弱目标检测
复杂海况下海面弱目标的精准与智能探测1

海面弱目标信号通常具有低信噪比、非线性和时变等特点,容易被海洋背景噪声 淹没。
信号提取方法
针对弱目标信号的特点,可采用匹配滤波、时频分析、波形识别等方法,提高信 号提取的准确性和效率。
噪声抑制与目标增强技术
噪声来源与特性:海面弱目标探测中的噪声主要 来源于海洋环境噪声、电子设备噪声等,具有宽 频带、非平稳等特性。
该技术可用于海上军事目标的侦察与 监视,提高海上作战能力。
海上搜救
在海上事故或灾难发生时,该技术能 够快速定位并救援海上遇险人员。
海洋科学研究
海面弱目标探测技术为海洋生物学、 海洋地理学等研究提供有力支持,推 动海洋科学的发展。
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03
复杂海况下的精准探测技术
高分辨率雷达探测技术
高频率波段
利用高频波段的雷达探测技术 ,可以有效穿透海浪、海雾等 干扰因素,实现对海面弱目标
的高分辨率探测。
先进信号处理技术
采用先进的信号处理技术,如恒虚 警率处理、多普勒处理等,提高雷 达探测的精度和稳定性。
多目标跟踪算法
应用多目标跟踪算法,对复杂海况 下的多个弱目标进行准确跟踪和定 位,确保探测结果的可靠性。
海上实际应用
将经过验证的智能探测算法应用于实际海上场景,辅助船 员或自主航行系统实现对海面弱目标的精准探测和识别, 提高航行安全性和效率。
05
系统集成与实验验证
精准与智能探测系统总体设计
系统架构设计
针对复杂海况下的海面弱目标探测,设计一种高效、稳定的系统架 构,确保在各种海况条件下都能实现精准探测。
02
海面弱目标探测技术基础
电磁波与海洋环境的交互作用
双基地雷达Radon-Fourier变换弱目标积累检测

双基地雷达Radon-Fourier变换弱目标积累检测林春风;黄春琳;粟毅【摘要】Increasing the coherent integration time of the signal can improve the detection of weak targets. The key to the long-time coherent integration for bistatic radar is to solve the target motion compensation from echoes with nonlinear phases. Neglecting the effect of the crossing beam, the compensation of the Radon-Fourier Transform (RFT) was studied in the range and velocity fields. In addition, the method can be operated in the frequency domain. The range walk correction and pulse accumulation were completed by jointly searching along the bistatic range and velocity parameter space. The proposed method was verified by theoretical analysis and simulations.%增加信号相参积累时间能够提高弱目标检测能力。
双基地雷达长时间相参积累的关键是解决非线性相位回波的目标运动补偿问题。
在波束影响可忽略的情况下,该文提出了双基地雷达距离-速度域Radon-Fourier变换(RFT)处理方法。
红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述概要

红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述概要红外图像在现代战争中发挥着越来越重要的作用,因为其具有隐蔽性和不受光照干扰的特点。
红外图像中的弱小目标检测和跟踪算法是目前研究的热点之一。
本文主要综述红外图像中弱小目标检测前跟踪算法的研究现状,包括传统算法、深度学习算法和集成算法。
传统算法传统的弱小目标跟踪算法主要包括卡尔曼滤波、粒子滤波、均值漂移等。
这些算法主要是针对静态场景下的目标跟踪,对于动态场景下的目标跟踪效果较差。
在红外图像中,目标的纹理和亮度变化较为复杂,所以传统算法在红外图像中跟踪效果不佳。
深度学习算法深度学习算法是近年来应用最广泛的目标跟踪算法之一。
深度学习算法能够自动学习特征,适用于复杂多变的目标跟踪环境。
在红外图像中,深度学习算法也取得了很好的效果。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短记忆网络(LSTM)等。
由于这些算法的训练需要大量的标注数据,因此数据量不足时需要结合传统算法来进行跟踪。
集成算法集成算法是将多个跟踪算法集成到一起,以得到更好的跟踪效果。
目前常用的跟踪集成算法是基于多特征融合和多分类器融合的方法。
多特征融合包括将颜色、纹理、轮廓等多个特征融合在一起,使得跟踪算法更具鲁棒性。
多分类器融合则是同时使用多种分类器,如SVM、Adaboost等,对目标进行分类和跟踪。
总的来说,弱小目标检测前的跟踪问题是一个非常重要的研究方向。
虽然深度学习算法在红外图像中的跟踪效果良好,但是由于训练需要大量标注数据,因此在数据量不足的情况下需要结合传统算法进行跟踪。
集成算法也是近年来研究的热点之一,对跟踪效果的提高起到了重要作用。
一种弱小目标智能检测识别方法与流程

一种弱小目标智能检测识别方法与流程一、引言随着人工智能技术的不断发展,弱小目标的智能检测识别在安防、无人驾驶、环境监测等领域具有重要意义。
由于弱小目标的特殊性,其在图像视频中的检测识别面临着诸多困难,如低对比度、模糊不清、光照不均等问题。
本文将介绍一种针对弱小目标的智能检测识别方法与流程,旨在提高其检测识别的精确度和效率。
二、弱小目标智能检测识别方法1. 数据预处理对输入的图像视频数据进行预处理,包括去噪、增强、光照校正等操作,以提高图像质量和对比度。
针对弱小目标的特点,需要采用特定的预处理方法,如低对比度增强、细节增强等。
2. 特征提取利用计算机视觉技术提取图像视频中的特征,包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
针对弱小目标的特殊性,需要选择对噪声和模糊具有鲁棒性的特征提取方法,如局部二值模式、HOG特征等。
3. 目标检测采用目标检测算法对输入的图像视频数据进行检测,如基于深度学习的卷积神经网络(CNN)、级联分类器(Cascaded Classifier)等。
针对弱小目标,需要调整算法参数和模型结构,以提高检测的灵敏度和准确度。
4. 目标识别对检测到的目标进行识别和分类,可以采用基于机器学习的分类器,如支持向量机(SVM)、k最近邻(K-Nearest Neighbor)等。
针对弱小目标,需要结合图像视频的上下文信息和特定的领域知识,提高识别的准确性。
三、弱小目标智能检测识别流程1. 数据采集获取包含弱小目标的图像视频数据,可以通过摄像头、传感器等设备进行采集,也可以利用已有的数据集进行实验和测试。
2. 数据预处理对采集到的图像视频数据进行预处理,包括去噪、增强、尺度归一化等操作,以提高后续处理的效果。
3. 特征提取利用预处理后的数据提取图像视频中的特征,例如颜色、纹理、形状等,为后续的目标检测和识别做准备。
4. 目标检测利用目标检测算法对提取到的特征进行检测,识别出图像视频中的弱小目标,并给出其位置和边界框。
红外图像中弱小目标检测技术研究
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红外图像中弱小目标检测技术研究红外图像中弱小目标检测技术研究摘要:随着红外图像技术日益发展和应用的广泛,红外图像中弱小目标的检测问题日益引起研究者的关注。
传统的目标检测方法在红外图像中表现出较差的性能,特别是在检测弱小目标时更为困难。
因此,本文对红外图像中弱小目标检测技术进行了深入研究,提出了一种基于深度学习的弱小目标检测方法,并进行了实验验证,证明了该方法的有效性和优越性。
第一章引言1.1 研究背景红外图像具有遥感、夜间监测等领域的广泛应用,然而在红外图像中,弱小目标的检测一直是一个具有挑战性的问题。
传统的目标检测方法在红外图像中无法准确地识别出目标,在弱小目标的检测问题上表现尤为明显。
1.2 研究目的本文旨在探索一种能够有效检测红外图像中弱小目标的技术方法,提高目标检测的准确性和鲁棒性。
第二章相关概念和理论2.1 红外图像红外图像是一种由红外辐射产生的图像,它记录了被物体辐射出的红外能量,常用于军事、医学、环境监测等领域。
2.2 弱小目标弱小目标是指在红外图像中大小较小、明暗度较低、形状不规则等特征明显弱于背景的目标,例如小型无人机、远程火炮等。
第三章弱小目标检测方法研究3.1 传统的目标检测方法传统的目标检测方法主要包括基于特征提取与分类器的方法,如Haar特征和SVM(支持向量机)方法等。
然而,这些方法对于红外图像中的弱小目标检测效果较差。
3.2 基于深度学习的弱小目标检测方法近年来,深度学习技术在图像处理领域取得了巨大的突破。
本文提出了一种基于深度学习的弱小目标检测方法。
该方法采用卷积神经网络(CNN)进行特征提取,并利用目标检测器进行目标的定位和分类。
实验结果表明,该方法在红外图像中检测弱小目标的准确率和鲁棒性较传统方法有明显提高。
第四章实验与结果分析本文在红外图像数据集上进行了实验,比较了传统的目标检测方法和基于深度学习的弱小目标检测方法的性能。
实验结果表明,本文提出的方法在检测弱小目标方面具有明显的优势,能够准确地定位和识别红外图像中的弱小目标。
一种基于动态规划的弱目标检测方法
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B riY博 士在 18 年将 其 用于 检测 低信 噪 比条 a v n 95
件下 动 目标 , 目标 轨迹搜索 问题分解 成为 分级 J 将
优 化 的问题 . a sA od T ns n等人 继续 研 Jme r l 和 o i e n s 究 了动态 规划 算法 用于红 外 图像序列 的小 目标 检
相 结合 的算 法 , 统 的小 目标检 测与 跟踪 算法 是 传
把 时 间滤 波器放 在 空 间滤波器 之后 , 被称 为先 检 测 后跟踪 (e cb f erc) 法 , dt teo t k算 e r a 这类方法 需要 被 处 理 数据 中 的 目标 能量 足够 大 ,否则 不 能很好 地 检 测 出 目标 . 与之 相反 , 时间滤 波器放 在空 间滤 把 波 器 之前 的算 法, 叫做检 测前 跟踪 (B ) 法 u J TD算 ., 2 它只用 运 动特性 对 目标进 行描 述 , 将 目标 的检 并
VO12 . 2 No. 1 Ma. 0 r20 8
一
种基于动态规划的弱 目标检测方法
吴 为 ,陈建文 ,王永 良 ,陈 辉
(. 1 空军雷达学院研究生管理大 队, 武汉 4 0 1;2 空军雷达学院信息与指挥 自动化系, 309 . 武汉 4 0 1 ; 309 3 空军雷达学院科研部, . . 武汉 4 0 1 ) 3 0 9
维普资讯
第2 卷 第 1 2 期 20 年 3月 08
文 章编 号 : 6389 (080 . 1.4 17.6 120)1 0 80 0
空 军 雷 达 学 院 学 报
J un l f r oc d r a e o r a r eRa a o Ai F Ac d my
基于改进子空间投影的无源雷达弱目标检测方法
