微小目标检测论文-邵宇辉

微小目标检测论文-邵宇辉

导读:本文包含了微小目标检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:微小运动目标检测,高斯混合模型,偏正态混合模型,ECME算法

微小目标检测论文文献综述

邵宇辉[1](2019)在《基于背景建模的微小运动目标检测算法研究》一文中研究指出微小运动目标检测一直是运动目标检测方法中的难点。微小运动目标在视频图像中像素少、占整张图像比例小,当其处于背景较复杂的环境中时,要准确提取出它的边缘、颜色特征或者其他特征有较大的困难。本文主要研究了视频中的微小运动目标检测问题,内容可分为以下叁部分:(1)针对传统的高斯混合模型仅考虑时间域上单个像素相关性问题,本文将图像的空间信息引入背景建模过程中,提出了一种基于改进高斯混合模型的微小运动目标检测算法。在模型的匹配阶段,以当前像素的邻域特征值来表示当前像素,然后进行匹配判定。实验结果表明,本文的改进方法对于视频中的微小运动目标能获取更好的检测结果,获得更高的召回率和查准率。(2)针对实际情况中,视频像素的历史灰度值序列并不严格服从高斯分布问题,提出了一种基于偏正态混合模型的微小运动目标检测算法。在每个像素位置处建立一个偏正态混合模型,读入新的一帧图像后,进行参数更新和前景目标检测。实验结果表明,本文算法提取出的微小目标轮廓更加完整,对动态背景的适应性更强、对于相机抖动情况也有一定的鲁棒性。(3)针对视频中存在的动态背景问题,提出了一种改进的朗斯基偏正态混合模型。以每个像素与其邻域像素构成的支持区域来表示当前像素,利用朗斯基函数来进行前景与背景像素的分类。实验结果表明,本文算法可有效的应对由运动背景产生的噪声,获取更好的微小运动目标检测结果。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30)

吴琳拥,毛谨,白渭雄[2](2019)在《基于奇异值分解的雷达微小目标检测方法》一文中研究指出提出了一种强杂波环境下雷达微小目标的检测方法。该方法以奇异值分解理论为基础,利用奇异值一阶、二阶差分谱进行奇异值选择,通过奇异值逆变换将雷达回波信号分解成不同的成份,从而实现杂波抑制和小微目标凸现。试验表明:该方法能有效抑制杂波,平均提升信噪比7 dB左右。(本文来源于《电子科技大学学报》期刊2019年03期)

叶正[3](2019)在《特定微小目标实时检测系统的设计与实现》一文中研究指出目标检测自上世纪以来一直是图像处理领域的重要技术之一,其在军事目标打击、智能视频监控、空天红外预警等方面均有广泛应用。在这些应用中,当感兴趣区域以小目标的形式存在时,其占据图像面积较小、纹理缺失、边缘模糊,能够提取的特征较少。同时由于应用场景的不同和环境的复杂程度不同,小目标通常会呈现出不同的特征。因此,复杂背景下的小目标检测成为了相关人员分析的热点方向和研究难题。目前针对小目标的研究往往需要特定场景特定处理,才能够达到较好的检测效果。想要在保证检测效果的同时达到实时要求更是难上加难。本文正是在这样一个背景下,从实际场景出发考虑了一种在时域上具有周期变化特征的小目标检测问题,研究了针对这一特定微小目标的实时检测系统的设计与实现。为了能够兼顾检测系统的准确率和实时性,本文将小目标检测过程拆分为子块级目标粗定位和像素级目标细定位两个环节。首先通过粗定位环节快速搜索出目标可能存在的大致区域,然后再利用细定位环节准确地检测出真实目标位置。本文在粗定位环节,基于实现简单但检测效果较差的帧间差分法,提出了子块级特征差分方法;在细定位环节,基于检测准确率较高但实现复杂的局部对比度方法(LCM),提出了快速多尺度局部对比度方法(FM-LCM)。本文的主要工作和创新包含如下叁点:在子块级目标粗定位环节,本文在帧间差分的基础上,结合特定小目标的时域特性,提出了子块级特征差分方法。该方法需要对待检测图像进行子块划分并提取特征,在此基础上利用特征差分筛选出可疑目标区块。一方面以图像子块代替像素点进行差分,可以降低算法对背景边缘和噪声的敏感度,同时也将小目标的亮度特征从像素级转换到了子块级;另一方面通过子块划分可以筛选出若干形状规则的可疑目标区块,方便作为后续检测环节的输入。在像素级目标细定位环节,本文分析了LCM小目标检测方法存在的优缺点,提出了FM-LCM方法,用于进一步排除掉噪声干扰,达到准确检测小目标的目的。本文提出的FM-LCM方法,优化了LCM的滤波窗口结构,改进了输出响应处理方式,解决了LCM不能适应多尺度目标检测的问题,在保证检测准确率的同时降低了计算复杂度。最后本文构建了特定微小目标实时检测系统的算法框架与整体流程,并且完成了在硬件上的代码移植与优化工作,进行了软硬件联调以验证系统的实时性。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-04-01)

