑战:首先,由于拍摄距离极远,空间目标在图像中通常仅呈现为包含少量像素的弱小光斑,缺乏清晰的形状和颜色特征;另外,复杂的空间环境以及设备因素会导致图像中存在各种噪声,例如杂散光引起的明亮背景、相机因素导致的热像素噪声;最后,视场中密集的恒星会导致在空间图像中容易出现部分光斑相互粘连的情况。上述难点无疑增加了空间目标检测的难度。本文提出了一种基于信息表征增强的无锚框空间弱小目标检测方法,该方法通过设计端到端卷积神经网络模型,能够实现同时对空间弱小目标检测和质心定位。针对目标弱小、背景噪声干扰的问题,我们首先设计了跨空间-通道注意力模块和压缩-激励的多尺度特征融合模块,提升模型对含噪图像中弱小目标的有效信息关注度,从而提高噪声背景下目标的检测能力;在此基础上,为了进一步解决光斑粘连的问题,我们引入了基于密度图的损失函数,通过使模型更加直接地学习图像中目标的整体空间分布与数量信息,以此使模型掌握粘连光斑中目标的数量,从而更准确分辨粘连光斑中各个独立目标。此外,本文仿真了包含点状、条状目标和多种噪声背景的空间图像,并对目标的质心位置、边界框和像素坐标进行了精细标注。为验证方法的有效性,我们在本文的仿真图像与公开的实拍序列图像数据集SpotGEO中进行了实验验证。在仿真图像数据测试中,本文方法的F1分数为95.34%,并实现了0.4478的亚像元级平均质心定位精度。同时,我们还对本文方法进行了不同噪声强度影响下质心定位精度测试以及不同硬件条件下处理效率测试,以更全面分析本文方法的能力。在公开的实拍序列图像数据集SpotGEO中,本文方法结合引入的序列后处理方法取得的F1分数为93.08%。实验结果证明了本文方法对空间弱小目标准确检测和精确定位方面的优越性能。 展开更多
关键词 空间弱小目标检测 质心定位 注意力机制 特征融合 数量信息
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基于图像翻译的红外弱小目标数据增强算法
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作者 廖彦彬 季钰翔 +2 位作者 傅志凌 杨海 王喆 《激光与红外》 北大核心 2025年第2期304-312,共9页
为了缓解在红外弱小目标检测问题中图像数据稀缺的问题,提出了一种基于图像翻译的红外弱小目标图像数据增强算法。该方法是一个两阶段的图像生成算法,首先引入额外的可见光图像,通过U-GAT-IT模型学习可见光和红外图像之间的映射,将可见... 为了缓解在红外弱小目标检测问题中图像数据稀缺的问题,提出了一种基于图像翻译的红外弱小目标图像数据增强算法。该方法是一个两阶段的图像生成算法,首先引入额外的可见光图像,通过U-GAT-IT模型学习可见光和红外图像之间的映射,将可见光图像转化为红外背景图像。为了解决图像翻译过程中的过拟合问题,提出了通道正则化方法,使红外和可见光图像的通道信息量保持一致。接着,设计了一个基于视觉Transformer结构的自编码器,学习红外小目标的分布特征,以遮挡重构的方式在得到的红外背景图像上合成弱小目标。本方法在SIATD数据集上进行训练和测试,实验结果表明提出的数据增强方法在三个模型上使检测指标得到了一定提升,其中在YOLOv3模型上AP指标提高了1.37%,证明了提出的数据增强算法的有效性,能够提高目标检测模型在红外弱小目标检测任务中的表现。 展开更多
关键词 图像翻译 数据增强 目标检测 红外弱小目标检测 生成对抗网络 自编码器 转换器网络
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低代价高动态大视场低慢小飞行器检测与跟踪 被引量:1
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作者 常宇轩 杨文 吴金建 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第1期86-101,共16页
低空经济的兴起使小型无人机(Unmanned aerial vehicles,UAVs)在物流、测绘与娱乐等领域获得广泛应用,但由此带来的安全风险也日渐凸显。低慢小(Low-slow-small,LSS)目标检测在国家安全、空域监管以及无人机防御等领域具有重要意义,能... 低空经济的兴起使小型无人机(Unmanned aerial vehicles,UAVs)在物流、测绘与娱乐等领域获得广泛应用,但由此带来的安全风险也日渐凸显。低慢小(Low-slow-small,LSS)目标检测在国家安全、空域监管以及无人机防御等领域具有重要意义,能够有效应对小型低空飞行目标带来的潜在威胁。针对现有传感器在低成本、复杂光照与大视场要求上存在的不足,本文提出了一种基于事件相机与RGB相机协同的LSS目标检测系统。首先,借助事件相机高速成像及大动态范围配合智能控制转台进行“扫视”,并通过基于事件的检测算法完成目标初步定位;随后,利用信息协同模块融合双模态数据以提升检测精度;最后,依托RGB相机的高分辨率与动态变焦特性实现“凝视”,并结合提出的图像识别算法进行目标精细化识别与跟踪。在复杂光照与宽视场条件下,该系统兼顾了低代价与高性能,为LSS目标检测提供了有效的新路径。 展开更多