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An I r v d S b p c r j cin B sd M eh d frW e k T r e mp o e u s a eP o e t a e t o a a g t o o
De e to n Pa sv d r t c i n i s i e Ra a
a pr c e o ma c sc m p r b e c p blt n boh i tree e s p e so n a a g td tci n wih c m p tto a p oa h p r r n e o f aa l a a iiy i t n e r nc u prs in a d we k tre ee to t o f ua in l smp iiy Fi al t f ci e e s i lu n td b i l t n rs ls i lct . n ly is ef tv n s s i mi ae y smu ai e ut . e l o
poet n mar .T e u etec mp tt n lla rjci t x ord c h o uai a o d,a mpo e e k tre ee t n meh d whc e lcstelre o i o n i rv d w a agtd tci to ih rpae h ag o sz rjcin mar t eea mal ie poet n mar e s it d cd Frt h s n lrc ie n te eh i p oet ti wi s vrls l z rjci tc s i nr u e . is,te i a e ev d i h c o e o x h s o i o g c a n lspoc td o t h rhg n lc mpe n fmu ip t nefrn esb p c .T e tsc niu ul mjoe h n e i rjoe no teotoo a o lme t h —ah itr e c u sa e h n i i o t o syp c td o e n o t h rh gn l o lme to togtressb p c .Wi ep c h u s aepoe t na po c tei rv d noteoto o a mpe n fs n agt u s ae c r t rse totes bp c rjci p ra h, h mp oe h t o
基于形态成分稀疏表示的红外小弱目标检测

关键 词 : 小 弱 目标 检 测 ; 稀疏表示 ; 形 态成分分析 ; 自适 应 分 类 字典
中图分类号 : T P 3 9 1 . 4 文献标志码 : A
I nf r a r e d Di m Ta r g e t De t e c t i o n Ba s e d o n Mo r p h o l o g i c a l
A n e f f i c i e n t me t h o d b a s e d o n mo r p h o l o g i c a l c o mp o n e n t a n a l y s i s( MC A)wa s p r o p o s e d f o r i n f r a r e d d i m t a r g e t d e t e c t i o n i n t h i s p a p e r ,c o m—
基 于 形态 成 分 稀 疏 表 示 的 红 外 小 弱 目标检 测
李 正周 , 王会 改 , 刘 梅 , 丁 浩 , 金 钢
( 1重 庆 大 学 通 信 工 程 学 院 , 重庆 4 0 0 0 4 4 ; 2中 国 空 气 动 力 研 究 与 发 展 中心 , 四川 绵 阳 6 1 0 2 0 9 ) 6 2 1 0 0 0 ; 3中 国科 学 院 光 电技 术 研 究 所 , 成都
第3 3卷
第 4期
弹箭Biblioteka 与制导学
报
V0 1 . 3 3 No . 4 Au g 2 01 3
2 0 1 3年 8月
J o u r n a l o f P r o j e c t i l e s ,R o c k e t s ,Mi s s i l e s a n d Gu i d a n c e
基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法
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Ab s t r a c t : I n t h i s p a p e  ̄a mu l t i p l e mo d e l p a r t i c l e f i l t e r a l g o r i t h m i s p r e s e n t e d f o r he t mo v i n g we a k t a r g e t i n t h e l o w S NR e n v i r o n me n t . Be c a u s e o f he t p a r t i c l e ’ S d e g e n e r a c y , t h e d e t e c t i o n p r o b a b i l i t y a n d t r a c k i n g a c c u r a c y o f he t p a r t i c l e i f l t e r b a s e d t r a c k ・ ・ b e f o r e ・ ・ d e t e c t i v e wi l l d e s c e n d i n t h e c a s e o f he t s i g n a l o f t h e t a r g e t g e t s we ke a r ,t h e t a r g e t i s ma ne u v e r i n g o r he t s i g n a l a mp l i t u d e l f u c ua t t i o n i s s t r o n g . W1 t l l hi t s i mp r o v e d a l g o r i t h m b a s e d o n t h e p a r t i c l e f i l t e r , a d d t h e n e w p a r t i c l e s b e f o r e e a c h c y c l e , a n d t h e d i s r t i b u t i o n o f n e w p a r t i c l e s i s d e t e r mi n e d b y t h e a v e r a g e me ho t d nd a he t
针对新学习策略的弱小目标检测方法

!计算机测量与控制!"#"$!$%!&"!!"#$%&'()'*+%('#',&-!",&(".!#$,!#收稿日期 "#"$#"#)$!修回日期"#"$#$%#%基金项目 国家科技部项目!"#"#E _R "##$,#,"%作者简介 薛!锦!%((%"&女&四川资阳人&硕士&助理工程师&主要从事计算机技术与应用*医院信息化系统规划和建设方向的研究%引用格式 薛!锦&田增娴&师庆科&等!针对新学习策略的弱小目标检测方法'+(!计算机测量与控制&"#"$&$%!&")$,$(!文章编号 %&'%,*() "#"$ #&##$,#&!!-./ %#!%&*"& 0!1234!%%5,'&" 67!"#"$!#&!##&!!中图分类号 89(%%!'$!!文献标识码 :针对新学习策略的弱小目标检测方法薛!锦% 田增娴" 师庆科% 文占婷$!%`四川大学华西医院信息中心&成都!&%##,%$"`成都信息工程大学应用数学学院&成都!&%#""*$$`中电科网络安全科技股份有限公司&成都!&%##,%"摘要 基于深度卷积神经网络的目标检测在应用中展现出了良好的性能&然而&将其应用于弱小目标检测上依然性能欠佳$为了提高弱小目标检测速度和精度的性能&文章提出一种有效的弱小目标检测方法&使用改进的特征提取方法&利用尺度匹配策略选取合适的尺度进行小目标检测$同时在神经网络中设计自适应的融合模块&通过融合特征与接收域以增强目标环境特征$提出的方法在检测速度和精度上都具备良好的性能$有效解决了一般的框策略无法准确获取小目标的问题&新的策略使用自适应参数确定检测框$特别针对海天背景下&检测海面船只问题&提出基于海天线智能分割的方法&进而进行背景处理检测的预处理方法$可以很大程度消除虚警&提高目标检测概率$实验结果表明&提出的方法在视频数据中能够有效检测弱小目标&优于其它先进的目标检测方法%关键词 深度卷积神经网络$弱小目标$红外图像$自适应融合模块/'&':&0",)'&H "2"4M '*N*,25#*..6*(1'&+4"(K '?9'*(,0,15&(*&'10'+<=f+42%&8/:9^K 2I W 4D 2"&>A /c 42I 3K %&M f 9^J D 2642I$!%`/2L H O P D 64H 2R K 26K O H LM K G 6R J 42DA H G 746D S &>41J F D 2=24U K O G 46X &R J K 2IQ F !&%##,%&R J 42D $"`>1J H H S H L:77S 4K Q @D 6J K P D 641G &R J K 2I Q F=24U K O G 46X H L /2L H O P D 64H 2f 2I 42K K O 42I &R J K 2IQ F !&%#""*&R J 42D $$`R f 8R 9K 6Z H O 3>K 1F O 46X 8K 1J 2H S H I X R H `&C 6Q `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f G 7K 14D S S X L H O 6J K Q K 6K 164H 2H L G J 47G 426J K G K D D 2Q G 3X T D 13I O H F 2Q &D 2426K S S 4I K 26G K I P K 26D 64H 2P K 6J H QH L 6J K G K D D 2Q G 3X S 42K 4G 7O H 7H G K Q &D 2Q 6J K 26J K T D 13I O H F 2Q Q K 6K 164H 27O K 7O H 1K G G 42I P K 6J H Q 1D O O 4K Q H F 6&Z J 41J S D O I K S X K S 4P 42D 6K G L D S G K D S D O P G D 2Q 4P 7O H U K G 6J K 7O H T D T 4S 46X H L 6D O I K 6Q K 6K 164H 2!f W 7K O 4P K 26D S O K G F S 6G G J H Z6J D 66J K 7O H 7H G K QP K 6J H Q 1D 2K L L K 164U K S X Q K 6K 16Z K D 3D 2Q G P D S S 6D O I K 6G L O H P6J K U 4Q K H Q D V 6D &D 2Q 464G G F 7K O 4H O 6HH 6J K O D Q U D 21K Q 6D O IK 6Q K 6K 164H 2P K 6J H Q G !>'7?"