孙清涛,赵欣悦,张晓萌[4](2019)在《基于改进叁帧差法的微小目标运动轨迹检测方法研究》一文中研究指出针对计算机视觉系统中高速时变快速目标检测路径存在的小目标,容易丢失和轨迹不易检测问题,提出了一种基于叁帧差理论的微小运动目标检测跟踪改进算法。该算法采用叁帧差分法获取运动目标图像,然后利用颜色阈值分离其他运动目标的干扰。实验使用室内激光点运动记录作为样本,通过本算法检测激光点的快速不规则移动来确定激光点运动轨迹。结果表明,该算法能够完整地检测激光轨迹,能够有效降低目标图像和其他运动物体的噪声。(本文来源于《装备制造技术》期刊2019年03期)

杨欢[5](2016)在《基于光流的微小型飞行器目标检测和姿态估计方法研究》一文中研究指出本文对视觉在飞行器信息感知领域的应用进行研究,将视觉方法中的光流法引入其中,针对过程中涉及的运动平台下的目标信息处理技术和飞行器位姿信息处理技术展开了相关研究。首先,本文提出了一种基于结构张量的改进块匹配光流算法。算法利用结构张量来描述图像信息,用黎曼距离度量张量间的距离,结合张量的黎曼度量和Hausdorff距离构建了新的匹配准则,并利用多分辨率搜索策略进行计算。仿真结果表明,改进算法相对于传统算法在计算精度上更有优势,可以适用于大位移图像光流计算,并可以良好的处理噪声和光照突变的问题。其次,本文基于改进块匹配光流的全局估计和光流矢量聚类提出了一种运动目标检测算法。算法先对图像进行全局运动估计和补偿后获得局部光流场,然后对光流矢量进行聚类提取感兴趣目标区域,并在感兴趣区域内进行具体的目标区域分割和目标区域及目标位置信息提取。仿真结果表明,算法可以有效对背景运动进行补偿从而实现飞行器获取的图像序列中的运动目标检测。之后,本文通过检测图像中出现的地平线等直线特征并获得直线参数,利用运动成像投影关系,提出了基于地平线参数的飞行器俯仰角和滚转角获取方法。另外,通过计算地平线等典型直线特征附近的光流场,结合摄像机成像模型和光流运动模型,实现了对飞行器姿态角速度信息的获取,并设计了半实物仿真实验验证了算法的有效性。最后,本文基于Simulink和X-Plane平台设计搭建了视觉制导信息感知仿真系统,并进行了仿真实验。实验结果表明本文算法所获得目标信息和飞行器姿态信息可以有效辅助飞行器对目标的跟踪制导。(本文来源于《北京理工大学》期刊2016-06-01)