关键词 目标检测与追踪 低慢小目标 事件相机 RGB相机 跨模态协同
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空间红外小目标检测系统虚拟实验平台设计
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作者 樊香所 李婷婷 +1 位作者 覃文琳 陈华金 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第6期203-210,共8页
基于MATLAB的APP Designer开发的空间小目标检测系统虚拟实验平台,具有检测与跟踪空天背景下弱小目标的卓越功能。构建该平台时,针对红外背景下弱小目标检测难题提出新的算法,包括改进的各向异性滤波背景建模算法、基于运动估计的能量... 基于MATLAB的APP Designer开发的空间小目标检测系统虚拟实验平台,具有检测与跟踪空天背景下弱小目标的卓越功能。构建该平台时,针对红外背景下弱小目标检测难题提出新的算法,包括改进的各向异性滤波背景建模算法、基于运动估计的能量增强算法及基于多方向能量估计的目标检测算法。凭借这三种核心算法可稳定准确完成弱小目标检测任务。此外,为直观感受算法对比效果,平台引入多种背景建模、能量增强及目标检测方法。用户可根据不同的空天场景特性灵活选择算法,还可自行设置起始序列号、阈值等关键参数。借助此虚拟仿真平台,用户可直观感知不同方法对检测结果的影响差异。大量实验结果充分验证了该空间小目标检测系统在理论与实际应用中的正确性和实用性。 展开更多
关键词 弱小目标 检测与跟踪 图形用户界面 实验教学
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基于渐进时空特征融合的红外弱小目标检测
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作者 曾丹 卫建铭 +2 位作者 张俊杰 常亮 黄微 《红外与毫米波学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期858-870,共13页
为避免现有多帧红外弱小目标检测算法在显式对齐多帧特征时产生的估计误差累积,并缓解网络降采样导致的目标特征丢失,提出了一种渐进时空特征融合网络,采用渐进时序特征累积模块隐式地聚合多帧信息,并利用多尺度空间特征融合模块增强浅... 为避免现有多帧红外弱小目标检测算法在显式对齐多帧特征时产生的估计误差累积,并缓解网络降采样导致的目标特征丢失,提出了一种渐进时空特征融合网络,采用渐进时序特征累积模块隐式地聚合多帧信息,并利用多尺度空间特征融合模块增强浅层细节特征与深层语义特征之间的交互。针对多帧红外弱小目标数据集稀缺的现状,构建了一个高度真实的半仿真数据集。与主流算法相比,提出的算法在所提出数据集和公开数据集上的检测概率分别提升了4.69%与4.22%。 展开更多
关键词 红外弱小目标检测 时空特征融合 渐进时序特征累积 多尺度空间特征融合 多帧数据集
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基于孪生网络和Transformer的红外弱小目标跟踪方法 被引量:7
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作者 崔晨辉 蔺素珍 +2 位作者 李大威 禄晓飞 武杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期563-571,共9页
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;... 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。 展开更多
关键词 目标跟踪 红外弱小目标 孪生网络 TRANSFORMER 多特征提取
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基于改进顶帽变换的红外弱小目标检测 被引量:2
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作者 张晶晶 曹思华 +1 位作者 崔文楠 张涛 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期267-276,共10页