(2+)Q K K 71H 2U H S F 64H 22K F O D S 2K 6Z H O 3$Z K D 3D 2Q G P D S S 6D O I K 6G $42L O D O K Q 4P D I K $D Q D 764U K L F G 4H 2P H Q F S K @!引言弱小目标检测在导航*侦察*精确打击*打击效果评估中起着重要的作用'%"(&一直是计算机视觉领域的研究热点&广泛应用于许多领域'$(&如行人检测*智能监控*自动驾驶以及压缩测量领域的目标检测和分类等',(%在图像处理中&目标检测非常具有挑战性&需要对目标分类并定位'*&(%出于安全性考虑&战斗机必须从远距离处攻击地面目标&目标在图像中占的像素比很低&目标检测的难度很大''(%鉴于目标和背景杂波的极端复杂性及红外图像的低分辨性&使得红外视频中小型目标舰船自动检测成为现代军事应用中的一项瓶颈技术%海天区域即海天线附近的图像!投稿网址 Z Z Z!0G 01S X3B !1H P Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第&期薛!锦&等)""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""针对新学习策略的弱小目标检测方法#$*!#区域&海天线为海与天之间的边界线%在基于图像的目标检测时&小型舰船经常出现在海天线附近%受海天线干扰&使目标检测非常困难%本文重点关注海天场景下目标检测问题&尤其是海天线附近的弱小目标检测%舰船目标在一般情况下&在红外图像中呈现的图像特征为强度弱*信噪比低*形状特征不明显&目标检测和识别非常困难%兼之红外背景复杂*混乱&对比度不够%杂波背景的复杂性是由于传感器噪声*背景纹理*成像环境%且杂波背景均匀性较差&产生高对比度物体的可能性增加&从而会导致虚警增加%随着外部大气和热力学因素的变化&红外图像中目标及背景杂波外观会发生较大变化%另外&在视频中的目标成像会在时空域上发生变化&会导致目标轮廓检测及准确提取困难%在很多场景下&目标与噪声*杂波非常类似&无法将真实目标与背景*噪声分开&检测性能并不理想%一般将检测小目标的模式分为两种&跟踪前检测及检测前跟踪%对于前者&很多学者提出了检测方法%比如形态学方法&基于小波变换方法&基于模板匹配的方法等%这些方法的好处为计算检测&实时性好%在海天红外辐射背景下&小目标在海天线附近成像形式为明暗光斑&天气条件对目标的红外辐射特征会产生重要影响&在晴朗天气&背景变暗&运动目标在图像上显示为点源辐射%但在恶劣天气下&成像受海浪及云层污染&目标湮灭在杂波中&跟踪前检测算法精度较低甚至会失效%但在海天线指引下&可提出一些有效的算法&抑制杂波&增强目标%海天线检测直接影响目标检测性能%但在某些情况下&海天线并不明显&会受到海浪及云层干扰&将严重干扰目标稳定检测%一些学者提出了许多新颖*巧妙的方法对海天线进行自动检测&但未能适配各种条件下的自动海天线检测定位%在传统方法中&使用尺度不变特征的变换*局部二值模式等方法%然而&这些特征很难适应某些特定的任务&效果很难令人满意'')(%随着N ;=的发展&一些学者在目标检测模型中嵌入卷积神经网络的深度学习模型!简称R 99"处理图像&目标检测精度逐渐提高'((%区域R 99算法使用区域分块方法在输入图像中产生大量区域块&并将区域调整为相同大小'%#(%然后&在这些区域上进行R 99处理以提取特征%利用支持向量机对输入的特征进行分类&线性回归用于调整边界的位置和尺度%由于支持向量机和线性回归必须分别训练&并且大量区域块之间存在重叠'%#(&因此区域R 99算法效率很低%快速区域R 99算法通过多线程方法将分类和识别结合&使用末端卷积层的九个不同框以替代大量候选区域'%%%"(&该算法在处理效率上虽有提高&但依然未能让人满意&针对特征多的对象容易形成数据灾难&同时当数据量不足时极有可能训练不足&导致预测精度下降%E .C .算法将该问题简化&成为端到端的网络&同时支持预测和分类&检测速度有了很大提高&但检测精度低于快速区域R 99算法%在快速区域R 99中的机制下'%$%,(&使用>>-算法也可快速提高检测精度%这种算分创造出一系列默认的区域块'%*%'(&并对多层框中对象实例进行计算%通过对>>-!G 42IS K G J H 6P F S 64T H WQ K 6K 16H O "算法的不同预测&及默认策略覆盖输入对象的尺寸和形状%默认的框制约因素有)比例及纵横比&为不同的图层的框提供基本比例及默认框的大小及数量'%)(%由于弱小目标本身在最顶层可能没有任何信息&于是>>-算法对于小目标检测性能会很差'%((%更深刻的原因是&原始默认参数仅用于检测合适尺度的目标&而非针对小目标检测'"#(%若增加默认框的数量&可能会降低>>-算法的收敛性%此篇文章提出一种基于新学习策略的弱小目标检测方法&自适应尺度信息&按照多层定义策略&可更快*更准确检测小目标%A !新学习策略方法基于-R 99的目标检测器可以分为两类%一种是两级目标检测器&如]V R 99*_D G 6]V R 99*_D G 6K O]V R 99和@D G 3]V R 99等%]V R 99首先通过选择性搜索生成大量候选方案%然后&利用检测网络进一步预测目标的类别和位置%_D G 6]V R 99引入了兴趣区域池!]./池"来融合来自特征地图每个区域的特征%为了提高检测器的效率&更快的]V R 99通过引入区域建议网络!];9"来减少低级建议%@D G 3]V R 99将任务从检测扩展到分割%另一种是单级目标检测器&如>>-*E C .*E C .(###*E C .a $*R K 26K O 9K 6和R H O 2K O 9K 6等%它们是端到端目标检测算法&因为它们可以直接预测目标的位置和类别%>>-使用特征金字塔结构来检测不同大小的目标&并提出一种生成锚盒的策略%E .C .*E .C .(###和E .C .a $将图像划分为多个网格&并预测每个网格中的目标%E .C .a $采用特征金字塔网络的思想&对目标进行多尺度检测%R K 26K O 9K 6和R H O 2K O 9K 6提出了无锚策略来检测目标的关键点%传统的>>-方法不适合针对小目标的检测&制定新策略用于特定场景的检测&包括自适应的尺度及纵横比%新尺度中&核与卷积层的尺度比用于替代固定的增量%在新纵横比中&每层纵横比数量将减少%与较低层的纵横比数对比&增加了高层的纵横比数量%于是&可从顶层获取更多有用信息%原始的范围用于覆盖目标的所有尺度%在较低层次&算法中使用小比例增量以确保较小的纵横比&也可很好捕获小目标的细节信息%在更高的层次上&使用大尺度增量来捕获轮廓信息%对于小型目标&其比例一定不会像顶层中正常目标尺度一样%于是&顶层的设置比例要小于原始比例%新比例增量的值在较低层较小&在较高层较大%尺度公式如下)()#(P 42-!(P D W %(P 42"++)%%#,)%%!%"!!其中)+)%%表示)%%层的长度&,)%%表示)%%卷积层内核!投稿网址 Z Z Z!0G 01S X3B !1H P Copyright ©博看网. All Rights Reserved.!!计算机测量与控制!第$%""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""卷#$&!#的长度%设计的网络能够通过多尺度训练&在多样化尺度的图像上运行&有效提高检测性能%在弱小目标检测中&输入图像中大部分区域都是背景&为在大范围内检测目标&需对图像进行感兴趣区域划分&对冗余的区域进行识别%首先&根据真实场景搜索包含小目标的最小区域%去除图像中多余的背景后&大部分背景不参与训练&虚警率会增加%为缓解问题&将感兴趣区域与原始图像一同作为训练数据集%在训练阶段&所有的图像均调整为相同大小%与原始训练集相比&给出的训练集中的小目标可在更大范围内训练而不会增加记忆%另外&根据不同分层在图像上应该具有相同密度的原则&以确保不同比例的目标可获得大致匹配的指标%不同层应该以"的幂进行降阶匹配%因此&在每个尺度上密度的变化都非常小&为选择合适的密度范围&对视频数据集进行了大量的分析%结论为低分辨率的特征包含了颗粒度信息&有助于目标定位%高分辨率特征包含了更多有意义的理解信息&有助于对目标进行分类%若密度低&小目标会淹没在大目标中&若密度高&大目标将会被分割成很多小份&分割非常不合理%小目标周边上下文信息对小目标检测非常有用%延拓卷积可在不丢失分辨率或覆盖率的条件下扩展接受域&将有助于获取更多的上下文信息%于是&以扩展卷积为基本单元&构建自适应融合模块%B !海天线检测由于红外海天背景图像中小目标经常出现在海天线附近&因此识别海天线是目标检测的重要线索%海天线的检测是海天背景下小目标检测的首要步骤&可以很大程度消除虚警&提高目标检测概率%为有效区分海天不同区域的差异&设计一种新的特征描述子&对该描述子的需求为)在海天区域中心处达到峰值&在其他区域响应值较小%采用横向搜索方式&检测海天线段)>>>-!&"#1&-(+"&1W #,!7&?""%,7&?-(!""'("Q 7Q ?!""!!其中)>>>-为检测描述子&&为待检测图像的列宽&(为检测宽度&W 为待检测图像的行宽&通过积分手段将不同区域的差异进行积分&,为图像函数&7&分别为图像像素坐标%由于>>>-代表图像的复杂性&其反映了图像中海天候选区域的数量%在低杂波场景下&海区和天空区有轻微的海杂波和明亮的云&海天线非常清晰%因此&很容易分离天空区域和海洋区域%在此情况下&应用高斯低通滤波器去除异常高斯白噪声并增强获得的红外图像质量%分割后&红外图像的天空区域和海洋区域分别被分割成具有垂直空间分布特征的块区域&并通过提取的特征对其进行验证%然后将概率最大的区域作为海天区域%最后&提取特征并验证潜在的海天线是否准确%在低杂波场景下&海区和天空区有轻微的海杂波和明亮的云&海天线非常清晰%因此&在天空区域和海洋区域相互分离后&可以很容易地从背景中提取海洋天空线%在这种情况下&使用高斯低通滤波器去除异常高斯白噪声并增强获得的红外图像的图像质量&然后&使用经典的.6G F 方法进行区域分割%分割后&红外图像的天空区域和海洋区域分别被分割成具有垂直空间分布特征的水平块%因此&重要的一步是从这些块中提取潜在的海天区域&并通过提取的特征对其进行验证%然后将概率最大的区域作为海天区域%可以提取并验证潜在的海天线是否真实%首先&特征提取和获取区域属性%经过图像预处理和分割后&各块在分割后的结果图像中呈现垂直空间分布&每个潜在海天区域假设位于高度为&的邻域块的中间%然后&从所有潜在海天区域提取特征%同时&获取由宽度*高度*质心和面积组成的区域属性%然后&海天区域验证%在获得特征和属性后&利用特征对每个潜在海天区域进行验证&然后将概率最大的区域作为海天区域%之后&完成潜在海天线提取和验证%接着&进行海天线定位%验证海天区域的质心和飞机的横滚分别被视为海天线的顶点和角度%最后&在红外图像中检测并定位了海天线%在高杂波场景中&海天背景也受到云杂波和波杂波的强烈污染%在这种情况下&海天区域的直线成为重要信息&有助于找到潜在的海天线%在图像预处理后&采用基于R D 22X 算子的经典直线提取方法&提取增强图像的模糊和清晰边缘&长度大于阈值的直线均被视为潜在海天线%然后&使用提取的特征在附近区域验证这些潜在的海天线%最后&将概率最大的潜在海天线视为真实海天线%D !基于二值决策的目标分割算法及检测目标增强和背景抑制算法直接影响检测性能%在小目标增强领域已提出很多方法&如8H 7V A D 6方法*@D W V @K Q 4V D 2*@D W V @K D 2%以目标比背景亮的假设作为基础的多级滤波器&效果明显%上述方法认为在低频中背景占主导地位&目标由中频构成&高频中以噪声为主%利用频率差抑制杂波背景&增强目标%此篇文章提出一种基于二值决策的目标分割算法%定义决策准则)/#),#*-9/%),#D -*-/9!$"!!