国家自然科学基金(60902080)
- 作品数：10 被引量：55H指数：4
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- 基于曲面波变换的红外弱小目标背景抑制被引量：1
- 2011年
- 提出了一种基于曲面波变换的弱小目标背景抑制新方法,解决红外搜索跟踪系统探测远距离弱小目标中复杂结构化背景抑制难题。根据红外图像中目标和背景杂波的特性,首先,采用曲面波变换对序列图像进行多尺度、多方向和各项异性分解,提取图像的多尺度和方向细节特征;其次,根据目标和背景杂波信号的差异,通过应用设计的核函数调整分解后的各尺度和方向的子带系数值;然后,重构修改后的各子带,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的;最后,采用自适应阈值分割技术得到真实目标点,最终实现对弱小目标的精确探测。实验结果显示,与局部去均值和最大中值滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比(signal-to-clutter ratio,SCR)在1.6以上的目标。
- 秦翰林梁宇恒周慧鑫赖睿刘上乾
- 关键词：目标检测核函数
- 基于塔型对偶树方向滤波器组的弱小目标背景抑制方法被引量：1
- 2012年
- 复杂背景抑制是红外监视告警系统探测远距离目标的一个难题,提出了一种将塔型对偶树方向滤波器组与改进的视网膜皮层理论相结合的弱小目标背景抑制方法。首先,采用塔型对偶树方向滤波器组对图像进行多尺度、多方向分解,提取图像的多尺度和方向细节特征;然后,根据目标和背景杂波信号的差异,通过应用改进的视网膜皮层理论公式调整分解后的各子带系数,从而将红外图像中弱小目标信号和背景杂波分离,达到抑制背景的目的。与二维最小均方误差和最大中值滤波方法相比较,实验结果显示该方法能有效地检测出信杂比在1.6以上的目标。
- 秦翰林姚柯柯周慧鑫刘上乾赖睿
- 关键词：信息处理技术目标检测
- 采用双阈值的非制冷IRFPA盲元迭代检测算法被引量：9
- 2011年
- 盲元是影响非制冷红外焦平面阵列(IRFPA)成像质量的因素之一。在对非制冷红外焦平面阵列中盲元的响应特性分析的基础上,提出一种基于双阈值快速迭代盲元检测算法。该算法基于双参考辐射源,采集辐射源两个不同温度下的成像图像,当非制冷IRFPA器件工作在线性区时,正常像元的灰度响应会随外界温度而发生变化,且该变化呈近似线性关系;此时,盲元的灰度响应几乎不随着温度的变化而改变,表现为某一固定灰度值,因此,可利用非制冷IRFPA响应的这种线性特征来检测出过热像元和死像元。实验结果验证了该算法的有效性,为非制冷IRFPA的盲元补偿提供了基础。
- 周慧鑫魏亚姣秦翰林刘群昌赖睿
- 关键词：盲元检测响应特性非制冷红外焦平面阵列
- 采用剪切波变换的红外弱小目标背景抑制被引量：24
- 2011年
- 提出了一种将剪切波变换与贝叶斯统计机理相结合的背景抑制新方法来解决红外搜索跟踪系统探测复杂空中和地面背景杂波中的弱小目标这一难题.根据红外图像中目标和背景杂波的不同分布特性,首先,采用剪切波变换对原始红外图像进行多尺度和多方向分解,获得原始图像的多尺度和方向细节特征,然后,通过应用高斯尺度混合模型进行处理,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的,最后采用经典的自适应阈值分割技术得到目标图像,最终实现目标检测.与二维最小均方误差滤波方法相比较,几组实验结果显示,对弱小目标复杂背景具有较好的抑制效果.