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... 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。 展开更多
关键词 红外弱小目标 目标检测 顶帽变换 局部对比度 目标增强
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改进YOLOv7+Bytetrack的小目标检测与追踪 被引量:11
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作者 聂源 赖惠成 高古学 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期189-202,共14页
近年来,目标检测技术已经相当成熟,但小目标检测一直是目标检测领域的一大挑战。为了解决这一问题,设计一种名为MFF-YOLOv7的小目标检测算法,该算法旨在提高小目标检测的准确率。设计级联双向特征金字塔KBiFPN,以及联合提出的多级感受... 近年来,目标检测技术已经相当成熟,但小目标检测一直是目标检测领域的一大挑战。为了解决这一问题,设计一种名为MFF-YOLOv7的小目标检测算法,该算法旨在提高小目标检测的准确率。设计级联双向特征金字塔KBiFPN,以及联合提出的多级感受野特征聚合模块MFA,来聚合浅层特征并增强特征的信息表达能力。为了解决小目标漏检问题,设计了新的解耦头和新的注意力机制。新的解耦头对小目标的检测能力更强,新的注意力机制可以重点关注感兴趣的小目标区域。引入了一种新的损失函数ECIOU,旨在加快模型的收敛速度。为了验证模型的性能,分别在三个小目标数据集上进行了实验。实验结果表明,MFF-YOLOv7算法提高了检测精度。同时,使用多目标追踪Bytetrack算法在MOT17和VisDrone2019-MOT两个多目标追踪数据集上对新模型进行了验证,进一步证明了其有效性。此外,MFF-YOLOv7算法在动态视频追踪中表现出了良好的性能。 展开更多
关键词 MFF-YOLOv7 小目标检测 多级感受野 多目标追踪 Bytetrack
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基于可见光-红外跨域迁移的红外弱小目标检测 被引量:2
9
作者 薛如翔 卫俊杰 +2 位作者 周华伟 杨海 王喆 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第10期287-294,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 红外弱小目标 目标检测 深度学习 域自适应 无监督
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基于海天线的红外掠海小目标跟踪
10
作者 李颖娟 许开銮 +3 位作者 刘培桢 宋金鸿 曹玉举 张旭辉 《应用光学》 CAS 北大核心 2024年第1期70-78,共9页
针对红外掠海小目标对比度低,容易受到噪声、海面杂波、云层等干扰,导致跟踪失败的问题,提出了一种基于海天线的红外掠海小目标跟踪方法。通过对红外成像系统进行分析,利用拉普拉斯滤波抑制背景噪声,根据图像中海天线的位置信息,确定目... 针对红外掠海小目标对比度低,容易受到噪声、海面杂波、云层等干扰,导致跟踪失败的问题,提出了一种基于海天线的红外掠海小目标跟踪方法。通过对红外成像系统进行分析,利用拉普拉斯滤波抑制背景噪声,根据图像中海天线的位置信息,确定目标所在区域并进行目标检测。检测出可疑目标后,利用其灰度、尺寸、面积等特征信息,选出真实目标进行跟踪。实验结果表明,该算法对红外掠海小目标有很好的跟踪效果。 展开更多
关键词 海天线检测 红外小目标 目标检测 目标跟踪
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改进YOLOv3的红外弱小目标检测
11
作者 臧涛 傅志凌 +3 位作者 王喆 钮赛赛 王梦如 杨海 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第11期3479-3485,共7页