其中)D 为红外目标空间函数分布&*为背景空间函数分布&9为噪声空间分布函数&/#为无目标图像函数分布&/%为有目标时图像函数分布%由上述决策公式可获得原始图像的预处理方法)在采集的图像上减去预测的背景图像完成背景抑制&处理完成后&重写决策准则公式为).#),#9-(.%),#D -9-/(!,"!!其中)(为背景抑制残差&该函数与设计的滤波器紧密相关&按照高斯低通滤波器设计&表示为(d_4S 6K O !-"&!投稿网址 Z Z Z!0G 01S X3B !1H P Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第&期薛!锦&等)""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""针对新学习策略的弱小目标检测方法#$'!#-为截止频率&值与滤波效果呈负相关%定义阈值为.&通过该值进行图像分割&在概率空间表示为)I #!-&."#I !_4S 6K O !-"-9#."I %!-&."#I !_4S 6K O !-"-9-D #./"!*"!!当存在目标时&设定终极函数I !_4S 6K O !-"e 9e D#.&当函数值达到最大时&滤波效果最好&可获得最佳滤波值.P D W *-P D W %在实测中&用于估计参数值时&需目标的预估信噪比&背景的分布函数以及预期的检测概率&通过优化算法&获得最佳参数%在抑制背景后&目标局部对比度得到明显增强%之后进行全局.6G F 二值分割&得到疑似目标的宽度*高度*质心和面积等属性%然后在疑似目标区域范围内再运行局部.6G F 二值分割算法&并对目标进行分类%直至无新的目标产生&算法结束%通过运算&虚警成为干扰目标提取的重要因素%利用海天线检测的结果对虚警进行抑制%F !算法流程提出算法的流程如图%!"所示%图%!算法预处理流程图图"!算法流程图%"预处理流程)首先对输入的红外序列图像进行预处理&判别杂波性能&分两种情况对图像进行处理%在低杂波条件下&对图像进行分割&归类并获取区域信息&得到海天线$在高杂波条件下&对图像直线进行检测&获取疑似海天线信息&并进行校验%在不同的情况下&利用特征及平台输出的先验信息对海天线进行校验%然后&输出海天线位置&对其进行多级滤波器滤波&进行迭代二值分割&并统计目标特征&最后输出目标的位置信息%""算法流程)对输入的图像根据目标尺度生成覆盖目标的全部尺度卷积层&保证设计的网络可覆盖多样化尺度图像&可有效提高目标检测性能%使用自适应特征交叉融合模型&输出目标的分类*定位*置信度量%L !实验结果及分析为有效评估算法的性能&在采集的数据集及存在小目标的数据集上进行对比实验%用于对航拍图像进行小目标检测%目标在图像上占有的面积在*i*!%#i%#!像素"之间%训练在高端显卡配置下的服务器上进行训练&实验编程语言为;X 6J H 2%在训练和测试阶段&输入图像的大小均调整为%#",i %#",%通过融合&背景训练使用率有了明显提高&增强了目标识别的能力%在保持高检测速度的同时&检测指标的提高也很显著%通过权重共享&使得模型健壮性更强%通过感兴趣区域的提取&在不影响检测速度的同时&背景利用率提高了)`"g %可保证在更大范围内对目标进行训练&有助于提高小目标的检测性能%为定性评估算法性能&在,组图像中进行试验&测试结果如图$所示&由图中处理的结果可见&经过海天线检测&分段处理不同区域的图像&再经过基于新学习策略的算法处理后&舰船目标被清晰分割了出来%试验结果表明&提出的算法对海天背景下小目标的检测十分有效%图$!提出算法检测结果为进一步验证提出算法的性能&进行对比实验&采用的对比算法有R 99*]R 99*_D G 6K O]R 99*E .C .以及提出的算法&选取P :;指标!P K D 2D U K O D IK 7O K 14G 4H 2&即所有类别:;的平均值"&指标P :;的测试对比表如表%%由P :;指标的性质可知&作为一个相对较好的度量指标P :;可有效衡量比较出不同目标检测算法的优劣%由表中可知&提出算法的P :;值较高&代表其可在这类场景中效果超过其它算法%本文提出的算法P :;值计算结果针对图%!&分别为$(`,%"*%(`*'"*"(`%(#*")`,(%*""`&*%*(`%%'$&其它算法中效果最好的E .C .算法为)$(`"()*%)`##$*")`$%**"(`$,#*"%`$)'*)`,',%&可见&E .V C .效果虽然较好&但依然不如本文提出的算法%!投稿网址 Z Z Z!0G 01S X3B !1H P Copyright ©博看网. All Rights Reserved.!!计算机测量与控制!第$%""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""卷#$)!#表%!小目标数据集的检测结果检测算法图%图"图$图,图*图&R 99"$!%*"%%!,%(%#!'%,"&!')'(!")#*!"$#(]R 99$#!($)%,!"%)"$!%%*"'!*''*!'(&*!,)*'_D G 6K O]R 99$(!%*#%,!)*,"*!),,"'!,$%%,!)#&&!$),&E .C .$(!"()%)!##$")!$%*"(!$,#"%!$)')!,',%;O H 7H G K Q $(!,%"%(!*'""(!%(#")!,(%""!&*%(!%%'$表"为算法检测时间对比表&根据测量单帧处理时间信息&按照R 99*]R 99*_D G 6K O]R 99*E .C .以及提出的算法的顺序&处理的平均时间分别为#`,%&%*#`'))#*#`&$,&*%`")%(*#`*'()&可见&提出的算法计算效率为中等&但综合检测效能和计算消耗&性价比最高%结论)本文提出的算法计算耗时与_D G 6K O]R 99相当&可满足绝大多数应用需求%表"!小目标数据集的检测时间表检测算法R 99]R 99_D G 6K O]R 99E .C .;O H 7H G K Q 单帧处理时间+G平均+G#!$(&*#!'')##!&$&'%!"(#$#!*()(#!,,#$#!''))#!&%'(%!")'$#!*')*#!,%'$#!'(,(#!&$'"%!"''##!*'($#!,#(,#!'(,%#!&,&$%!")"(#!*)%(#!,%'%#!'(,"#!&$,(%!"'"%#!*&#&#!,%&%#!'))##!&$,&%!")%(#!*'()定义局部信杂比增益>R ]N 用于提出算法的性能测试)!('I #!('H F 6!('42!!!('H F 6为算法输出图像的目标信杂比&!('42为算法输入图像的目标信杂比%测试完毕后&如表$所示&R 99*]R 99*_D G 6K O]R V 99*E .C .以及提出的算法的平均>R N ]值分别为)`#$*)`(&*%"`#'*%,`",*$#`&#%可见&提出算法在处理完毕图像后&目标的局部信杂比增益最高&效果最好%表$!多种算法处理后序列图像首帧>R ]N 指标R 99]R 99_D G 6K O]R 99E .C .;O H 7H G K Q 序列%(!#&%%!($%%!"&%,!(%"(!$'序列"*!(&*!$%%%!&%%$!)*,$!'(序列$)!*$%$!*#%"!$#%"!(%%)!$)序列,'!*""!%$%$!(%%,!&,$"!#(序列*(!#&%%!($%%!"&%,!(%"(!$'平均)!#$)!(&%"!#'%,!",$#!&#定义背景抑制因子>_用于提出算法的性能测试)*!2#(42(H F 6!!(H F 6为算法输出图像的局部噪声标准差%(42为算法输入图像的局部噪声标准差%测试完毕后&如表,所示%R 99*]R 99*_D G 6K O]R V 99*E .C .以及提出的算法的平均?>_值分别为%`(%*$`",*%,,`*&*"%*`'#*""%'`'$%可见&提出算法在处理完毕图像后&背景抑制因子最高&即对背景的抑制效果最好%表,!多种算法处理后序列图像各帧?>_指标R 99]R 99_D G 6K O]R 99E .C .;O H 7H G K Q 序列%"!%#$!,(%$%!*)"%$!#"$($'!)(序列"%!*%$!&'%''!"'"#(!",%%#)!,#序列$#!$),!("%&(!&,"##!')%%*"!%#序列,$!,$#!*'%%"!*$","!$%(*"!%$序列*"!%#$!,(%$%!*)"%$!#"$($'!)(平均%!(%$!",%,,!*&"%*!'#""%'!'$综上所述&通过海天线检测*尺度匹配策略*融合算法及图像感兴趣区域选定方法&提出的算法在小目标检测的精度和效率方面都优于其他检测器%另外&为进一步评估提出方法的目标检测性能&采用受试者工作特性曲线!].R "&实验结果如图,所示&可见&在相同的虚警率下&本文提出算法的检测率最高&证明了在].R 曲线下的提出算法性能优势%图,!].R 曲线对比图S !结束语针对传统策略无法准确检测小目标的问题&设计一种新的策略&通过多层尺度与纵横比&更好反映特征层之间准确的关系&并捕获小目标%基于新设计的尺度&新纵横比极大减少了框数&提高了算法检测速度%另外&还引入了自适应融合模块&通过融合特征以及不同的接收域来增加小目标周围的上下文信息%通过海天线处理&按照感兴趣区域的方法&在图像中去除了冗余背景&在更大范围内对算法进行训练%实验结果表明&与其他检测方法相比&提出的方法在检测速度和检测精度方面表现良好%参考文献'%(朱含露&张旭中&陈!忻&等!基于横纵多尺度灰度差异加权双边滤波的弱小目标检测'+(!红外与毫米波学报&"#"#&$(!,")*%$*""!'"(杨其利&周炳红&郑!伟&等!基于全卷积递归网络的弱小目标检测方法'+(!光学学报&"#"#&,#!%$")%$%###%!投稿网址 Z Z Z!0G 01S X3B !1H P Copyright ©博看网. 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红外图像中弱小目标检测技术研究

红外图像弱小目标检测技术研究1、本文概述随着技术的不断进步,红外成像技术已成为现代军事、航空航天、民用安全等领域不可或缺的重要工具。
特别是在夜间或弱光条件下,红外成像技术以其独特的成像方法实现了对目标的清晰观察和识别。
在实际应用中,红外图像往往含有大量的噪声和干扰,使得弱目标的检测异常困难。
研究红外图像弱小目标检测技术具有重要的现实意义和应用价值。
本文旨在探索红外图像弱小目标检测技术的相关理论和方法。
我们将分析红外图像的特征,以了解红外图像中弱小目标的特征和困难。
我们将回顾现有的弱目标检测算法,包括基于滤波的方法、基于背景抑制的方法和基于多帧融合的方法等,并分析其优缺点和适用场景。
接下来,我们将提出一种基于深度学习的弱目标检测算法,该算法通过从红外图像中提取和分类深度特征来实现对弱目标的精确检测。
我们将通过实验验证所提出算法的有效性,并将其与其他算法进行比较,为红外图像弱小目标检测技术的发展提供参考和启示。
2、红外图像弱小目标检测技术综述红外图像弱小目标检测技术是识别、提取和跟踪复杂背景下弱目标的重要技术。
由于红外图像中弱目标的信噪比低、对比度低、体积小、运动轨迹不确定等特点,其检测成为一项极具挑战性的任务。
近年来,随着红外成像技术和信号处理技术的快速发展,红外图像中的弱小目标检测技术也受到了广泛的关注和研究。
红外图像弱小目标检测技术的核心在于如何有效地从复杂背景中提取目标信息。
这通常涉及多个阶段,如图像预处理、对象增强、对象提取和对象跟踪。
在图像预处理阶段,主要目的是去除图像中的噪声,提高图像质量,为后续的目标检测提供良好的基础。
在目标增强阶段,使用直方图均衡和对比度增强等各种算法来提高目标与背景之间的对比度,从而突出目标信息。