- 秦翰林李佳周慧鑫赖睿刘上乾
- 关键词：目标检测剪切波变换
- 基于Shape Context和尺度不变特征变换的多模图像自动配准方法
- 2011年
- 提出了基于修正的尺度不变特征变换(SIFT)特征提取和Shape Context特征描述算子相结合的多模图像自动配准算法,该算法利用修正的SIFT算法提取多模图像中的特征点,然后采用Shape Context算子描述特征点,利用特征点周围区域边缘点的梯度方向形成特征向量。采用欧氏距离作为匹配标准对多模图像中特征点进行初始匹配,然后通过RANSAC算法消除误匹配的特征点对,并采用最小二乘法计算仿射变换参数,最后通过仿射变换和双线性插值实现图像配准。对红外图像和可见光图像的配准实验结果表明了本算法的有效性和稳定性。
- 王炳健卢刚黄洋李庆秦翰林
- 关键词：多模图像配准尺度不变特征变换RANSAC算法
- 基于多尺度分解的超光谱图像异常检测被引量：5
- 2012年
- 提出了一种基于多尺度分解的超光谱图像异常检测算法。在目标和背景均未知的前提下,利用光谱和空间两种信息完成对异常目标信号的定位,从而实现超光谱遥感数据中异常目标检测。首先利用非下采样塔式变换对超光谱图像进行分解,将其划分为不同尺度子块;然后依据超光谱图像同一波段不同尺度空间内相邻系数的相关性,采用不同波段各个尺度空间的反锐化掩模方法优化背景数据分布,从而抑制异常数据对背景的干扰;最后利用设计的核RX算子得到异常目标检测结果。为验证方法的有效性,利用真实和模拟的AVIRIS数据进行了实验,并与经典RX算法相比较,实验结果表明,基于非下采样塔式分解的异常检测方法具有更好的检测性能和较低的虚警。
- 秦翰林姚柯柯程茂林周慧鑫张翔赖睿
- 关键词：超光谱图像异常检测
- 采用视觉细胞响应模型的小目标复杂背景抑制被引量：2
- 2011年
- 为了提高地面和云层等红外复杂背景下弱小目标的检测性能,提出了一种基于视觉细胞响应模型的红外弱小目标背景抑制新方法.首先利用简单细胞的感受野计算模型将原始图像采用Gabor函数卷积获得相同大小的两幅图像;然后采用设计的复杂细胞响应的非线性汇聚策略函数对获得的两幅图像进行融合处理,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的;最后采用自适应阈值分割技术得到目标点,实现了对红外弱小目标的检测跟踪.实验结果显示,与去局部均值和最大中值滤波两种滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比较低的弱小目标信号.
- 秦翰林韦桂锋周慧鑫赖睿刘上乾
- 关键词：目标检测视觉感知模型
- 基于多尺度截断的弱小目标复杂背景抑制被引量：4
- 2010年
- 红外复杂背景抑制是红外告警等系统发现远距离弱小目标的难题之一。提出了一种将奇异值分解与对偶树复小波变换(DTCWT)相结合的多尺度截断复杂背景抑制新方法。首先采用DTCWT对图像进行正变换,获得图像的多尺度和方向细节特征;然后根据目标和背景杂波信号系数在不同尺度之间的差异,对各子带采用奇异值分解进行处理,并利用最大的特征值重构子带;最后将系数调整后的各子带逆变换到图像域,从而将弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的。实验结果表明,该算法可以在很大程度上抑制结构化背景,保存并增强目标信号。
- 周慧鑫秦翰林赖睿刘上乾
- 关键词：图像处理对偶树复小波变换奇异值分解目标检测
- 采用多尺度隐式马尔可夫模型的红外图像背景抑制被引量：13
- 2011年
- 提出了一种基于多尺度隐式马尔可夫模型的红外图像背景抑制方法来解决红外弱小目标检测技术中复杂背景干扰的问题。根据红外目标和背景杂波所具有的不同统计分布特性,利用剪切波变换分解后各尺度、各方向子带内和子带间的系数之间的关系,建立了基于剪切波变换的多尺度隐式马尔可夫模型。通过期望最大化算法计算最优背景参数,分离红外图像中弱小目标信号和复杂背景杂波,达到抑制背景、保存并增强目标信号的目的。对真实的和模拟的包含弱小目标的红外图像序列进行了实验验证,实验结果表明,与最大中值滤波和局部去均值两种方法相比较,本文方法对红外弱小目标(SCR≥1.6)的复杂背景从主观视觉和数值指标上都具有良好抑制效果。
- 秦翰林周慧鑫刘群昌赖睿
- 关键词：红外图像目标检测剪切波变换隐式马尔可夫模型
- 基于多尺度反锐化掩模的红外图像云层背景抑制被引量：1
- 2011年
- 为检测强云杂波背景中的红外弱小运动目标,结合反锐化掩模理论,提出了一种基于曲线波变换的多尺度反锐化掩模红外图像云层背景抑制新方法。首先,根据红外目标和背景杂波的特性,采用二代曲线波变换对图像进行多尺度、多方向分解,提取图像的多尺度和方向细节特征,然后,根据目标和背景杂波子带系数的差异,通过应用反锐化掩模理论调整分解后的各子带系数,从而将红外图像中弱小目标信号和背景杂波分离,达到抑制背景的目的。实验结果显示,与最大中值(MMed)和二维最小均方误差(TDLMS)方法比较,该方法对信杂比较低的红外弱小目标复杂云层背景从主观视觉和数值指标都具有良好抑制效果。
- 秦翰林韦桂锋周慧鑫张翔赖睿刘上乾
- 关键词：目标检测反锐化掩模