吴冬枝[6](2016)在《基于链置换和目标循环信号放大技术的DNA生物传感器用于DNA和微小RNA的检测》一文中研究指出生物传感器是由生物、化学、物理、光学、电子等学科彼此交叉成长的新技术。其中,基于光学和电化学的生物传感器应用最为广泛,它们具有选择性好、灵敏度高、分析速度快、成本低廉、能在复杂体系中进行在线连续监测等优点。目前,这些生物传感技术已被引入疾病诊断、突变分析和基因治疗等多种领域。本论文基于粘性末端介导的链置换反应(toehold-mediated strand displacement reaction,TMSDR)、Y型DNA结构和目标循环信号放大技术,构建了电致化学发光(electrochemiluminescence,ECL)、电化学和荧光生物传感器用于DNA或微小RNA(microRNA,miRNA)检测。本论文正文共有四章。第一章:基于TMSDR和锁核酸(locked nucleic acid,LNA)掺杂Y型DNA结构构建了一种ECL生物传感器,用于乳腺癌相关基因BRCA1短片段检测。该传感器的工作原理如下:当BRCA1不存在时,固定于GE表面的捕获探针(capture probe,Cp)和辅助探针1(assisted probe 1,Ap1)、辅助探针2(assisted probe 2,Ap2)两两杂交,在GE表面形成Y型DNA结构。此时Ap1上标记的二茂铁(ferrocene,Fc)与Ru(bpy)32+靠近,Ru(bpy)32+的电致发光被猝灭。当BRCA1存在的时候,其与掺杂有LNA的Ap2发生TMSDR,Y型DNA结构解离,Ap1被释放出来,Fc对Ru(bpy)32+的猝灭作用消失,电致发光信号增强。通过测定BRCA1加入前后传感器的电致发光信号强度变化值(ΔIECL)即可实现对BRCA1的检测。实验结果表明,在10 fM~0.8 pM范围内,传感器的ΔIECL与BRCA1浓度呈良好的线性关系,检测限为0.8 fM。传感器能够较好地识别各种错配序列甚至单碱基错配序列,具有良好的选择性,有望用于DNA单核苷酸多态性(single-nucleotide polymorphism,SNP)的检测。第二章:基于双链特异性核酸酶(duplex-specific nuclease,DSN)辅助目标循环信号放大技术和磁珠(magnetic beads,MBs)的分离富集作用构建了一种非固定型阻抗传感器用于mir-21检测。当目标mir-21不存在的时候,由于dsn对单链dna水解活性很低,无法水解捕获探针(cp),cp通过mbs的磁性吸附作用固定于磁性玻碳电极(magneticglasscarbonelectrode,mgce)表面,在mgce表面形成负电荷层阻碍电子传递。此时传感器的阻抗值很大。当目标mir-21存在时,与cp杂交,形成dna-rna异源双链,dsn特异性水解cp,释放出mir-21启动其它cp的杂交水解。理论上,一条目标mir-21即可循环启动全部cp的杂交水解,使得cp无法在电极表面形成负电荷层。此时,传感器的阻抗值明显减小。dsn辅助目标循环信号放大策略有效提高了传感器的灵敏度,检测限低达60am。同时,传感器还具有良好的选择性,可以识别不同mirna,甚至用于识别单碱基错配序列。此外,将传感器用于乳腺癌病人血清样本中mir-21的检测,结果令人满意。第叁章:基于mbs的分离富集作用和tmsdr辅助目标循环信号放大作用提出了一种电化学传感器用于dna的检测。该传感器的工作原理如下:设计了叁条发夹探针(h1、h2、h3),首先,将h1固定于mbs表面。理论上一条目标序列(target,t)存在时,即可循环启动mbs表面的h1与h2、h3发生tmsdr反应,生成大量的y型dna结构。接着,每个y型dna结构两分支末端通过biotin与标记有sa的辣根过氧化物酶(horseradishperoxide,hrp)结合。通过hrp催化过氧化氢(h2o2)氧化3,3',5,5'-四甲基联苯胺(3,3',5,5'-etramethylbenzidine,tmb)产生催化电流,利用计时电流法实现对t的灵敏检测。该传感器催化电流与t的浓度在0.1~1nm范围内呈良好的线性关系,检测限可达33.4pm,且该传感器能较好地识别单碱基错配序列,具有良好的选择性。第四章:在上一章的基础上引入硫黄素(thioflavint,tht)构建无酶非标记型荧光传感器用于dna检测。传感器的工作原理如下:设计了叁条发夹探针,在目标序列(t)存在下,利用t循环启动叁条发夹探针的tmsdr,生成大量y型dna结构,y型结构的叁个分支末端在tht的作用下折迭形成g-四倍体,使得tht产生很强的荧光。传感器荧光强度与dna浓度在0.5~100fm范围内呈良好的线性关系,传感器的检测限低至0.42fm。此外,传感器具有较高的特异性,可以识别各种错配序列甚至单碱基错配序列。(本文来源于《福建医科大学》期刊2016-05-01)

杨帆,张华[7](2010)在《基于背景抑制与特征融合的红外微小目标检测》一文中研究指出为了解决多特征融合微小目标检测算法复杂、受到假设限制等问题,提出了一种背景抑制与特征融合相结合的海天背景红外微小目标单帧检测算法,算法采用高通滤波抑制背景,利用灰度变换强化目标特征,特征融合时不涉及像素行均值问题,克服了海天线水平的假设;采用计算量小的局部灰度最大值、局部对比度均值反差两个特征进行加权信息融合,形成特征图,检测出微小目标.实验结果表明,该算法不论在实时性、实用性还是有效性方面都取得了满意效果.(本文来源于《河北工业大学学报》期刊2010年06期)

