弱小目标

摘要： 为了有效解决动态背景变化导致弱小目标检测率低的问题,文中提出了改进时空滤波的红外弱小目标检测算法。首先在分析红外图像成像特性的基础上,针对目标区、背景区和边缘轮廓区不同梯度特性的差异,提出改进的各向异性空域滤波算法,该算法充分利用空间域的梯度信息来构建不同方向的扩散滤波函数,并结合图像不同特性的梯度差异选取扩散函数值最小的两个方向的均值作为时域滤波结果,以最大限度地保留目标信号;接着为有效增强弱小目标的能量,针对高阶累积量仅利用像元点时域信息来构建能量增强的不足,提出了一种结合时空邻域块的能量增强算法,实验表明,本文提出的算法能有效提升动态场景下的弱小目标的检测能力。

摘要： 针对现有目标检测网络很难适应复杂战场环境下的超视距、遮挡、多视角变化等干扰的影响,提出了一种基于多金字塔池化模型的整体嵌套卷积网络,该网络通过引入空洞卷积思想,在保证卷积特征分辨率不变的基础上提高弱小目标的检测精度;同时,本文所提的模型也将通过多孔空间金字塔池化将多尺度上下文特征进行融合,然后在整体嵌套卷积基础上利用装甲目标的形状先验找到感兴趣的目标区域,有效地提升目标的表征能力与抗干扰能力。仿真测试结果表明,本文所提的目标检测识别网络可以有效地提高复杂背景下装甲目标的检测与识别精度。

摘要： 结合弹载摄像机的成像特点,对不同目标在弹载图像中的尺度信息进行分析,重点对复杂作战环境下的弱小目标检测问题进行研究。优化小目标样本数据结构,扩充小目标样本比例,并将远距离成像不易区分类别的目标统一标注为“target”类。优化Yolo v3网络结构,利用K-means对多尺度预测分支上的anchor大小重新聚类,并在FPN大尺度特征提取前融合中、小尺度特征信息,通过卷积注意力模块和双线性插值上采样提高特征图中显著特征的表达能力,减少弱小目标特征信息损失。优化后的算法大幅度提高了弱小目标检测精度,降低误检和漏检率,并保证了算法的处理速度。

摘要： 针对现有图像序列弱小目标识别存在图像特征学习不全面、训练样本较大,导致对相似物体识别率及准确率较低的问题,提出基于多模态深度学习的图像序列弱小目标识别。利用弱小目标与背景之间的相关性对单帧图像进行背景抑制,得到目标和高频噪声,对图像做目标分割处理,剔除高频噪声。在此基础上,使用加入稀疏性约束的自编码器不断调节其自身参数,压缩输入信息,提取有用的输入特征,训练出最佳唯一向量,使用优化的CNN深度学习模型完成弱小目标识别。实验结果表明,所提方法能够在不依赖大量识别训练的情况下,始终保持较高的识别率,最大识别率为99.21%,优于传统方法。

摘要： 随着各国空间飞行器技术的不断发展,空间弱小目标成像探测技术的应用愈加广泛。受限于观测距离和空间光照角的变化,强光背景下暗弱目标检测成为难题。介绍了几种典型逆光探测手段,并针对强光背景下目标检测难题,通过自适应曝光策略控制探测器工作在目标最佳信噪的线性区,在此基础上,采用一种基于速度估计的目标能量累积算法,可实现高可靠弱小目标检测与提取,为后续空间应用提供有效途径。

摘要： 针对小目标检测方法受信噪比影响较大的情况,本文提出了一种时空联合小目标检测方法,通过使用目标的灰度特征,梯度特征,运动特征实现对小目标的检测,并在FPGA平台上完成了硬件实现.实验结果表明,本文提出的算法检测准确性较高,实时性较好,能够实现对红外小目标的实时检测.

摘要： 机动弱小目标的检测和跟踪是当前研究的难点问题,而高脉冲重复频率(HPRF)雷达机动弱小多目标的检测跟踪问题同时面临雷达距离测量模糊、目标机动和目标低可观测等问题,更具复杂性.因此,对HPRF雷达机动弱小目标检测和跟踪的研究现状进行了详细分析,总结了该问题的关键难点,并结合前期研究,给出了具体可行的研究方向和思路,提炼了需解决的模糊量测似然函数的构建、目标丢失和消失的判别、"同源"目标的有效划分、乱序观测子量测重要性评估等关键技术,为HPRF雷达机动弱小目标检测和跟踪问题的研究提供参考.

