摘要：针对现有背景抑制算法未能有效地抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出一种基于模糊自适应共振理论(Fuzzy-ART)进行背景抑制、基于行列k均值(k-means)聚类实现阈值分割的单帧红外弱小目标检测算法.首先依据红外成像原理仿真生成红外弱小目标训练样本;然后采用Fuzzy-ART神经网络建立目标模型,并以此分析各像素点的目标模糊隶属度来抑制背景杂波;最后采用基于行列k-means聚类的自适应阈值分割算法来检测真实目标.实验结果表明,该算法能有效地抑制背景杂波和突显目标,并能有效地提高信噪比检测弱小目标.

摘要：在小天体探测、导弹制导和战场侦察等航空航天领域,由于目标信号较弱,占有像素数少,缺少目标形状和纹理信息,使用手工特征提取的传统算法容易出现大量虚警,而拥有强大特征提取能力的深度学习算法无法对微小且缺乏轮廓信息的目标训练。本文采用了滑动窗口取样训练,它源自基于人类视觉特性的传统目标检测算法中嵌套结构的思想,设计了一种使用递归卷积层的全卷积网络,在不增加额外训练参数的情况下,扩展了模型的网络深度,该网络的并行卷积结构的多个分支网络模拟了传统算法的多尺度操作,有利于在复杂环境中增强目标和背景之间的对比度,并且设计使用了多种损失函数的组合,以对抗正负样本严重不平衡的问题。实验结果表明:该方法实现了比传统方法更好的检测效果,为此领域的研究者们提供了一个新的思路和解决途径。

摘要：传统的红外弱小目标检测算法一般采用DSP(digital signal processing)处理器实现,算法复杂且实时性差,本文提出了一种基于FPGA(field programmable gate array)的自适应阈值的FAST(features from accelerated segment test)算法对红外弱小目标进行检测,利用FPGA并行处理的特点,采用流水线设计实现了算法的硬件加速。改进的自适应阈值方法可以根据不同的环境生成合适的阈值,避免了由于阈值选择不当造成的红外弱小目标的丢失或冗余。最后采用4组不同的实测红外图像进行实验,结果表明:该算法能实时地检测出红外图像中的弱小目标,并且能够取得较高的检测率和较低的虚警率,满足实时性和有效性的要求。

摘要：针对现有背景抑制算法未能有效抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出了一种基于人工免疫网络(aiNet)进行背景抑制、基于行列k均值聚类实现阈值分割的单帧红外弱小目标检测算法。首先采用aiNet结合Robinson警戒环技术,融入自组织特征映射(SOM)拓扑思想,设计一系列抗体进化策略,建立自适应局部空间背景模型—模糊拓扑记忆抗体库,并以此分析各像素点的背景模糊隶属度来抑制背景杂波;接着提出基于行列k均值聚类的阈值分割算法来检测真实目标。实验结果表明,该算法的F1指标高达99%,其能随背景的局部变化来自适应建立空间背景模型,从而自适应抑制背景杂波突显目标,能有效提高信噪比检测弱小目标。

摘要：红外弱小目标具有信噪比低、目标尺寸小、特征不明显等特点,加之场景复杂度不断提升,杂波干扰严重,导致现有的红外弱小目标检测方法在面对复杂场景时性能衰减。综合手工方法提取目标单一的显著特征及深度学习方法提取图像综合特征的优势,设计了基于深度学习的红外弱小目标深度特征融合检测网络模型。首先,模型利用多尺度自适应特征提取网络来提取红外图像中弱小目标的原始特征与平滑度图像中弱小目标的平滑度特征;其次,为提高目标显著度,提出了一种多层级联特征融合策略,实现特征提取网络中小目标原始特征与平滑度特征的融合;最后,利用多层级联特征融合映射网络对红外弱小目标进行特征映射与背景抑制,获得背景杂波被极大抑制的红外弱小目标特征映射图像。实验结果表明,同现有的基于深度学习与基于手工特征的检测方法相比,所提出的检测方法在各种复杂的场景中都拥有较高的准确率及较低的虚警率,同时拥有较快的检测速度。

摘要：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。

摘要：针对红外序列图像中点状机动目标的检测问题,利用卷积特征对图像具有更细致的描述能力、可以有效地感知弱小目标与干扰的差异的特点,提出了一种基于SSD框架的红外弱小目标检测方法。本文设计了针对弱小目标的SSD检测框架,且克服了传统方法缺少大量实验数据的困难,利用真实红外图像数据库进行了仿真验证,实验结果表明,该方法对多种不同场景中的信噪比较低的目标具有良好的检测效果和虚警抑制能力。

摘要：为提高红外弱小目标在复杂背景干扰与低信噪比条件下的检测精度与效率,基于局部加权融合特征与分类二维Ostu分割,提出红外弱小目标检测算法。利用红外弱小目标与背景的灰度差异,基于Top-Hat算子设计红外背景过滤机制,使弱小目标从背景中凸显出来,使用图像的熵值定义局部加权融合特征,完成弱小目标的粗定位。采用分形理论计算粗定位区域内所有像素的分维值,构建像素分维像模型完成弱小目标的细定位,并通过特征分类二维Ostu分割机制实现红外弱小目标的精确检测。测试结果表明,与现有红外弱小目标检测算法相比,该算法具有更高的检测精度与更短的检测耗时。

摘要：针对远距离红外目标探测技术中存在的弱小目标特征信息提取困难、局部背景噪声干扰强导致检测算法虚警率和漏检率偏高的问题,提出了融合CNN-Transformer的单帧红外弱小目标检测算法。针对已有方法在提取红外弱小目标特征信息时感受野受限且易受到局部噪声干扰的问题,对Swin Transformer中的窗口自注意力计算模块进行改进,设计了基于可分离卷积的局部感知增强模块,兼顾对全局信息和局部信息的提取,提升骨干网络对弱小目标空间分布信息的提取能力。针对小目标特征难以在深层网络中保留的问题,设计了自下而上的多尺度特征融合模块,在不同层级的特征图之间利用注意力机制确保小目标的低层特征信息能够在高层特征图中得以保留。在公开数据集NUAA-SIRST上进行了测试,验证了本文所提算法相比已有算法取得了更佳的检测效果,同时能够兼顾对检测精度和召回率的优化。

摘要：为了提升帧差法在复杂环境中低信噪比目标的检测效果,基于运动目标在时间上具有连续性的原理,利用检测前跟踪的算法,通过三维滤波预处理和目标轨迹性判断相结合的设计准确筛选出目标,达到在保持高检测率的前提下降低虚警的效果,对弱小目标检测具有显著意义。