在目标提取阶段,采用阈值分割、边缘检测、形态学处理等方法从增强图像中提取目标区域。
在目标跟踪阶段,通过滤波算法、匹配算法等实现对目标的连续跟踪。
目前,在红外图像中微弱小目标的检测方面取得了重大进展。
弱监督 目标检测 算法

弱监督目标检测算法弱监督目标检测算法是一种在目标检测任务中应用的新兴算法,它通过利用弱监督信息来进行模型训练和目标检测。
传统的目标检测算法通常依赖于大量的标注数据,而弱监督目标检测算法则可以利用较少的标注信息甚至是非精确的标注信息进行训练。
在传统的目标检测算法中,需要手动标注大量的训练数据,这是一项非常耗时且费力的工作。
而且,由于标注过程中的主观因素和人为误差,标注的结果可能不够准确,这也会影响到模型的性能。
而弱监督目标检测算法通过利用弱监督信息,可以克服标注数据不足和标注不准确的问题。
弱监督目标检测算法主要有以下几个关键步骤:首先,利用已有的标注信息和未标注的数据进行模型训练。
通常情况下,标注信息只包含了目标的大致位置或者目标的类别信息。
然后,利用训练好的模型对未标注的数据进行预测,得到目标的位置和类别信息。
接着,将预测的结果与标注信息进行比对,通过一些启发式的规则或者优化算法来修正预测结果,进一步提升目标检测的准确性。
最后,通过反复迭代这个过程,逐渐提升模型的性能。
弱监督目标检测算法的核心挑战在于如何利用有限的标注信息进行模型训练和目标检测。
有一些研究工作提出了一些新的思路和方法来解决这个问题。
例如,有些方法通过利用目标的上下文关系来提升模型的性能。
具体而言,可以利用目标的空间关系、尺度关系、外观关系等信息来辅助目标的检测和定位。
这些上下文信息可以通过标注信息或者无监督的方法来获得。
有一些方法通过引入注意力机制来提升模型的性能。
通过对目标的重要区域进行关注和加权,可以提高目标的检测准确性。
这些方法通常基于卷积神经网络,通过在网络中引入注意力模块来实现。
还有一些方法通过生成对抗网络(GAN)来解决弱监督目标检测的问题。
生成对抗网络通常包括一个生成器和一个判别器,生成器通过学习真实数据的分布来生成假数据,判别器则用于区分真实数据和假数据。
在弱监督目标检测中,可以将生成器用于生成目标的位置和类别信息,判别器则用于评估生成的结果与标注信息的一致性。
基于DB-YOLO的双基地雷达弱运动目标检测方法

第 22 卷 第 2 期2024 年 2 月太赫兹科学与电子信息学报Journal of Terahertz Science and Electronic Information TechnologyVol.22,No.2Feb.,2024基于DB-YOLO的双基地雷达弱运动目标检测方法陆源,宋杰,熊伟,陈小龙(海军航空大学信息融合研究所,山东烟台264001)摘要:非合作双基地雷达因其特殊的探测方式,致使回波中目标信噪比较低,特别是海上运动目标,在雷达扫描周期的帧与帧之间探测并不稳定,会对后续目标跟踪造成较大困难。
本文首先采用低门限恒虚警率(CFAR)检测器将雷达距离-多普勒维和距离-方位维的检测结果匹配,得到相应掩码图,筛选出潜在的运动目标;然后提出一种融合多维特征信息的双主干YOLO(DB-YOLO),该网络采用双主干结构,同时提取动目标掩码图和其映射下相同尺度P显图的特征,并采用深度可分离卷积模块降低网络的模型参数。
将该模型与Faster RCNN、YOLOv5及其常见变种YOLOv5-ConvNeXt进行对比,实验表明,DB-YOLO有效提高了目标检测性能并保证了推理速度,为非合作双基地雷达的目标跟踪奠定了基础。
关键词:非合作双基地雷达;目标检测;双主干YOLO;特征融合中图分类号:TN914.42 文献标志码:A doi:10.11805/TKYDA2023170Bistatic radar weak moving target detection method based on DB-YOLOLU Yuan,SONG Jie,XIONG Wei,CHEN Xiaolong(Research Institute of Information Fusion,Naval Aviation University,Yantai Shandong 264001,China) AbstractAbstract::Non-cooperative bistatic radar has a low signal-to-noise ratio in the echo due to its special detection method. In particular, the detection between frames in the radar scanning cycle formaritime moving targets is not stable, which will bring great difficulties for subsequent target tracking.The low threshold Constant False Alarm Rate(CFAR) detector is employed to match the detection resultsof radar range-Doppler dimension and range-azimuth dimension to obtain the corresponding mask map,and the potential moving targets are found. Then, a Double Backbone-YOLO(DB-YOLO) that fusesmulti-dimensional feature information is proposed. The network adopts a dual-trunk structure, extractsthe features of the moving target mask map and the same-scale P-display map under its mapping, anduses a deep separable convolution module to reduce the model parameters of the network. Finally, thecomparison experiments with Faster RCNN, YOLOv5 and its common variant YOLOv5-ConvNeXt showthat DB-YOLO effectively improves the target detection performance and ensures the inference speed,which lays a foundation for target tracking of noncooperative bistatic radar.KeywordsKeywords::non-cooperative bistatic radar;target detection;DB-YOLO;feature fusion 随着现代战场的电磁环境日益复杂,传统的有源雷达由于其主动发射电磁波,容易被敌方发现,人们开始研究新体制雷达,即非合作双基地雷达。
雷达mtd原理

雷达mtd原理
雷达MTD原理是指微弱目标检测原理,主要应用于雷达信号处理中。
MTD技术通过对雷达回波信号进行分析,可以对弱目标进行有效检测,并实现目标跟踪和识别。
MTD技术主要包括PMTD(固定门限MTD)、CFAR(恒虚警率自适应门限MTD)和OSCFAR(二次自适应门限MTD)等多种算法。
在雷达信号处理中,MTD技术是最常用的弱目标检测方法之一。
PMTD算法通过设置一个固定门限来判断目标是否存在,但是在目标信号和噪声信号幅值比较接近的情况下,容易产生误检和漏检。
CFAR 算法通过根据周围环境的噪声水平动态调整门限,以达到一定的虚警率和检测概率,具有更好的性能。
OSCFAR算法则是在CFAR算法的基础上进一步实现自适应门限的优化,提高了检测的准确性和可靠性。
MTD技术在雷达目标检测、识别和跟踪等方面具有广泛应用,是雷达信号处理中不可或缺的技术之一。
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基于WL-MF海面弱目标检测算法

究 者 的认 可 . 分 形 是 非线 性 科 学 的 重大 分 支 , 是 从 结 构 角
d o i : i 0 . 1 6 4 1 1 / j . c n k i . i s s n 1 0 0 6 - 7 7 3 6 . 2 0 1 5 . 0 3 . 0 2 3
基 于 WL—MF海 面 弱 目标 检 测 算 法
高 芬, 杨 梅 , 柳 晓鸣 , 索继 东
1 1 6 0 2 6 ) ( 大连海事 大学 信息科学技术学院 , 辽 宁 大连
摘要: 为 有 效 检 测 海 杂 波 背 景 下 的 弱 目标 , 研 究 一 种 基 于 小 波领 袖 多 重分 形 ( WL—MF ) 分 析 的 目标 检 测 方 法. 该 方
0 引 言
航海 雷达一 般研 究海杂 波 背景下 高 信杂 比大 目标 的检 测 , 但 船 舶 搜 救 时需 要 检 测 的 目标 为 弱
F o u r i e r变 换 (F R F v r) 、Wi g n e r - H o u g h 变 换
We a k t a r g e t d e t e c t i o n i n s e a
c l ut t e r b as e d o n W L —M F
i e d. W a v e l e t l e a d e r s wa s us e d t o a na l y z e t h e mu l t i f r a c t a l c h a r a c t e r i s t i c s o f s e a c l u t t e r ,t he muhi f r a c t a l p a r a me t e r s o f s e a c l u t t e r a nd t a r g e t a r e a we r e e x t r a c t e d t o d e t e c t t a r g e t .I t i s v e if r ie d b y I PI X r a d a r s e a c l u t t e r da t a . Re s u l t s h o ws t ha t s c l— a
红外弱小目标检测技术研究

红外弱小目标检测技术研究随着科技的发展,红外弱小目标检测技术在军事、安防等领域的应用愈发重要。
红外弱小目标指的是红外场景中,与背景差异小且信号弱的目标,例如人、车、无人机等。
由于红外场景中的目标往往不容易被肉眼观察到,传统的目标检测方法往往失效,因此红外弱小目标检测技术的研究具有重要的现实意义。
红外弱小目标检测技术的研究需要解决的一个核心问题是目标的检测和跟踪。
目标检测的关键在于通过红外图像中的特征信息,将目标与背景进行分离。
这个过程可以分为两个步骤:特征提取和目标定位。
特征提取是将目标从红外图像中提取出来的关键步骤,目前常用的方法有灰度共生矩阵法、小波变换法、相关滤波法、深度学习法等。
这些方法可以通过对图像的纹理、形状、频谱等特征进行分析,来提取目标的特征信息。
目标定位则是通过特征提取的结果,确定目标在图像中的位置。
红外弱小目标的跟踪是指在目标检测的基础上,通过连续的帧图像进行目标的路径追踪。
目标跟踪的关键问题是如何在连续的帧中找到目标,并且保持目标的标识不变。
目前,常用的目标跟踪方法有帧间相似度法、光流法、粒子滤波法等。