摘要： 针对复杂环境下焊接缺陷的自动检测需求,提出了一种逐层分割的自动检测方法.本方法利用形态学灰度重建对图像进行前景和背景的初次分割,然后利用轮廓的差分特性得到待检测对象的边缘以进行二次分割,进而对获取到的检测对象通过均值偏离法得到种子点,并在种子点上利用区域生长法最终得到弱小缺陷目标.最后通过实验验证了本文提出的检测系统对于焊接缺陷检测是有效的.

摘要： 在实现弱小目标图像视觉传达时,背景噪声等因素会影响目标检测的结果,从而削减视觉传达效果.提出基于时空域滤波的弱小目标图像视觉传达设计方法,利用引导滤波对图像作平滑处理,提高弱小目标点的灰度级,再通过微偏分方程获取图像序列中目标点的背景基准线,完成图像时空域背景抑制;采用直方图均衡法计算灰度级像素点出现概率,为像素点赋予门限值,经过均衡化处理过程计算图像增强后的灰度值;确定目标位置质心点,使用随机样本表示概率分布,在测量过程中对粒子权值大小与样本方位调整,输出目标检测信息;提取目标特征,将视觉传达变换为目标前景与图像背景分割问题,引入粒子群算法得到最佳视觉传达设计效果.实验结果表明,所提方法的视觉传达效果好,且传达处理速度不受图像尺寸的限制.

摘要： 弱小船舶目标实时检测因在海上搜救、无人船和海上交通管理等领域中的众多应用而备受关注.虽然基于深度学习的目标检测算法,如YOLO(you only look once)和SSD(single shot multibox detector)等取得了不错的目标检测性能,但是它们仍然无法实时有效检测出海上弱小船舶运动目标.针对此问题,文章提出了一种改进的深度学习网络结构,结合SELU(scaled exponential linear units)激活函数,有效解决了已有的YOLOv2算法对弱小目标检测率较低的不足以及YOLOv3算法中残差网络结构冗余的问题.实验表明,该文提出的方法在海上弱小船舶目标检测上,比原YOLO算法具有更高的检测精度、更快的检测速度和更优良的鲁棒性.该方法在低配硬件环境中仍具有实时性的特点,因此对算法的推广应用具有实际的意义.

摘要： 主要介绍了一种基于运动分析的红外图像弱小目标检测的新方法.方法采用了单帧目标提取和多帧目标筛选的模式.在单帧目标提取中在传统滤波的基础上引入新的Robinson滤波,更多地保留了目标信息;采用多种滤波联合降噪.在多帧目标筛选中,对小目标的运动特征进行分析,提出利用能量积分和运动历史图像增强目标轨迹进行目标检测的方法.之后对提出的方法进行了实验,结果表明算法能够有效的识别红外图像序列中的小目标.

摘要： 针对云层背景下红外变分辨率弱小目标的成像特性，提出一种基于尺度空间理论的小目标检测方法。首先建立高斯小目标参数模型，以高斯核生成待检测图像的尺度空间，然后对尺度空间进行MSA最佳尺度匹配，提取目标感兴趣区域(ROI)。构造ROI尺度自适应对比度作为检测判据，实现小目标最终检测。对红外视频和仿真图像分别进行实验，结果表明，算法对不仅能够对目标精确定位，且可以准确估计目标像尺寸，同时具有较高的算法执行效率，检测率和较低的虚警率，并可实现弱小目标信号的检测。

摘要： 根据光电跟踪系统的图像处理算法和图像参数设置操作,建立光电跟踪系统对弱小目标跟踪图像处理仿真平台,仿真得出光电跟踪系统图像参数设置对弱小目标提取误差的影响规律,并对仿真规律进行试验验证,提出最优的光电跟踪系统图像参数设置方法为:图像信噪比大于等于1时，调整密度盘使图像最大亮度值接近饱和,阈值设置为40左右；图像信噪比小于1时，阈值设置为略大于图像最大亮度值的一半。

