红外多谱段小目标识别方法
红外系列图像运动小目标检测
再利用 目标运动特征 ，采用邻域判决法最终检测出目标．模拟实验表明谊方法能够准确 高效地检测出运动小 目标。 关键词：红外 系列图像’小 目标检测：形 态学滤波；图像预处理；图像分割；邻域判决 １
中 图分 类号 ：Ｔ ３ ｌ 文献 标 识码 ：Ａ Ｐ ９
Ｓ ｌ Ｍ ｏ ｉ ｇ Ｔ ｒ ｅ ｔ ｃ ｉ ｎ ｉ ｎ ｒ ｒ ｄ Ｉ ｇ ｅ ｕ ｎ ｅ ｍａ ｌ ｖ ｎ ａｇ ｔ Ｄｅ ｅ ｔ ｎ Ｉ ｆａ ｅ ｍａ ｅＳ ｑ ｅ ｃ ｓ ｏ
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《红外弱小目标识别与追踪算法研究》范文
《红外弱小目标识别与追踪算法研究》篇一一、引言随着红外技术的不断发展，红外成像系统在军事、安全、监控等领域得到了广泛应用。
然而，由于红外图像中目标通常呈现弱小特征，如信噪比低、对比度差等，使得红外弱小目标的识别与追踪成为一项具有挑战性的任务。
本文旨在研究红外弱小目标的识别与追踪算法，以提高红外图像中目标的检测和跟踪精度。
二、红外弱小目标的特点红外弱小目标在图像中通常表现为低亮度、小尺寸、信噪比低等特点。
这些特点使得传统目标检测与追踪算法在处理红外图像时面临诸多困难。
此外，由于目标运动的不确定性、背景的复杂性以及各种干扰因素的影响，使得红外弱小目标的识别与追踪更加复杂。
三、红外弱小目标识别算法研究针对红外弱小目标的识别问题，本文提出了一种基于多尺度特征融合的识别算法。
该算法通过融合不同尺度的特征信息，提高目标的表征能力，从而增强对弱小目标的识别效果。
具体而言，该算法首先利用多尺度卷积神经网络提取目标的多尺度特征；然后，通过特征融合技术将不同尺度的特征信息进行融合，形成更加丰富的目标表征；最后，利用分类器对融合后的特征进行分类，实现目标的识别。
四、红外弱小目标追踪算法研究在红外弱小目标的追踪方面，本文提出了一种基于区域协同的追踪算法。
该算法通过将目标区域与周围背景区域进行协同分析，提高对目标的跟踪精度。
具体而言，该算法首先利用红外图像中的局部信息，对目标区域进行初步定位；然后，通过分析目标区域与周围背景区域的关系，实现目标的精确跟踪；最后，利用卡尔曼滤波器对目标轨迹进行平滑处理，提高跟踪的稳定性。
五、实验与分析为了验证本文提出的红外弱小目标识别与追踪算法的有效性，我们进行了大量实验。
实验结果表明，基于多尺度特征融合的识别算法能够有效提高对红外弱小目标的识别率；而基于区域协同的追踪算法则能够在复杂背景下实现对目标的精确跟踪。
此外，我们还对两种算法的性能进行了比较和分析，结果表明本文提出的算法在识别与追踪精度、鲁棒性等方面均具有较好的性能。
红外图像弱小目标检测技术综述
(1) 成像面积小:红外弱小目标由于离探测器 较远，一般在探测器上只占一个或几个像素点，在 视场中表现为孤点或斑点，并且热源成像的图像中 目标和边界模糊不清，缺乏目标形状和幅度分布等 信息。缺乏像面目标或大目标一样的尺寸、纹理等 特征，也就无法采用模式识别技术进行分割；
当目标在距离红外探测器较远的一段时间内 在成像平面中多表现为点状、斑状特征。根据产 生实时的红外图像,提取目标特征尽早尽快进行 目标识别检测，是红外探测系统的根本任务，研究 红外图像弱小目标的检测方法对军事作战具有深 远的意义。
根据国际光学工程学会(Society of Photo-Opti cal Instrumentation Engineers,简称 SPIE )的描述: 对比度小于15%，信噪比小于1.5,成像尺寸小于 80像素，即256像素x256像素的0. 12%的目标 为弱小目标⑴。
(3) 红外图像因红外波段固有分辨率及其在 传输过程中受大气吸收和散射作用影响，使得红 外图像很难反映出物体表面纹理特征，可见光图 像对物体表面纹理特征等细节信息有较好反映；
(4) 对同一物体其红外图像像素间相关性要 强于其可见光图像像素间的相关性，这主要是因 为红外图像低频成分较多。
红外图像中主要分为背景、目标和噪声三部 分，其数学形式可描述为式(1):
6
电光系统
第1期
标和背景自身向外辐射红外能量的差别，而可见 光图像反映的是目标和背景反射可见光线能力的 强弱。两种成像方式本质上的差异决定了两种图 像间的不同特点：
(1) 红外成像可以全天时工作，可见光成像只 能在光照度较好的条件下工作；
(2) 物体向外产生红外辐射时，温度场变化 连续,反映在图像上多为物体边缘可辨度较差， 无法做到像可见光图像中物体与背景间 “断崖 式”的变化；
第六章 红外小目标检测
− − ∑0 ( x k , y k ) − ( x , y ) − µ R k=
k −1
当R趋向于原型是，特征量C是单增趋向无穷的，它不受区域 评议、旋转和尺度变化的影响。
6.2.2 分层特征统计表决的小目标提取
即在下一帧图像中寻找与上一阵特征相似的区域，在某一固定位置或邻域附 近，相似区域越多，特征量越相似，是目标的可能性越大。 具体步骤 步骤一 第一层以每m帧统计表决一次，如果在m次检测中某固定位置或者邻 域中性质相似的区域连续出现n次，则该区域就纳入预选目标，并将其位 置、面积、圆形性特征的均值记录为检测结果；否则该次实验失败。有 时候，特征相似的区域出现不知一个，则通过特征相似性之差来判断最 相似的区域的取舍。如果某区域在前几帧没有出现，则第一次出现后将 其纳入监测范围 步骤二 在第一层监测结果的基础上实施第二层，以每m个监测结果的均值作 为小目标的位置输出，起邻域位置即为小目标。 步骤三 将第二层检测结果的均值作为小目标的位置输出，起邻域位置即为 小目标。 以上算法中，m一般取值为4、5、6；n相应的取值为2、3、4。
数学形态学的基本思想是通过物体和结构元素相互作用的某些 运算，得到物体更本质的形态，以达到对图像分析和识别的 目的。数学形态学分为二值形态学和灰度形态学两种。基本 的运算包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。 腐蚀 膨胀 开运算 闭运算