周宁,李在铭[8](2009)在《基于时空域集成判决的微小运动目标检测方法》一文中研究指出提出了一种基于时-空域集成判决的序列图像中微小运动目标检测方法。首先,将背景杂波抑制后的残差图像沿时间轴进行累加,形成组合帧,在组合帧中经过二元假设门限判决,检测出疑似目标;然后,只对疑似目标按可能的运动方向进行空域能量集成;最后,对目标轨迹进行统计判别。算法的性能分析和实验仿真结果表明,该方法在保证较高检测概率的同时,大大减少了运算量,有利于实时实现。(本文来源于《光电子.激光》期刊2009年11期)

鲜海滢,李晓峰,李在铭[9](2008)在《基于背景杂波自适应预测的微小目标检测(英文)》一文中研究指出本文主要研究基于图像的强空域杂波背景下微小目标检测。本文提出了一种新的基于邻域梯度差平方累积函数最小原则的背景杂波自适应预测算法。该算法能显着改善微小目标的信杂比(SCNR)。试验证明,本算法相对于已有的多种算法,有着更好的性能。本文还引入了一种基于统计分析的快速检测算法,该算法能在较低的虚警概率情况下,获得更高的检测概率。理论分析及仿真表明,本文提出的检测系统在微小目标检测中,具有很高的实用性。(本文来源于《光电工程》期刊2008年05期)

杨福刚[10](2008)在《输液中微小异物目标视觉检测技术研究》一文中研究指出医用输液在生产过程中会混入少量微小异物,这些异物可能是外来的污染物,如铝屑、玻璃屑、橡皮屑等,也可能是内源性的固体,如原料中存在的不溶物、药物放置后析出的沉淀物等。输液中的异物检查是为了控制其中的异物污染。中国药典规定:在注射剂生产过程中,要对注射剂逐瓶进行不溶性异物检查。传统的检查方法不仅劳动强度大,工人易疲劳,而且检测结果不稳定,检测方法和标准不统一,是输液自动化生产线的瓶颈问题。目前,基于机器视觉技术的输液中异物智能检测的研究还不多见。虽然国外一些研究机构已经做过一些研究工作,但是由于生产环境和制药标准不同,国内少数医疗器械公司引进的这方面技术,检测效果很不理想。所以,研究输液中微小异物视觉检测算法和研制适合我国制药标准和生产环境的在线全自动智能输液异物检测器械有着重要的理论意义和应用价值。利用机器视觉技术进行输液异物检测的关键在于采集到的图像质量和图像处理算法的有效性。其中,输液中微小异物目标的图像识别算法是整个研究的难点和重点。根据输液异物检查标准和成像系统的分辨率,为准确辨识出其中可能存在的微小异物,针对输液图像中的异物点目标和面目标分别采用了基于改进的人工免疫算法的异物轨迹寻优算法和基于优化的最小二乘支持向量机的异物轨迹特征辨识算法。为获取高质量的原始图像,设计了超高分辨率输液图像采集和处理系统,对其中的关键技术—超高分辨率图像采集和高速图像处理技术给出了解决方案。主要做了以下几方面的研究工作:(1)为便于输液中微小异物目标的视觉检测,研制了专用的输液图像采集实验平台,使微小异物目标在离心电机带动下随输液离心旋转。建立了输液中异物目标离心旋转形成轨迹的曲线方程,为后续章节利用异物目标的运动轨迹特性进行检测提供了数学依据。分析了输液图像的背景和噪声特点,结合输液异物检测要求,给出了异物目标检测效果的评价标准。(2)为减少运算量,提高检测效率,首先对获取的原始图像进行了感兴趣区域提取。为了抑制背景噪声干扰,根据输液图像的背景和噪声特点,提出了一种分块自适应背景抑制算法。通过实验证明,该方法能够有效预测输液图像中明暗交界区域的像素值,避免了背景抑制后在这些区域出现虚假目标。最后,提出了一种面目标搜索算法,能够将输液图像中的较小点目标和较大面目标分开,以便采用不同的检测算法。(3)为避免人工免疫算法在寻优过程中陷入局部极值点和减慢优化速度,改进了人工免疫算法,提出了一种自适应克隆抑制免疫算法。该算法综合考虑了抗体与抗原间的亲和度以及抗体间的浓度两个方面,更加全面的模拟人类免疫系统。为便于工程应用,论文为改进的人工免疫算法建立了数学解析模型。通过数学算例仿真表明,改进后的人工免疫算法比改进前收敛速度更快,且不易陷入局部极值点。(4)针对输液中粒径较小的异物点目标,利用其在连续多帧图像中形成轨迹的特性,提出了一种基于改进的人工免疫算法的轨迹寻优算法。首先构造点目标所有可能轨迹形成的候选航迹树,设计候选轨迹的编码方案,将编码后的轨迹作为免疫算法的抗体。根据异物点目标的检测要求定义了亲和度函数,在此基础上基于改进的人工免疫算法对可能轨迹寻优。利用该算法并行搜索和特有的记忆库功能,能够快速得到最优的抗体。通过仿真和实验,验证了提出的算法对粒径小于50微米的异物检测概率和虚警概率能够满足生产要求。(5)为提高最小二乘支持向量机(LSSVM)的分类性能和速度,提出了一种LSSVM模型参数优化算法。利用LSSVM对标准数据库中的数据集进行分类实验发现,使用径向基函数时,正则化系数和核函数宽度系数对LSSVM分类准确率和分类速度影响很大:当这两个参数一个固定,另一个在一定范围内取值时,它们的组合不影响LSSVM的分类性能。同时,多类到两类的不同编码方案也影响LSSVM的分类效果。为此,将以上影响LSSVM分类性能的因素统筹考虑,将它们作为免疫算法中抗体基因的组成部分,利用改进的人工免疫算法优化它们的组合,以提高LSSVM获取模型参数的速度和提高其分类准确率。通过和现有的LSSVM模型参数寻优方法比较实验,证明本文算法较多折交叉验证算法和网格搜索算法在分类准确率和训练时间上都有较大改善。(6)针对输液中粒径较大的异物面目标,提出一种基于优化的最小二乘支持向量机算法来辨识异物面目标和残留背景团块。通过对连续各帧中输液图像一些形状特征、灰度特征分析发现,对于在连续各帧中的同一异物面目标,上述特征信息变化较小。因此,首先提取各帧中面目标的上述特征,利用优化的最小二乘支持向量机根据面目标的特征实现连续帧间同一目标的轨迹关联,然后根据关联成功的各组面目标形成轨迹的特点来辨识面目标是异物还是残留背景团块。(7)设计了输液中微小异物在线检测系统,着重对超高分辨率图像获取技术、高速图像数据采集处理技术的实现进行了研究。通过采用嵌入式DSP图像处理平台,合理分配它与工控机在检测系统中任务以及检测算法的改进和优化措施,能够实现异物目标的实时在线检测。基于提出的微小异物目标检测算法,设计了输液中异物目标自动视觉检测系统的主程序和微小异物目标识别算法的流程。在研制的图像采集实验平台上采集输液图像,在高性能PC机上对提出算法的检测精度、检测速度和检测稳定性进行了整体实验。最后对全文进行了总结,并对下一步的研究工作进行了展望。(本文来源于《山东大学》期刊2008-04-24)