这些方法可以通过对目标的运动轨迹、形状变化等信息进行分析,来实现目标的准确跟踪。
除了目标检测和跟踪之外,红外弱小目标检测技术还需要解决的一个问题是目标的识别。
目标的识别是指在检测出目标之后,通过对目标的特征进行进一步分析,确定目标的类别。
目前,常用的目标识别方法有模板匹配法、特征提取法、深度学习法等。
这些方法可以通过对目标的外形、纹理、颜色等特征进行分析,来提取出目标的特征信息,并将其与预先训练好的模型进行比对,从而确定目标的类别。
总之,红外弱小目标检测技术的研究对于提高红外图像处理的能力,提升军事、安防等领域的监控效果具有重要的意义。
这种技术不仅可以实现对红外弱小目标的准确检测和跟踪,还可以通过目标的识别,对目标的类别进行判断和分析。
未来,随着深度学习等技术的进一步发展,红外弱小目标检测技术还将得到更加广泛和深入的应用。
红外弱小目标检测算法综述

红外弱小目标检测算法综述红外弱小目标检测算法是一种应用于特定领域的有效的图像处理技术,这种技术可以有效地检测出红外图像中被称为“弱小目标”的图像特征,进而提供重要的信息服务。
在红外图像中,弱小目标是指具有较低热能或光强度、较小视场大小、较低对比度和较低空间分辨率等特性的目标物体。
由于红外弱小目标的特征较为细微,因此,常规的图像处理方法对它们的检测效果较差,而运用红外弱小目标检测算法则可以显著提高识别效果。
红外弱小目标检测算法可以分为基于统计的方法、基于学习的方法和基于模板匹配的方法三大类。
基于统计的方法是利用非线性滤波器、概率密度函数和后验概率等统计分析手段,对红外图像进行处理,以提取其中的弱小目标特征,并将它们进行提取和分类。
基于学习的方法则是利用支持向量机(SVM)、神经网络(NN)和深度学习等机器学习技术,通过与已知的真实目标进行学习,从而实现对弱小目标的检测。
基于模板匹配的方法是利用图像模板匹配算法,将已知的模板图像与待检测的红外图像进行对比,以发现其中的弱小目标。
随着研究者对红外弱小目标检测算法的设计不断深入,许多改进的算法也被提出,如基于特征点的算法、基于多尺度特征的算法、基于深度学习的算法等。
这些算法都是对前面提到的基本算法进行了改进和优化,以提高红外弱小目标检测的准确性和实时性。
基于特征点的算法主要是利用红外图像的细节特征,如纹理、轮廓和光强等,提取出红外图像中的特征点,然后利用这些特征点进行弱小目标的检测。
基于多尺度特征的算法则是利用多尺度的红外特征,构建多尺度的特征模型,并将其与图像进行对比,从而实现弱小目标的检测。
基于深度学习的算法则是利用深度学习技术,构建一个多层次的特征模型,并将其用于红外图像的分类和检测,从而提高弱小目标的检测精度和可靠性。
总之,红外弱小目标检测算法是一种有效的图像处理技术,旨在有效地检测红外图像中的弱小目标特征,为后续应用提供重要信息服务。
在现代研究中,基于统计、基于学习以及基于模板匹配的算法都被提出,而且随着算法的不断改进,许多改进的算法也被提出,以提高红外弱小目标检测的准确性和实时性。
红外弱小目标检测技术综述

㊀第52卷第2期郑州大学学报(理学版)Vol.52No.2㊀2020年6月J.Zhengzhou Univ.(Nat.Sci.Ed.)Jun.2020收稿日期:2019-12-04基金项目:国家自然科学基金项目(61903340);河南省教育厅重点项目(19A413002);河南省博士后科研项目(001701002);河南省青年人才托举工程项目(2020HYTP028)㊂作者简介:任向阳(1992 ),男,河南漯河人,博士研究生,主要从事图像处理㊁红外弱小目标检测研究,E-mail:xyren199201@;通信作者:马天磊(1989 ),男,河南新乡人,讲师,主要从事图像处理㊁红外弱小目标检测研究,E-mail:tlma@㊂红外弱小目标检测技术综述任向阳,㊀王㊀杰,㊀马天磊,㊀朱晓东,㊀白㊀珂,㊀王佳奇(郑州大学电气工程学院㊀河南郑州450001)摘要:随着红外探测技术的不断发展,对探测距离的要求越来越高,红外弱小目标检测技术已成为国内外红外探测领域的研究重点㊂简介了红外弱小目标检测的背景及意义;重点综述了目前在红外弱小目标检测领域中各类典型方法的研究现状及最新进展;给出了几种不同类型的红外弱小目标检测方法的实验对比;最后对红外弱小目标检测技术的研究进行总结和展望㊂关键词:红外弱小目标;目标检测;红外图像;检测性能中图分类号:TP391.4㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:1671-6841(2020)02-0001-21DOI :10.13705/j.issn.1671-6841.20195570㊀引言自然界中,物体温度高于绝对零度时,都会持续向外界辐射红外波段能量[1-2]㊂物体具有越高的温度,则其向外辐射的红外能量就越大[1,3]㊂红外探测技术就是以红外目标监测系统为载体,利用被检测目标与背景之间红外辐射的差异实现目标检测和识别[4]㊂与传统的主动雷达成像以及可见光成像等探测技术相比,红外探测技术具有一系列的独特优势:1)红外探测技术隐蔽性好㊂主动雷达成像探测需要向外界发射电磁波而容易暴露自身的信息,红外成像探测则属于被动探测,不需要向外界发送信号㊂2)红外探测技术可以全天候工作㊂可见光成像探测器只能在白天进行探测工作,而红外成像探测器不受白天夜晚的限制,可实现昼夜工作㊂3)红外探测技术抗干扰能力强㊂主动雷达成像探测的效率容易受到目标表面隐形吸波材料的吸收而削弱;可见光成像探测很容易被云层㊁烟雾等因素干扰,并且容易被不同的伪装手段欺骗㊂随着雷达隐形技术以及伪装技术的发展,主动雷达成像探测与可见光成像探测往往难以满足一些实际的探测需求,而红外成像探测则可以更好地穿透烟雾㊁云层等干扰,并且有一定识别伪装目标的能力,同时不会被各种雷达隐形吸波材料所影响㊂因此,红外探测技术可以对传统探测手段进行有效补充甚至可以替代传统的探测技术㊂随着红外探测技术的发展,该技术已在不同的领域中得到广泛应用[4-6]㊂在民用领域,已被广泛地应用于火灾预警[7-8]㊁气体泄漏检测[9-10]㊁医学特征识别[11-12]㊁农业生产[13-15]等方面㊂而在更为重要的军事领域,红外探测技术已被广泛应用于侦察㊁制导㊁预警等方面[16-19]㊂例如:美国的天基红外预警系统和国防支援计划导弹预警卫星系统[20]㊁俄罗斯的 凤凰 系统㊁荷兰等国的 天狼星 系统[21]㊁以色列的 云雀 无人侦察机㊁美国的 全球鹰 无人侦察机[22]等均使用到了红外探测技术[23]㊂对于红外探测系统来说,当被检测目标与探测器之间的距离达到十几甚至几十公里时,在大气扰动㊁光学散射和衍射等外界因素的影响下,经过光学系统成像后,红外图像中的目标呈现 弱 和 小 的特征㊂此时红外探测已进入红外弱小目标探测的范围㊂其中 弱 这个特征主要是目标的信噪比以及目标与背景的对比度较低; 小 这个特征则主要是目标在整幅红外图像上所占有的像素数少㊂因此,在检测过程中,由于弱小目标尺寸比较小,不具有相应的形状以及纹理特征,同时在实际场景中,复杂多变的云㊁建筑物㊁海面等郑州大学学报(理学版)第52卷干扰物的面积较大,导致被检测的小目标很容易会被复杂的场景形成的杂波所淹没[3]㊂此外,目前红外弱小目标检测方法的稳健性㊁鲁棒性㊁实时性还不能完全满足不同应用背景的需求㊂因此,红外弱小目标检测技术成为近年来在民用和军事领域里的研究热点之一[4]㊂1㊀红外弱小目标检测技术的研究现状红外弱小目标检测技术是红外探测系统的关键技术之一,是红外探测领域的研究热点[24-26]㊂国内外有许多的相关机构开展了红外弱小目标检测技术的研究工作,并取得了丰硕的研究成果[26-28]㊂同时,有许多国内外的刊物和会议也经常发表和探讨一些弱小目标检测技术的研究成果[27-30]㊂1.1㊀红外弱小目标成像的数学模型在红外成像的过程中,由于受大气散射㊁折射㊁镜头污染㊁光学散焦㊁镜头变形等影响,远距离目标被红外探测器接收时,信号强度表现为弱小的特点[5]㊂根据国际光学工程学会(society of photo-optical instrumenta-tion engineers,SPIE)的定义,把面积不大于9pixelˑ9pixel大小的红外目标称为红外小目标[1,3,4]㊂如图1所示,图1(a)为一幅真实场景的红外图像,该图像的大小为256pixelˑ318pixel㊂为了能够清晰地显示小目标,对该图像中弱小目标的局部区域进行放大,并调节其对比度,图1(b)为弱小目标及其邻域的放大图,其大小为31pixelˑ31pixel㊂图1(c)代表弱小目标及其邻域的三维分布图㊂通过观察可知:图中弱小目标为中心对称㊁向四周辐射的形状,与二维高斯函数非常相似㊂很多学者都使用二维高斯函数对弱小目标进行建模[1,3,4],模型为f T(x,y)=A㊃exp{-12[(x-xcϑx)2+(y-y cϑy)2]},式中:ϑx和ϑy为横向和纵向的尺度参数;A为目标的灰度幅值;fT(x,y)为该弱小目标的空间分布灰度函数;(x c,y c)为红外小目标的空间坐标㊂图1㊀实际红外图像中的弱小目标及其三维强度图Figure1㊀A small target in an infrared image and its3D intensity distribution 在红外弱小目标检测中,根据对小目标检测时进行图像处理所需数据量的差异,可将这些检测方法分为两大类,即基于单帧的检测方法和基于多帧的检测方法[31]㊂基于单帧的弱小目标检测方法通过处理单帧图像来检测目标,并从单帧检测结果中给出目标存在与否的判决;基于多帧的弱小目标检测方法则同时处理多帧图像,将多帧图像全部处理后,给出目标存在与否的判决结果[32-33]㊂本文以这两类方法为主线,介绍其中的代表性检测方法㊂1.2㊀基于单帧图像的弱小目标检测方法基于单帧图像的弱小目标检测方法主要利用单帧图像的空间信息对小目标进行检测㊂现有的基于单帧图像的弱小目标检测方法主要分为三种:第一种是从目标角度出发,根据目标和周围背景在单帧红外图像中的灰度㊁结构等特征差异,设计检测算子,直接提取目标[34];第二种是从图像背景角度出发,采用相应方法抑制图像的背景,从而实现弱小目标的检测[35-36];第三种是基于图像数据结构的方法,这种方法主要是通过查找低维子空间结构以及使用预设的超完整字典来显示数据结构,从而实现小目标的检测[37-38]㊂本文主要针对几种比较有代表性的单帧检测方法进行介绍㊂1.2.1㊀基于目标特征的弱小目标检测方法㊀基于目标特征的弱小目标检测方法是根据目标和其邻域在单帧红外图像中的特征差异,设计不同方法凸显小目标并抑制背景杂波,从而实现弱小目标的检测㊂23㊀第2期任向阳,等:红外弱小目标检测技术综述1)基于视觉对比机制的弱小目标检测方法基于视觉对比机制的弱小目标检测方法是近几年才出现的一种新颖的弱小目标检测方法㊂由于人类的视觉系统(human visual system,HVS)在处理目标检测任务时表现出非常良好的鲁棒性[39-42],所以,有关视觉系统中的一些理论机制也被引入到弱小目标检测中来[43-44]㊂在此类方法中,视觉对比机制较多地被用于研究弱小目标检测[45]㊂对比机制一般被认为是信号在某个局部区域中存在信息差异,如小目标与其邻域之间存在着各种不同的差异㊂在人类视觉系统中,这些差异对于认知外界事物具有非常重要的意义[46]㊂根据小目标灰度强于邻域灰度的特征,Chen等[47]基于视觉对比机制提出了一种局部对比测量方法(local contrast measure,LCM)㊂该方法主要是利用小目标的灰度值一般会比邻域的灰度值更大一些的特点㊂此后,Han等[48]发现LCM存在过增强噪声点的现象,并提出了一种改进的局部对比测量方法(improved