为解决在红外场景下小目标携带的特征信息较少,导致检测结果精度较低且容易出现漏检等问题,建立一种红外弱小目标检测模型。使用改进的K-means聚类算法对YOLOv3的anchor进行重新聚类,聚类中心点的迭代以交并比代替原来的欧氏距离。通过... 为解决在红外场景下小目标携带的特征信息较少,导致检测结果精度较低且容易出现漏检等问题,建立一种红外弱小目标检测模型。使用改进的K-means聚类算法对YOLOv3的anchor进行重新聚类,聚类中心点的迭代以交并比代替原来的欧氏距离。通过改进的空间金字塔池化模块将浅层空间特征与深层语义特征相融合,丰富红外弱小目标的特征信息。将EIoU引入到YOLOv3中,使目标框和锚框的宽度和高度的差异最小化。实验结果表明,该模型在SAITD数据集上的查准率达到了94.83%,平均查准率达到了89.26%,检测精度优于传统红外目标检测网络及部分深度目标检测网络。 展开更多
关键词 红外弱小目标检测 K-MEANS 空间金字塔池化 特征融合 EIoU YOLOv3 损失函数
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智能抑制复杂空间背景下的红外弱小目标检测方法
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作者 葛诗然 刘睿恺 +1 位作者 李娜 赵慧洁 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期266-278,共13页
在超远距离红外目标探测中,由于杂散光、探测器热传导及闪元盲元等复杂干扰,红外图像的背景常表现为非均匀性。同时,目标成像尺寸小,缺乏明显的形状和纹理特征,增加了检测与识别的难度。传统的特征提取方法易出现大量虚警,深度学习方法... 在超远距离红外目标探测中,由于杂散光、探测器热传导及闪元盲元等复杂干扰,红外图像的背景常表现为非均匀性。同时,目标成像尺寸小,缺乏明显的形状和纹理特征,增加了检测与识别的难度。传统的特征提取方法易出现大量虚警,深度学习方法在特征提取方面具有优势,但在复杂背景干扰下训练难度较大。文中将计算机视觉领域中的背景重建问题与红外图像弱小目标检测任务相结合,提出了一种基于复杂背景智能抑制的红外弱小目标检测方法。该方法采用编码器-解码器架构设计了红外场景优化编解码背景抑制网络模型,引入多级融合机制和残差融合模块以实现多尺度特征提取和多层次特征融合,并提出感知一致性损失函数提高背景重建的鲁棒性。通过背景残差抵消策略有效实现背景抑制,最终结合全局阈值分割完成弱小目标检测任务。实验结果表明,与对比方法相比,文中方法在抑制背景方面背景标准差最高降幅达43.41%,目标信噪比最高提升至110.0257。在目标检测方面,四组数据中检测率均超过95%,展现出优异的检测效果,具有较强的工程实用性,为复杂背景下的红外弱小目标检测任务提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 红外弱小目标检测 背景抑制 残差网络 阈值分割 深度学习
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采用图像块对比特性的红外弱小目标检测 被引量:43
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作者 王刚 陈永光 +2 位作者 杨锁昌 高敏 戴亚平 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期1424-1433,共10页
对红外图像小目标与背景的特性进行了分析,提出一种基于图像块邻域对比特性的红外弱小目标检测算法用于有效检测低信噪比条件下的红外弱小目标。该方法利用大尺度图像块邻域最大对比特性(IPMCM)获得图像显著图并自适应分割感兴趣区域;... 对红外图像小目标与背景的特性进行了分析,提出一种基于图像块邻域对比特性的红外弱小目标检测算法用于有效检测低信噪比条件下的红外弱小目标。该方法利用大尺度图像块邻域最大对比特性(IPMCM)获得图像显著图并自适应分割感兴趣区域;然后计算多尺度图像块邻域最小对比度并进行最大值合并操作;最后以自适应阈值精确检测目标位置。文中从理论上分析了红外目标图像测试算法的有效性,使用该检测算法检测了弱小目标的性能,并与其它检测方法进行了对比。实验结果显示,提出的方法能够在低信噪比条件下有效地检测出红外弱小目标,在参与实验的8幅图片中均见实效。与局部概率分析、中值滤波和Top-Hat等方法相比,本文方法在目标检测性能对比试验中的检测率最高,虚警率最低。 展开更多
关键词 目标检测 红外弱小目标 图像块 对比检测 感兴趣区域
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弱目标检测前跟踪技术研究综述 被引量:40
14
作者 杨威 付耀文 +2 位作者 潘晓刚 张志勇 黎湘 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1786-1793,共8页
