国家高技术研究发展计划(2009A01Z215)
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
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- 形态学和小波域杂波抑制的微弱目标检测(英文)被引量：7
- 2009年
- 本文提出了一种基于形态学和小波域杂波抑制的微弱目标检测方法,该方法将图像序列进行形态学tophat滤波,然后小波变换,再分别对各小波子带作平滑滤波,按各子带对滤波前后小波系数作差分运算,最后经过小波逆变换得到具有微弱目标的残差图像序列。用残差图像tophat结果估计目标潜在区域,在目标潜在域的约束下,对残差图像序列进行时空域数据融合,实现微弱运动目标的检测。仿真实验表明,该方法杂波抑制后残差图像具有很好的白高斯特性,且目标邻域信杂比(SCNR)的平均增益比图像空域平滑滤波和图像频域低通滤波等典型运算的SCNR平均增益有明显改善,目标检测算法在5帧图像集成时能稳定检测出微弱运动目标轨迹。
- 周宁李晓峰李在铭
- 关键词：背景杂波抑制
- 一种小波域平滑滤波的杂波抑制方法被引量：2
- 2010年
- 本文提出了一种小波域平滑滤波的杂波抑制方法,该方法将原始图像变换到小波域后,分别对各小波子带先作平滑、后作差分处理以最大限度地滤除背景杂波和噪声,然后再对图像进行小波逆变换,达到有效抑制背景的目的.实验结果表明,该方法处理后得到的残差图像呈现出很好的高斯性和独立性,并且目标邻域信号杂波比(SC-NR)的平均增益比对图像直接平滑滤波的邻域信号杂波比(SCNR)的平均增益提高2dB左右,算法性能明显优于图像域平滑滤波的传统方法.
- 周宁李在铭
- 关键词：背景杂波抑制
- 基于小波域DCT变换的杂波抑制方法
- 2010年
- 针对复杂背景中微弱运动目标检测困难的问题,提出了一种基于小波域DCT变换的背景杂波抑制方法。该方法根据背景杂波和运动目标的不同频率特性,采用低频小波子带频域滤波的方法得到有效抑制背景杂波的残差图像,从而达到抑制背景杂波的目的。该方法首先对原始图像进行小波变换,接着对低频小波子带进行二维DCT变换,再用高斯低通滤波器对DCT变换结果进行滤波,然后对滤波结果进行IDCT变换,最后对滤波前后的低频小波子带作差分处理,对差分结果进行小波逆变换。实验结果表明,该方法处理后得到的残差图像呈现出很好的高斯性和独立性,并且目标邻域信杂比(SCNR)的平均增益比图像直接频域滤波的目标邻域信杂比平均增益提高2 dB以上,算法性能明显优于传统的图像频域滤波算法。
- 周宁李晓峰李在铭
- 关键词：背景杂波抑制