LCM,ILCM)㊂该方法采用了HVS大小自适应过程和注意力转移机制,有效地降低了噪声点过增强现象的发生,但该方法容易把小目标变得平滑㊂为了较好地保留小目标的形状,王晓阳等[49]提出一种区域局部对比度方法,该方法利用了图像信息熵和局部相似性等信息,对小目标的原始形状保留效果较好,但在复杂场景中,区域局部对比度方法不是非常有效㊂为了提高在复杂场景的检测率,Qin等[50]提出了一种新颖的局部对比度测量(novel local con-trast measure,NLCM)方法㊂不同于ILCM使用近似于小目标尺寸的滑动窗口,NLCM使用尺寸大于小目标的局部区域作为滑动窗口,这更有利于在复杂场景中增强目标和背景的对比度㊂为了进一步提高方法的检测性能,Du等[51]提出了一种同质加权局部对比度测量方法(homogeneity-weighted local contrast measure, HWLCM)㊂该方法能够充分利用中心和周围区域的局部对比特征以及周围区域的加权均匀性特征㊂这些特征的使用有利于增强目标强度和抑制复杂背景㊂由于LCM方法被提出时间并不是很长,仍有许多学者对该类方法进行研究和改进[52-56],例如:多尺度块的对比测量(multiscale patch-based contrast measure,MPCM)[52]㊁多尺度局部同质测度(multiscale local contrast measure,MLCM)方法[53]㊁相对局部对比测量(relative local contrast measure,RLCM)方法[54]㊁局部差异量度(local difference measure,LDM)[55]㊁改进的LCM[56],等等㊂在计算局部对比度时,LCM及其改进方法大多使用的是比率形式定义㊂这些方法先计算图像中某局部中心与其邻域之间的比率作为增强因子,然后将增强因子与局部中心值的乘积作为局部对比度[54]㊂除了上述使用比率形式定义计算局部对比度的方法之外,许多方法还使用了差异形式定义,即使用图像中的某局部中心以及邻域之间的差异结果作为局部对比度[57-58]㊂这类方法中较为典型的是由Kim等[59]提出的拉普拉斯-高斯算子(Laplacian of Gaussian,LoG)㊂该算子可以有效地提高被检测弱小目标与其周围区域之间的对比度,从而实现目标的检测㊂针对该方法在具有比较复杂的背景杂波时容易产生虚警的问题,一种局部定向LoG算子被提出[60]㊂该方法首先将LoG滤波器分解为具有4个方向的局部LoG滤波器;然后使用局部LoG滤波器生成的内核对图像进行卷积;最后,通过最小滤波器获得最终的空间滤波图像㊂这种方法可以有效地提高检测率并消除云边缘带来的虚警㊂此外Shao等[61]在结合形态学操作的基础上,对LoG算子进行改进,也取得了良好的小目标检测结果㊂2)基于局部强度和梯度的弱小目标检测方法基于局部强度和梯度的弱小目标检测方法是受到小目标在图像分布中呈现高斯形状的启发,从强度和梯度的角度对小目标的局部属性进行描述,以增强目标并抑制图像中的杂波[62]㊂在红外图像中,小目标像素的灰度值大于其局部相邻像素的值;另外,小目标可使用二维高斯函数模拟,二维高斯函数形成标量场,其梯度场表现为梯度向量指向中心的特点,同理,小目标具有灰度标量场,其梯度场也表现为梯度向量指向目标中心的特点㊂这两个属性分别被认为是局部强度属性和局部梯度属性㊂均匀背景可以通过使用局部强度属性来抑制,因为它们的强度值几乎相同;对于具有强边缘的背景,它们的梯度方向通常是一致的,不同于分布中目标的梯度㊂基于这两个属性,通过计算原始红外图像局部强度和梯度(local intensity and gradient, LIG)图,可以实现目标增强和杂波抑制㊂1.2.2㊀基于背景特征的弱小目标检测方法㊀根据背景抑制方式的不同,基于背景特征的弱小目标检测方法主要分为两类:基于空域滤波的方法和基于变换域滤波方法㊂1)基于空域滤波的方法首先通过估计图像的背景信号,然后利用原始图像与估计得到的图像背景进行4郑州大学学报(理学版)第52卷差分运算,最后在差分图像中使用阈值分割方法实现弱小目标的检测㊂其中实现图像背景估计的步骤如下:首先在图像中取每个像素点对应的局部区域,然后利用此局部区域上的灰度信息对该像素点的背景强度值进行估计,最后对图像上所有的像素点进行遍历从而获取图像背景的预测图㊂传统基于空域滤波的方法有最大中值\最大均值(max-mean\max-median)滤波器的方法[63]㊁二维最小均方(two-dimensional least mean square,TDLMS)滤波器的方法[64-67]㊁数学形态学方法[68-71]㊁双边滤波器[72-73]㊁高通模板滤波方法[3-4]㊁中值滤波方法[3-4]等等㊂A)Max-mean\max-median方法是一种非线性的滤波方法,该方法在中值滤波方法的基础上,对图像进行滤波后再进行差分运算[63]㊂在处理过程中,当被处理的像素点在目标上时,使用max-mean\max-median 方法所获得的背景预测值近似于该像素点邻域的平均信号强度值㊂而在图像中目标点的信号强度值和其邻域的平均强度值之间具有较大的差异,于是,在原图和预测的背景图进行差分运算后该像素点会具有较大的响应值㊂当被处理的像素点在平缓变化的背景上时,用max-mean\max-median方法所获得的背景预测值与该像素点的灰度值两者之间非常接近,在原图和预测的背景图进行差分运算后该像素点对应的响应值较小㊂当像素点位于景象边缘时,使用max-mean\max-median方法获得的背景预测值为景象边缘上的平均强度值,所以该像素点的强度值与预测值的差异很小,进行差分运算后该像素点对应的响应值也很小㊂因此,max-mean\max-median方法不仅对被检测图像上起伏的背景信号能够有效进行抑制,还可以有效地抑制图像边缘具有的纹理信息,这些抑制有利于后续的弱小目标检测㊂B)1988年,Hadhoud等将应用于一维信号处理领域的LMS(least mean square)方法扩展到二维信号处理领域,提出TDLMS方法[64],并应用于图像去噪以及图像增强㊂考虑到该方法在图像处理领域具有较好的性能,因此该方法被一些学者引入到弱小目标检测中㊂TDLMS方法是一种自适应迭代的方法,该方法首先根据输入图像的内容对模板参数进行自动计算,在每一次迭代过程中求取预测的背景图像与期望图像两者之间的差异并得到误差函数;然后判断误差函数与设定阈值之间的大小,当误差函数数值小于阈值时,停止迭代,并输出经过该方法预测得到的背景图像㊂很多学者在不同特征区域的选取以及模板更新步长参数的自适应确定等方面对这种方法进行了改进[65],例如Bae等[66]为了在背景和小目标区域中自适应地调整步长,通过使用小目标邻域图像块预测像素的方差,来计算与自适应区域相关的非线性步长,该方法取得了较好的检测效果㊂此外,张世璇等[67]提出了一种由背景去除与目标提取构成的两层TDLMS滤波器,该方法根据图像的统计参数对步长的大小自适应调整,并迭代得到最优的TDLMS滤波器权值㊂C)1964年Matheron和Serra提出数学形态学(mathematical morphology,MM)的方法,并将该方法应用到了图像分析领域[68]㊂数学形态学方法是一种基于集合理论和几何学的非线性滤波方法㊂数学形态学运算基于两个基本操作:腐蚀和膨胀㊂这两个基本的操作在原始图像和结构元素构成的集合上进行㊂最常用的数学形态学方法是顶帽变换(top-hat transformation,Top-hat)方法[69],该方法首先构造合适的结构元素;然后利用形态学开运算滤除小于结构元素的亮奇异点,同时利用形态学闭运算滤除小于结构元素的暗奇异点,最后使用原始图像与预测的背景图像进行差分处理,得到包含残差和弱小目标的图像㊂在经典的Top-hat方法的基础上,有许多改进的方法被提出,Zhou等[70]设计了一种由系列Top-hat滤波器构成的连续Top-hat滤波器方法,该方法中Top-hat滤波器的结构元素逐渐减小㊂之后,Deng等[71]考虑到自适应结构元素对于Top-hat方法的重要性,提出了一种基于量子遗传方法的自适应Top-hat结构元素优化方法,该方法能够实现更稳定的小目标检测性能㊂D)1998年Tomasi等提出双边滤波器(bilateral filter)的方法,并用于图像去噪㊂由于该方法具有良好的红外图像背景估计能力,被学者们广泛地应用于弱小目标检测领域[72]㊂双边滤波器主要由灰度域滤波核和空间域滤波核这两个不同的高斯滤波核构成㊂在空间域中,滤波核根据像素之间的欧氏距离,对离中心像素更近的像素赋予更大的权重;在灰度域中,滤波核根据像素灰度值之差,与中心像素值更接近的像素赋予更大的权重㊂不同于传统的滤波方法仅仅考虑不同像素在空间位置中的分布,双边滤波方法不仅对像素的空间位置分布进行考虑,还对图像中像素的灰度分布特征进行考虑㊂因此,这种方法能够具有很好的红外图像背景估计性能,并且对于图像背景边缘的特点也有很好的保存性能㊂考虑到该类方法的特点,Bae等[73]提出了一种新颖的基于双边滤波器的目标检测方法,该方法首先根据像素四个方向的边缘分量判断是否存在潜在的小目标;如果判断的结果是存在潜在的小目标,则使用双边滤波器方法对小目标进行模糊处理;之5㊀第2期任向阳,等:红外弱小目标检测技术综述后将原始的红外图像与通过双边滤波器方法得到的预测图像进行差分处理,从而实现对小目标信号的提升㊂2)相比于具有较低计算复杂度的空域滤波的方法,变换域方法计算复杂度较高㊂但是近年来随着相关计算设备性能的提升,一些基于变换域滤波的方法也在工程实践中被证明具有良好的背景抑制性能[74]㊂基于变换域滤波的方法首先使用相应的变换方法获取红外图像的变换域信息,然后在变换域中处理获取的信息,最后使用逆变换的方法将变换域中的图像变换至空间域,从而得到相应的结果㊂A)经典的频域滤波方法首先通过傅立叶变换方法[75]将图像变换到频域中,然后在保护目标相关特征的同时,对其进行高通滤波㊂最后,经过逆变换获得背景抑制后的红外图像㊂这种方法可以有效地抑制变化比较缓慢的背景,同时能够保留弱小目标㊁景象边缘以及图像中的随机噪声㊂常见的频域弱小目标检测方法主要有理想高通滤波[76]㊁巴特沃斯高通滤波[77]等㊂B)小波变换滤波方法考虑到红外图像中背景对应的辐射强度小于目标区域对应的辐射强度,同时弱小目标与周围背景灰度不连续㊂因此,在检测小目标的过程中,小目标可以被认为是红外图像的高频部分,而图像的背景则可以被认为是红外图像的低频部分,基于此可以使用小波变换的方法分离红外图像中的高频部分和低频部分,然后分别处理两个不同的部分,从而实现图像信噪比的提升以及对弱小目标的检测[78]㊂常见的小波变换滤波方法主要有基于Countourlet变换的方法㊁基于非下采样轮廓波变换的方法等[4]㊂除了上面几类基于背景特征的检测方法之外㊂随着非局部均值滤波方法(non-local means denoising, NLM)在图像去噪领域取得的优异效果,该方法被引入到了小目标检测领域中[79-80]㊂NLM的主要思想是使用与评估像素具有相似邻域结构的像素加权平均值来替换评估像素[79]㊂基于NLM的方法使用相同的原理来寻找相似的局部块,并对图像背景进行估计㊂在这类方法中,非局部检测(detection by NL-means, D-NLM)是一种典型的方法,该方法首先寻找图像的相似块,并根据分析忽略相似块中两个最不相似的像素来修改距离度量以便在存在小目标的情况下稳健地估计图像背景㊂在D-NLM的基础上,文献[81]提出一种基于块匹配和三维滤波以及高斯混合匹配滤波器(detection by block matching and three-dimensional filtering and Gaussian mixture matched filter,DBM3D+GMMF)的方法,该方法基于块匹配和三维滤波方法的输出值来估计图像背景的均值[82-83],并结合高斯混合匹配滤波器,最终有效地对红外图像的背景进行估计,成功提取了红外弱小目标㊂1.2.3㊀基于图像数据结构的弱小目标检测方法㊀传统的基于单帧图像的弱小目标检测的基本思路是认为被检测的红外图像由小目标㊁背景以及噪声三个部分组成,通过设计不同的方法实现增强目标信号或者抑制背景和噪声,进而实现弱小目标的检测㊂基于图像数据结构的弱小目标检测方法则主要是根据红外图像中目标的稀疏性和背景的低秩性等不同的结构特点,实现目标图像和背景图像的分离㊂近来,这些基于图像数据结构的方法引起了越来越多的关注[84]㊂基于图像数据结构的方法通常利用以下两种方式来对小目标进行检测[85-86]㊂1)在查找低秩子空间结构的方法中,代表性的是基于红外图像块(infrared patch-image,IPI)模型的方法[87]㊂该方法中,小目标被认为是一个稀疏分量,同时背景被认为是一个低秩分量㊂通过分析图像中背景㊁噪声以及小目标的特点,IPI模型可以表示为min B,T B ∗+λ T 1+12μ I-B-T 2F,式中:I代表红外图像对应的矩阵;T代表小目标矩阵;B代表背景矩阵;λ和μ为给定的参数㊂在该方法中,对小目标的检测被转换成从数据矩阵中恢复两个分量的过程㊂但是IPI方法并未考虑当红外图像背景是较复杂的异构背景的情况㊂此时,单独的子空间很难有效地表示图像中复杂的异构背景㊂为此,Wang等[88]设计了一种稳定多子空间学习(stable multi-subspace learning,SMSL)的方法,该方法将图像的异构背景数据看作是一种多子空间的结构,并提出了一种学习多子空间策略的模型,有效地实现了对小目标的检测,该模型可以表示为min D,a,T㊀ a row-1+λ T 1+12μ I-Dα-T 2F,s.t.