红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述思维导图

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2023-01-03

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思维导图大纲

低信噪比复杂背景中红外弱小目标检测与跟踪的难点

为什么使用红外探测

优点：被动方式，强抗干扰能力，隐蔽性好，

缺点：作用距离短

红外探测采用什么系统

光学系统·

问题：

1、空间分辨率已接近理论极限水平

提升检测效率的方法：

提高目标检测算法性能：尤其弱小目标

弱小目标定义：

小：目标尺寸小，目标占的像素数

弱：目标红外辐射强度

红外弱小目标检测识别的难点

对比度低

边缘模糊

信号强度弱

缺乏纹理、形状、大小等结构信息

目标极易被噪声淹没

单帧检测虚警率高

多帧处理增加了数据的存储量和计算量

固定的模板和算子很难有效检测弱小目标

比较了DBT与TBD两种检测与跟踪算法的性能

经典的小目标检测与跟踪方法是：DBT

方法：先根据检测概率及虚警概率计算单帧图像的检测门限，然后对每帧图像进行分割，并将单帧检测结果与目标运动轨迹关联，最后进行目标跟踪

DBT

优点

流程直观，算法简单，信噪比较高时检测效果好

缺点

低信噪比复杂背景中会失效

TBD检测机理

方法：不对单帧图像中有无目标进行判断，对图像中较多的可能轨迹同时跟踪，根据检测概率、虚警概率和信噪比计算出多帧图像的检测门限进行决策

背景抑制

通过滤波将红外图像低频和高频部分分离，提高信噪比，抑制原始图像中低频背景杂波干扰

可疑目标跟踪

利用相邻几帧中目标的运动信息分割可能目标，从背景抑制后的图像中分割出少量候选目标进行跟踪

目标检测

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，从候选目标中检测出真正的目标

TBD典型方法

基于三维匹配滤波器方法/

针对目标所有可能的运动情况设计多个滤波器,从中选出输出信噪比最大的滤波器,确定目标位置和运动轨迹。

优点：检测性能高

缺点：需要大量的匹配滤波器，且只适用于匀速直线运动的固定大小目标

基于多级假设检验方法/

根据限定的速度及方向,将多个可能的目标轨迹按照 “树 ”的结构组织起来,在树形结构的每一层用假设检验方法对结构进行修正,随时去掉没有通过检验的树,以减少计算量和存储量

沿着轨迹上的像素灰度累加值与两个门限进行比较,超过上门限的轨迹认为是目标轨迹,低于下门限的轨迹作为噪声轨迹,介于上下门限之间的轨迹继续延伸,在下一帧上进行同样的判断。

基于高阶相关方法

利用目标轨迹点的时空相关性,计算不同帧之间的高阶相关性,在有噪声的三维图像中检测出直线或曲线轨迹

基于动态规划方法/

将目标轨迹搜索问题分解为分级优化的问题。该方法依据最大概率准则设定一个评价函数,对评价函数作了一定阶段的递推后,找到所有可能的片断,然后逆向反推,得到可能目标运动轨迹,然后对这些轨迹进行直线拟合,剔除非直线轨迹,并把同一目标产生的轨迹合并,得到检测结果。

基于投影变换方法

通过某种形式的投影变换或逻辑运算,先将三维空间轨迹检测转化为二维平面轨迹检测问题,然后对二维平面内的轨迹进行搜索,实现能量积累和门限处理。检测方法是每一帧图像经过门限处理,检测出投影在同一个平面上的点,再对投影平面进行门限处理,采取计算量较小的后处理方法检测出目标运动的轨迹,最后采用投影法确定目标轨迹在三维空间的大致范围,将检测出的目标轨迹还原到三维空间进行匹配滤波。

/基于时域滤波方法/

利用背景杂波、噪声及目标像素点在时间上有着不同的特征来检测弱小目标的。检测方法是当目标经过某一像素点时,靠近该像素点时会出现幅值上升,离开该像素点时幅值下降,从而出现先升后降的特性,而背景则无此特征,时域滤波正是利用此差别进行检测的

基于粒子滤波方法

序列重要采样法

通过蒙特卡罗积分模拟来实现对贝叶斯滤波递推的技术

选取一个重要性概率密度来得到后验概率分布的带有相关权值的随机样本,然后在测量的基础上,调整权值的大小和粒子的位置,当粒子数非常大时,此时的概率估算将等同于后验概率密度,从而得到状态的估计值

TBD发展展望

创新和改进红外弱小目标的检测前跟踪方法,如粒子滤波等非线性估计算法会成为检测前跟踪方法的研究主要方向之一；

研究多传感器信息融合技术,增大对原始信息的获取能力,提高系统对多种环境的适应能力和检测跟踪水平

研究检测前跟踪算法硬件实现技术。为了提高算法的运算速度和鲁棒性,在提高检测概率,降低虚警率的情况下,处理好算法性能与硬件实现的矛盾。

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