该文阐述了弱目标检测前跟踪的基本原理,重点综述了近年来检测前跟踪技术的研究现状,包括动态规划、递归贝叶斯滤波、有限集统计学及直方图概率多假设跟踪等方法,对检测前跟踪技术的应用亦有相关介绍.最后在现有研究发展的基础上,着眼... 该文阐述了弱目标检测前跟踪的基本原理,重点综述了近年来检测前跟踪技术的研究现状,包括动态规划、递归贝叶斯滤波、有限集统计学及直方图概率多假设跟踪等方法,对检测前跟踪技术的应用亦有相关介绍.最后在现有研究发展的基础上,着眼于提高针对弱目标的检测和跟踪性能及检测前跟踪算法鲁棒性的迫切需求,提出了检测前跟踪技术需重点关注和解决的若干问题,包括检测前跟踪算法的性能分析与评估、邻近弱目标检测前跟踪、机动弱目标的检测前跟踪、弱目标的多传感器融合检测和跟踪及弱目标的联合检测、跟踪与分类等方面. 展开更多
关键词 弱目标检测 检测前跟踪 动态规划 粒子滤波 有限集统计学理论
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动态规划算法进行弱目标检测的机理研究 被引量:46
15
作者 强勇 焦李成 保铮 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期721-727,共7页
低信杂噪比环境中对弱小目标的检测,已经在信号处理、红外图像序列检测等领域中引起人们的广泛关注。动态规划实际上是一个多阶段决策的优化问题,它是检测前跟踪(TBD)处理过程中提出的一种有效检测弱小运动目标的方法。该文分析了动态... 低信杂噪比环境中对弱小目标的检测,已经在信号处理、红外图像序列检测等领域中引起人们的广泛关注。动态规划实际上是一个多阶段决策的优化问题,它是检测前跟踪(TBD)处理过程中提出的一种有效检测弱小运动目标的方法。该文分析了动态规划算法进行弱小目标检测的机理,在此基础上对两类动态规划算法进行了革新,并给出了一个统一的递推关系式。仿真结果表明此算法对弱小目标具有较强的检测能力,比一般的弱目标的检测方法SNR性能上约提高3~5dB。 展开更多
关键词 动态规划算法 目标检测 多阶段决策 递推关系式 检测前跟踪 似然函数 图像处理
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一种有效的用于雷达弱目标检测的算法 被引量:35
16
作者 强勇 焦李成 保铮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期440-443,共4页
低信噪比的环境中对弱小目标的检测和跟踪已经在雷达信号处理领域中引起人们的广泛关注 .检测前跟踪 (TBD)方法对弱小目标的检测非常有效 ,其基本思想是为避免恒虚警率 (CFAR)处理带来的信噪比损失 ,而直接对原始数据进行处理 .但这样... 低信噪比的环境中对弱小目标的检测和跟踪已经在雷达信号处理领域中引起人们的广泛关注 .检测前跟踪 (TBD)方法对弱小目标的检测非常有效 ,其基本思想是为避免恒虚警率 (CFAR)处理带来的信噪比损失 ,而直接对原始数据进行处理 .但这样做运算量是很大的 ,多数场合难以接受 .本文提出了CFAR和TBD联合检测的思想 ,即加入低门限CFAR检测和求秩过程对数据进行预处理 ,引进平滑度的概念以消除一些为伪航迹 .仿真结果表明此算法的运算量较小而比一般的检测方法SNR性能上约提高 2~ 3dB . 展开更多
关键词 检测前跟踪 动态规划算法 弱目标检测 雷达 信号处理
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新型Top-hat变换及其在红外小目标检测中的应用 被引量:25
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作者 白相志 周付根 +1 位作者 解永春 金挺 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第5期643-649,共7页
为了简单有效地提高Top-hat变换的目标检测能力,降低噪声及复杂背景对其性能的影响,提出了一类新的Top-hat变换。首先分析了经典Top-hat变换的缺点,然后用两个不同但互相关联的结构元素重新组织经典Top-hat变换的运算形成新型Top-hat变... 为了简单有效地提高Top-hat变换的目标检测能力,降低噪声及复杂背景对其性能的影响,提出了一类新的Top-hat变换。首先分析了经典Top-hat变换的缺点,然后用两个不同但互相关联的结构元素重新组织经典Top-hat变换的运算形成新型Top-hat变换。接着分析了新型Top-hat变换和经典Top-hat变换的不同,并详细分析了由此产生的新特性。由于新型Top-hat变换中的两个结构元素充分考虑了目标区域与其周围区域的差异,使得新型Top-hat变换不仅能抑制经典Top-hat变换的缺点,而且能增强其目标检测能力。实验结果表明,新型Top-hat变换较经典Top-hat变换和其他常用算法能更好地检测复杂背景下的红外弱小目标。 展开更多
