SAR图像舰船目标双阈值快速CFAR检测算法

针对舰船检测的高效性现实需求,本文提出了改进的舰船目标CFAR检测算法。在全局阈值的基础上,利用第一虚警率检测出超过全局阈值的像素点,将超过全局阈值的像素点视作疑似目标点,将低于全局阈值的像素点视作杂波点。在局部窗口检测过程中,引入筛选机制,设置第二虚警率,将背景窗口中的疑似像素目标剔除得到最终的检测结果。该算法计算量少,并且改善了多目标环境下的检测性能,消除了泄露到背景窗口中的目标像素对杂波统计特性的影响。仿真结果表明算法的有效性。     

图像块混沌特征在海面运动目标检测中的应用

为了消除舰船目标检测中海面背景的影响,提出了一种基于图像块混沌特征的目标检测算法.该算法利用小数据量法计算图像块的最大Lyapunov指数,分析运动目标存在时背景信号混沌特征的变化,检测淹没在混沌背景信号中的目标信号.实验采用400帧图像进行检测,检测率为100%,虚警率为5%.结果表明,算法能有效地检测出海面背景下的舰船目标.     

基于顶帽运算的遥感图像恒虚警率舰船目标检测算法

随着合成孔径雷达的出现,使得利用合成孔径雷达图像实现海洋目标检测,成为海洋遥感领域的研究重点。由于合成孔径雷达遥感图像中存在大量的背景像素,为从图像中对目标信息进行有效提取,需要借助顶帽运算提高图像的信杂比,并利用恒虚警率算法实现目标快速检测。鉴于此,文章从利用顶帽运算增强遥感图像的信杂比分析入手,对基于顶帽运算的遥感图像恒虚警率舰船目标检测算法进行论述。     

基于图像融合与处理技术的舰船目标检测

舰船目标检测在国民经济、国家安全和环境保护等诸多方面有非常重要的地位。本文首先获取原始的光学遥感图像,进行预处理去除噪声等不良因素的干扰;其次进行目标增强,利用CRC自适应控制的结构元素尺寸,便于感兴趣的视觉焦点提取,运用自适应滤波器提取出划定的感兴趣区域的特征信息,利用图像信息融合检测出舰船目标;最后通过实验进行验证本文设计的算法,与传统舰船目标检测相比,提高了检测率,即使存在噪音等不利因素也能有效地检测出目标,并且降低了漏检率和虚警率。     

高杂波海天背景下红外图像中舰船目标的检测

针对高杂波背景条件下的红外图像中舰船目的检测问题进行研究。在分析海空背景下的红外图像特征的前提下,先对捕获到的红外图像进行背景抑制、海天线检测等预处理以提高舰船目标提取的准确性,然后依照检测出的海天线划定目标检测小区域,再利用相邻帧图像间舰船目标运动的相关性确定真实目标,剔除虚警目标。用Matlab软件对算法进行仿真,实验结果证明本文算法有效,在一定条件下能够取得较好的识别率。     

基于频域残差及局部协方差的红外弱小目标检测

在复杂背景及强噪声干扰的场景中,红外小目标因其尺寸小、信号弱、缺乏文理特征等特点,极易湮没在背景和噪声中,导致检测虚警率高、算法复杂、计算量大等问题。为此,本文提出一种基于频域残差及局部协方差的红外弱小目标检测方法。首先,通过频域残差计算红外图像的显著图,以获得目标可能存在的区域。然后,在此区域内利用局部协方差检测方法做识别。最后,通过自适应阈值分割得到真实目标。对不同复杂背景的红外图像进行小目标检测实验,结果表明,与传统检测算法相比,该算法在不同场景下都能有效抑制背景和噪声,准确检测目标,且满足实时性要求。     

一种提高警戒雷达目标检测能力的数据处理方法

提出了一种提高警戒雷达目标检测能力的数据处理方法——溯相关检测法。该法基于雷达帧间数据积累方式，利用目标的航迹相关特性降低噪声虚警，提高警戒雷达的信号检测能力和探测距离，模拟结果表明在满足虚警率为10-E6的要求下，当输入信噪比为3db时，其发现概率可由原来的0．5提高到0．9，从而大大提高了雷达的目标检测性能。     

Pearson分布混响下模糊CFAR检测器性能分析

为改善主动声呐的检测性能,研究了Pearson混响背景下的目标恒虚警检测问题,提出一种分布式模糊检测算法,并应用到CA,GO和SO三种均值类CFAR检测器中。全面分析3种均值类模糊检测器在均匀背景和非均匀背景下的检测性能,蒙特卡罗仿真结果证明,CA和SO检测器采用"代数和"融合逻辑时,在均匀背景和多目标干扰情况下具有最好的检测性能,而GO检测器在混响边缘情况下,利用"代数积"融合逻辑具有更好的虚警控制能力。     

水下无人航行器主动目标自动检测方法研究

水下主动目标自动检测是反映水下无人航行器目标探测能力的一项重要指标,混响背景下的主动目标自动检测是其中的难点之一。该文将主动目标自动检测转换为图像分割问题,先用形态学重建或低通滤波算法预处理声图,再用分水岭算法从梯度图像中分割出目标。在此基础上提出了一种自适应阈值选取方法。经过海试数据的检验,文中方法具有较强的稳定性,与传统的恒虚警算法相比,可以有效降低虚警率。     

基于FPGA的自适应恒虚警检测器研究

雷达目标检测系统中,由于回波中的杂波与噪声严重影响着系统的检测性能,为在一定的虚警率下提高系统的检测概率,提出一种基于删除单元平均恒虚警(CFAR,constant false alarm rate)检测器的多分层判决门限方法.并由此原理设计出自适应CFAR检测器,与传统的恒虚警检测器相比,明显地改善了系统的适应性和检测性能.