微小目标检测论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

提出了一种强杂波环境下雷达微小目标的检测方法。该方法以奇异值分解理论为基础,利用奇异值一阶、二阶差分谱进行奇异值选择,通过奇异值逆变换将雷达回波信号分解成不同的成份,从而实现杂波抑制和小微目标凸现。试验表明:该方法能有效抑制杂波,平均提升信噪比7 dB左右。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

微小目标检测论文参考文献

[1].邵宇辉.基于背景建模的微小运动目标检测算法研究[D].西安理工大学.2019

[2].吴琳拥,毛谨,白渭雄.基于奇异值分解的雷达微小目标检测方法[J].电子科技大学学报.2019

[3].叶正.特定微小目标实时检测系统的设计与实现[D].电子科技大学.2019

[4].孙清涛,赵欣悦,张晓萌.基于改进叁帧差法的微小目标运动轨迹检测方法研究[J].装备制造技术.2019

[5].杨欢.基于光流的微小型飞行器目标检测和姿态估计方法研究[D].北京理工大学.2016

[6].吴冬枝.基于链置换和目标循环信号放大技术的DNA生物传感器用于DNA和微小RNA的检测[D].福建医科大学.2016

[7].杨帆,张华.基于背景抑制与特征融合的红外微小目标检测[J].河北工业大学学报.2010

[8].周宁,李在铭.基于时空域集成判决的微小运动目标检测方法[J].光电子.激光.2009

[9].鲜海滢,李晓峰,李在铭.基于背景杂波自适应预测的微小目标检测(英文)[J].光电工程.2008

[10].杨福刚.输液中微小异物目标视觉检测技术研究[D].山东大学.2008

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