关键词 目标检测 红外弱小目标 Top—hat变换 结构元素
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一种基于区域背景预测的红外弱小目标检测方法 被引量:22
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作者 尹超 向健勇 韩建栋 《红外技术》 CSCD 北大核心 2004年第6期62-65,共4页
提出了一种基于区域均值化背景模型的背景预测算法,用于红外弱小目标检测,算法通过“区域均值化背景模型”,来减小背景起伏对背景预测的影响,从而实现对背景更准确的预测,达到提高弱小目标检测性能的目的,算法适用于强对比度云层的空背... 提出了一种基于区域均值化背景模型的背景预测算法,用于红外弱小目标检测,算法通过“区域均值化背景模型”,来减小背景起伏对背景预测的影响,从而实现对背景更准确的预测,达到提高弱小目标检测性能的目的,算法适用于强对比度云层的空背景、具有人造干扰物的背景和空地背景的红外图像中,具有较强的抗噪音特性,是背景预测算法的一个重要扩展,针对实际红外图像的试验仿真表明,提出的算法是有效的。 展开更多
关键词 红外弱小目标 红外图像 预测算法 对比度 弱小目标检测 背景 仿真 扩展 模型 区域
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多ADSP-TS201红外弱小目标实时检测跟踪系统的硬件设计 被引量:13
19
作者 王广平 许廷发 +1 位作者 倪国强 高昆 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期941-944,共4页
介绍了红外弱小目标实时检测跟踪系统的硬件设计。重点介绍了系统中信号处理模块部分的设计,该部分采用Analog Device公司的600 MHz高性能数字信号处理器ADSP-TS201,四片ADSP-TS201以松耦方式互联,构成并行信号处理模块。该模块定点运... 介绍了红外弱小目标实时检测跟踪系统的硬件设计。重点介绍了系统中信号处理模块部分的设计,该部分采用Analog Device公司的600 MHz高性能数字信号处理器ADSP-TS201,四片ADSP-TS201以松耦方式互联,构成并行信号处理模块。该模块定点运算的峰值速度可达到19.2 GMAC(16Bit),浮点运算的峰值速度可达到14.4 GFLOPS。为完成对序列红外图像中弱小目标的实时检测跟踪处理提供了硬件平台。 展开更多
关键词 ADSP-TS201 红外弱小目标 目标检测 目标跟踪
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基于改进多尺度分形特征的红外图像弱小目标检测 被引量:27
20
作者 谷雨 刘俊 +2 位作者 沈宏海 彭冬亮 徐英 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1375-1386,共12页
为提高红外图像弱小目标检测的准确率和实时性,在分析用于红外图像增强的分形参数K相关的多尺度分形特征(MFFK)基础上,提出了一种基于改进多尺度分形特征(IMFFK)的红外图像弱小目标检测算法。首先,将基于地毯覆盖法的分形维数计算公式代... 为提高红外图像弱小目标检测的准确率和实时性,在分析用于红外图像增强的分形参数K相关的多尺度分形特征(MFFK)基础上,提出了一种基于改进多尺度分形特征(IMFFK)的红外图像弱小目标检测算法。首先,将基于地毯覆盖法的分形维数计算公式代入MFFK计算公式,提出了一种改进多尺度分形特征(IMFFK)用于图像增强。其次,对IMFFK特征计算进行简化,采用自适应阈值分割得到感兴趣目标区域,提出了一种具有较高计算效率的红外图像弱小目标检测算法。最后,通过仿真图像分析了主要参数对图像增强和算法耗时的影响,采用红外真实图像进行了算法检测性能测试,并与当前基于局部对比度测度的目标检测算法进行了对比。实验结果表明,提出的算法虽然在一些检测场景具有较多虚警,但能同时适用于弱小目标和较大目标检测,且无论目标为亮目标或暗目标。提出算法对于低分辨率红外图像(320×240)检测接近30 frame/s。提出算法具有较强的适用性,能够检测出红外图像中具有较高局部对比度的目标。 展开更多
关键词 红外图像 弱小目标检测 多尺度分形特征 图像增强
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