( fΘg )( x, y ) = min{ f ( x − i, y − j ) − g (−i,− j )}
6.1.2 TBD方法 (track before detect) 在三维空间中对可能的目标轨迹进行跟踪，对每条跟踪 的轨迹计算其后验概率函数，若结果超过某一门限，则认 定该轨迹代表某一目标，然后对已标记了目标的帧进行空 间局部处理，判断是否为真实目标。 目前主要方法: (1).三维匹配滤波器方法 (2).动态规划方法 (3).多级假设检验方法 (4).高阶相关方法
红外小目标检测与跟踪算法研究
摘要红外成像技术具有隐蔽性好、抗干扰性能强等优势，已经普遍应用在了军事和民用领域中。
在实际应用中，由于目标距离红外成像系统较远，使得红外目标成像面积小、缺乏形状和纹理特征，导致目标的检测和跟踪非常困难，因而实现对红外小目标准确有效的检测与跟踪是一个重要且艰难的任务。
本文针对红外小目标的独特成像特性，提出通过Tophat算子和改进的Robinson guard滤波器进行融合对红外图像进行预处理，再使用最小错误法阈值分割提取候选红外小目标区域。
在提取候选红外小目标区域的基础上，本文提出了两种不同思路的检测红外小目标的方案，一种是基于传统的滤波思路的多滤波融合红外小目标检测算法，利用红外小目标的成像独特性结合Unger平滑滤波将真实红外小目标从候选区域中提取出来；一种是基于深度学习卷积神经网络ITNet的红外小目标检测算法，利用ITNet网络将真实红外小目标从候选目标中识别出来，当处理对象是红外视频序列时使用多目标关联滤波进一步剔除伪红外小目标，降低虚警率。
基于管道滤波的思路提出利用小目标检测结果进行多目标数据关联跟踪，建立多目标数据关联矩阵进行多目标状态分析完成多目标跟踪任务。
当小目标消失或者成像变弱未检测到时采用粒子滤波算法预测小目标的相关参数，在预测目标点邻域附近对局部图像区域利用单尺度Retinex算法增强后进行分割判断目标是否存在。
将本文的检测与跟踪算法结合起来在多场景下与多种算法进行性能对比，实验结果表明本文提出的算法能在不同背景图像下达到很高的检测精度，即使当目标淹没于背景时也能将其跟踪并检测到。
关键词：红外小目标；多滤波融合；卷积神经网络；多目标数据关联；检测；跟踪AbstractInfrared imaging technology has many advantages such as well-concealment and strong anti-interference ability,it gets a widely use in the military and civilian applications fields.In practical applications,because of the long imaging distance,the infrared targets are small and lack of shape and texture features,thus making target detection and tracking very difficult.Therefore,achieving accurate detection and tracking of infrared small targets is an important and difficult task.In this thesis,it is proposed by using Tophat operator and improved Robinson guard filter to suppress background of infrared images,and using adaptive threshold segmentation to extract the candidate infrared small target regions.On the basis of extracting the candidate infrared small target regions,this thesis proposes two different approaches to detect infrared small targets,one is multi-filters fusion infrared small target detection algorithm based on traditional filtering ideas,the true infrared small targets are extracted from the candidate region by combining the Unger smoothing filter with the imaging uniqueness of the infrared small targets.The other is ITNet(Infrared Target Network)infrared small target detection algorithm based on the deep learning convolution neural network(CNN),and using ITNet networks to identify true infrared targets from candidate targets.When infrared video sequences are processing,using multi-object association filter to further remove the pseudo-infrared small target,lower the