点目标检测

编辑:有助网互动百科 时间:2019-09-24 21:24:52
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点目标图像呈现为几个像素的特征,信噪比较低,目标图像携带的信息量少,无法反映几何轮廓特征,加上现有成像系统不能反映出灰度以外的其他物理特性,限制了空间滤波或图形识别等一些技术的应用,给图像的检测带来了很大的困难。
多帧累积点目标图像,可以提高信噪比,但直接积累多帧点目标场景图像,在实时检测当中受限。将目标单帧内的空间处理和多帧间的时间处理结合起来对点目标场景图像,在实时检测当中受限。将目标单帧内的空间处理和多帧间的时间处理结合起来对点目标可有效检测。单帧内采用高通滤波、自适应阈值等方法能抑制背景噪声,增强小目标;似然检测理论可进行统计分析,消除缓慢变化的背景部分和弱噪声干扰点,领域判决法能提取出少量的候选目标点。进行多帧间目标运动的连续性判断并采用图像流分析可对图像序列进行分析,检测出运动目标并粗略进行距离估计。
由于所要检测的往往是信噪比条件的弱小目标,低信噪比条件下的先跟踪后检测的TBD算法具有很好的适用性。TBD法概括为3个步骤:一是通过滤波将图像低频和高频部分进行分离,尽可能抑制原始图像中的低频背景杂波干扰,提高信噪比。二是利用响铃几帧中目标的运动信息来分割可能目标,从背景抑制后的图像中分割出少量候选目标进行跟踪。三是利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性,进一步排除虚假目标,从候选对象中检出真正目标。[1]?
参考资料
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科技