摘要： 针对红外搜索跟踪系统对复杂云层背景条件下红外弱小目标检测问题，提出了一种低虚警率的弱小目标稳健检测算法。文章首先定义了复杂背景下弱小目标信杂比，然后利用基于多算子联合滤波算法检测目标，最后基于弱小目标灰度特性及运动特性剔除云层边缘等虚警干扰。实测图像序列目标检测结果表明，算法能够有效检测复杂云层背景中的低信杂比弱小目标，虚警率低，同时算法易于硬件并行实现，已经有效应用到了我们研制的红外搜索跟踪系统实时图像处理机中。

摘要： 由于自然物具有结构自相似性的分形几何特征,云背景条件下,天空和云彩的红外图像在灰度分布上具有强的自相似性,而目标与自然物边缘是奇异点。小目标与自然物只有边缘,没有分形结构的自相似性.采用八种分形结构对区域内像素进行旋转映射,确定最小误差为该区域的分形结构,进行图像恢复,恢复出的图像只包含背景.当原始图像与恢复图像的灰度差大于阈值时,检测出的目标为弱小目标.

摘要： 红外弱小目标一直是自动监控和告警系统中的热点和难点.重点分析和介绍了红外弱小目标的探测、识别和跟踪算法。

摘要： 本发明公开了一种基于目标显著性的卫星图像对地面弱小运动目标检测方法，用于解决现有方法对弱小运动目标检测率低的技术问题。技术方案是首先对显著性图像进行背景建模，对灰度图像进行显著性分析，强化图像中的运动目标。通过对显著性图像进行高斯混合背景建模，解决了弱小运动目标检测难题，利用分级产生轨迹，利用轨迹信息滤除虚警，相对于背景技术方法，检测率提升了10％，虚警率降低了5％。

摘要： 本发明公开了一种基于目标显著性的卫星图像对地面弱小运动目标检测方法，用于解决现有方法对弱小运动目标检测率低的技术问题。技术方案是首先对显著性图像进行背景建模，对灰度图像进行显著性分析，强化图像中的运动目标。通过对显著性图像进行高斯混合背景建模，解决了弱小运动目标检测难题，利用分级产生轨迹，利用轨迹信息滤除虚警，相对于背景技术方法，检测率提升了10％，虚警率降低了5％。

摘要： 本发明涉及一种复杂背景下动目标或弱小目标的实时鲁棒跟踪装置，该装置的目标图像预处理单元对输入的图像进行预处理；直方图统计单元进行计算和处理得到图像的灰度直方图；计算灰度图像特征单元计算灰度直方图中最大灰度值xmax与非零的最小灰度值xmin之差Δx，计算最大灰度值的像素的个数ymax与非零的最小灰度值的像素的个数ymin之差Δy；判断单元根据Δx和Δy自主判断该图像是属于低对比度、弱小目标的情况还是复杂背景条件的情况；然后装置自主决定采用相应的跟踪方法进行目标跟踪并输出跟踪结果。本发明采用图像灰度直方图中的能够有效表征图像的对比度以及灰度复杂度两种特征综合判决，取得了很好的判决结果。

摘要： 本发明提供了一种基于目标检测模型的红外弱小目标实时检测方法和系统，构建了红外弱小飞机检测数据集，其次对提取特征主干网络进行了重新设计，使得网络能够更适应弱小目标的特征提取；再次在骨干网络后添加空间金字塔池化层，以获得不同的感受野，使得网络模型对弱小目标的定位能力增强；最后针对红外弱小目标尺寸较固定和单一，减少检测头，并通过特征金子塔将浅层信息与深层信息进行融合，使得网络具有更高的检测准确率和具有更强的鲁棒性。本发明不仅提高了在复杂背景下弱小目标检测的准确率和速度，还提高了弱小目标检测算法的鲁棒性及适应性。