㊀D T D=I k㊀∀i,式中:D=[D1,D2, ,D k]表示背景数据空间;α=[α1,α2, ,αk]表示系数;λ和μ为给定的参数;k是子空间维度㊂。
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A High-resolution Weak Signal Detection
Method Based on Stochastic Resonance
Key works: weak signals, stochastic resonance, superhet technology
Ⅰ. INTRODUCTION
Compared with noise, the amplitude of a signal is weak; the signal is completely submerged in the noise. On signal detection, the detection of the particular frequency is the most important.
In the past, the weak signal detection in general focused on the methods of reducing noise to improve the signal to noise ratio (SNR), but often damaging the actual signal in the process of suppressing noise. Stochastic resonance (SR) in this bistable system can take advantage of the noise energy to improve the signal detection capability. But stochastic resonance can only be used for the low frequency signals, thus, its utility has limited application[1-2]. In this paper, the frequency range of
The concept of stochastic resonance was put forward by the Italian physicist Roberto Benzi, American physicist Alfonso Sutera and Italian physicist Angelo Vulpoiani in the study of ancient meteorological glaciers in 1981 [1].
2Harbin Institute of Technology 3University of Science and Technology of China
Abstract-A detection method based on the strong low-frequency weak-signal detection ability of stochastic resonance is proposed, aimed at the detection of the unknown weak signal. By mixing the unknown signal with a continuous linear changing local oscillator signal, a difference frequency signal will be generated, which will be sent to the stochastic resonance system. Thus, an obviously changed output can be obtained. Because the stochastic resonance system is extremely sensitive to low frequency, the system will have a maximum output when the local oscillator and frequency of the unknown signal are closest. The frequency of the unknown signal will be measured precisely from the local oscillator frequency and the difference frequency. It can be inferred from the theoretical analysis and numerical simulation that this method has a large detection range, high resolution, and good prospect.
detection of stochastic resonance system is discussed and recommendations are made for a high-frequency weak signal detection method.
Ⅱ. THE PRINCIPLE OF STOCHASTIC RESONANCE
and Superhet Technology
12Shuo Shi, 12Wanyi Yin, 12Mingchuan Yang, 3Mingjie He 1National Key Laboratory of Communication System and Information Control Technology
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2
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978-1-4673-2699-5/12/$31.00 © 2012 IEEE
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(1)
In equation (1), a,b are a real numbers representing the shape parameters of the potential well (In figure1, ������ = 1, ������ = 1 ). ������ ������ = ������������������������ 2������������0������ , ������(������) is the Gaussian white noise. Among them. ������ is amplitude of signals, ������0 is modulation frequency. The potential function of a bistable system is shown as follows.
4������
states������ = ±
������ ������
,
and
the
output
state
oftheFra biblioteksystem
should
be determined by the initial state. The signal and noise that are gradually increased or adjusted; the shape parameters cause the potential well to form, and this makes the particles go back and forth between the two potential wells. Since the potential difference between the potential wells of the bistable systems is much larger than the amplitude of the signal input, it makes the amplitude of the output signal far larger than the input. So the input signal is amplified effectively. Meanwhile, effectively suppressing the noise in the system output, transferring less energy of noise into signal, and enhances the SNR[4].
Stochastic resonance describes the phenomenon of back and forth transition between noise and the periodic signal, in non-linear bistable system under overdamped Brownian particle motion[4]. The potential curve of the non-linear bistable system and the transitions curve of particlse between the two potential wells is shown in Fig.1. x(t) is the position of the output particles at any time, and this introduces the equation describing the particle motion-Langevin equation[5-6].