摘要： 本发明公开了一种强杂波环境下对弱小目标和高机动目标探测跟踪的方法，将雷达全域探测范围内的目标和量测进行数据聚簇，基于K‑Best最优假设对每个聚簇做最优假设生成及假设概率计算，构建连续扫描周期下每个数据聚簇的轨迹树结构并基于N‑Scan假设剪枝，将保留的分枝k‑N时刻的航迹值送至用户航迹显示界面进行航迹更新。本发明将交互多模型算法与多假设跟踪算法相融合的方式，利用交互多模型算法对航迹进行滤波外推，减小目标机动所引起的跟踪误差，再使用多假设跟踪算法进行数据聚簇、基于K‑Best最优假设生成及假设概率计算、基于N‑Scan假设剪枝，减小由外推点迹较大的误差而导致数据关联错误的几率。

摘要： 本发明公开了一种基于目标坐标分布特性的弱小目标恒虚警检测方法，在对目标进行阈值分割得到离散点的基础上，首先对离散点的目标分布特性来自适应的划分恒虚警统计子区域来进行阈值检测，然后对每个被分割子区域进行目标数目统计得到整幅图像的虚警概率，最后在设定的恒虚警值的基础上，通过阈值迭代公式得到下一帧的子区域分割阈值，最终达到控制虚警率的目的。本发明极大地降低了算法的计算复杂度，满足实时性的要求，易于后续的硬件化操作；虚警率可控，探测率较高，对弱小目标的检测精度较高。

摘要： 本发明涉及一种复杂背景下动目标或弱小目标的实时鲁棒跟踪装置，该装置的目标图像预处理单元对输入的图像进行预处理；直方图统计单元进行计算和处理得到图像的灰度直方图；计算灰度图像特征单元计算灰度直方图中最大灰度值xmax与非零的最小灰度值xmin之差Δx，计算最大灰度值的像素的个数ymax与非零的最小灰度值的像素的个数ymin之差Δy；判断单元根据Δx和Δy自主判断该图像是属于低对比度、弱小目标的情况还是复杂背景条件的情况；然后装置自主决定采用相应的跟踪方法进行目标跟踪并输出跟踪结果。本发明采用图像灰度直方图中的能够有效表征图像的对比度以及灰度复杂度两种特征综合判决，取得了很好的判决结果。

摘要： 本发明公开了一种基于半监督孪生网络的红外弱小目标跟踪方法，首先根据目标位置获取目标图像和搜寻区域图像，接着将搜寻区域图像输入至滤波网络进行编解码操作得到响应权值图，利用响应权值图对搜寻区域图像进行激活得到滤波图像，再将目标图像和滤波图像输入至特征提取网络提取特征并分别计算自注意力和交叉注意力，最后对各自分支的两种注意力融合后将两个分支的最终输出进行相关性计算，得到目标在当前帧的准确位置。本发明所提出的红外弱小目标跟踪方法，使用半监督的方式训练滤波网络，能够有效抑制红外图像中的背景噪声；充分利用目标图像和搜寻区域的注意力信息，在满足实时性要求的基础上显著的提高了对红外弱小目标的跟踪精度。

摘要： 本发明提供一种基于局部对比度的红外弱小目标检测方法及装置，所述方法包括设置一个滑动窗口，由该滑动窗口从左至右、自上而下遍历图像I(x,y)，将图像I(x,y)划分为个彼此不重叠的图像块，计算图像块的响应值；计算图像I(x,y)中每个像素点的对比度，将所述图像I(x,y)中的每个像素点的灰度值替换为对比度，得到对比度图；基于所述对比度图，获取显著图；获取目标检测阈值Th；基于所述目标检测阈值Th，将所述显著图转化为二值图像，并从二值图像中获得原始点集points；对所述原始点集points进行聚类分析，根据聚类结果获得目标的位置和尺寸。该方法能够提高目标检测的正确率。

摘要： 本发明公开了一种基于形态和多示例学习的遥感图像弱小目标检测方法，步骤如下：(1)生成训练集；(2)更新每个包的像素；(3)利用多示例概率模型构建目标函数；(4)求目标函数值最大时对应的标准特征向量；(5)基于形态学检测遥感图像中的疑似目标；(6)基于疑似目标与标准特征向量的响应值检测遥感图像中的目标。本发明通过建立多示例模型并进行优化得到标准特征向量，基于形态学与标准特征向量对弱小目标进行检测，具有不需要大量精确标记的数据、能检测各个方向的目标、速度快、精度高的优点。