false alarm rate.Based on the idea of pipeline filtering,this thesis proposes a multi-objective data association tracking algorithm with small target detection results, and establishes multi-objective data association matrix for multi-objective state analysis to complete multi-object tracking task.When the small targets disappear or target dimming,the motion parameters of the small targets are predicted based on the particle filter algorithm.The local area of the dim targets is enhanced by the Retinex algorithm to determine whether the dim targets exist.The experimental results show that the algorithm proposed in this thesis achieved high detection accuracy under different background images,even when the target is submerged in the background,it can be used to analyze the performance of the algorithm.Key words：Infrared small targets;Multi-filters fusion;CNN;Multi-objects association filter;Detection;Tracking目录摘要 (I)Abstract (II)1绪论1.1研究背景及意义 (3)1.2国内外研究现状 (4)1.3论文的结构安排 (7)2红外小目标检测任务2.1目标检测任务 (10)2.2红外小目标检测任务 (12)2.3本章小结 (15)3红外小目标候选区域提取3.1红外图像背景抑制滤波 (16)3.2获取红外小目标检测候选区域 (21)3.3本章小结 (25)4基于多滤波算法融合的红外小目标检测4.1小目标提取 (27)4.2基于多滤波算法融合的红外小目标算法 (32)4.3实验结果与分析 (33)4.4本章小结 (35)5基于卷积神经网络的红外小目标检测5.1卷积神经网络 (36)5.2基于卷积神经网络的红外小目标检测 (38)5.3实验结果与分析 (41)5.4本章小结 (44)6基于粒子滤波预测的红外小目标跟踪6.1粒子滤波状态预测 (46)6.2单尺度视网膜皮层图像增强 (49)6.3多目标数据关联跟踪算法 (50)6.4实验结果与分析 (54)6.5本章小结 (57)7总结与展望7.1全文总结 (58)7.2未来展望 (59)致谢 (61)参考文献 (62)附录：攻读硕士期间发表的论文 (67)1绪论1.1研究背景及意义运动目标检测与跟踪方法的研究和应用是计算机视觉领域的一个重要研究方向，当前已经拥有诸多应用，早期运动目标检测与跟踪技术会被应用到人体识别、导航避障以及监控系统等这些传统领域[1]，现今随着人工智能、大数据的高速发展运动目标检测与跟踪技术也应用到了前沿的自动驾驶、机器人、无人机等新兴领域。
红外图像序列中运动弱小目标检测的方法研究
。膨胀使得原图的基本形状得以保持但填平了
图像边界上的不平滑的凹陷部分； 腐蚀在保持原图的 基本形状的同时去除了边界上不平滑的凸出部分； 开 运算先对图像进行腐蚀运算再进行膨胀运算， 能去掉 图像中的孤立区域和毛刺； 闭运算先对图像进行膨胀 运算再进行腐蚀运算， 可以填充内部小洞并将两个紧 邻的区域连通起来。由此可见， 可以通过开运算选择 合适的结构元素， 去除图像中的小目标和噪声， 再用原 始图像减去开运算后的图像就能去除平缓变化的背 景， 提取出小目标和噪声。在背景变化复杂的情况下 可以通过背景估计去除背景干扰。对于特别弱小的目 标， 在目标运动速度小于 l 像素 / 帧的情况下还可以通 过先膨胀再能量累积的方法提高信噪比。本文实验部 分采用的结构元素为 3 > 3 平顶结构。 !." 目标分割— — —似然比检测 原图像经预处理后， 得到目标 （ 和高频 I m， I， I） 噪声 N （ m， 。自然背景下噪声近似可看作高斯 I， I） 分布的， 而弱小目标近似为均匀分布的。 因此， 背景噪声和目标的概率密度函数可分别表
SE = 0 （5） St 其中，U 、 （ x ，y ） 在 x、 1 分别为点 y 方向的瞬时运动速 度。
（ U， 1 ）+ 7E 对连续的 K 帧图像， 假设 Ex 、 Ey 、 Et 分别为 t 时 刻图像中任一点 （ x ，y ） 的图像辐射 E （ x， 关于 x 、 y， t） 则对某一个可能的目标点 （ xi ，yi ） 有： y、 t 的偏导数， ExiIU + EyiI1 + EtiI = 0 （ I = l， …， （6） 2， K） 即运动约束直 上式可看作速度平面上的 K 条直线， 线。由于目标运动具有连续性和关联性， 在连续的 K 帧图像中目标速度近似不变 （ K 值视目标运动速度而 定， 不宜太大） ， 则同一目标运动轨迹上的点对应的运 动约束直线必然在速度平面上交于一非零点； 背景中
红外图像中运动小目标的检测
２３背 景 复杂 ．
在 实 际探 测 中，小 目标 总是 处 于一 定 的背
景 之下，： 管探 测背景是 天空 、 气背景 ， 大 或是 地 面背景 ，其 红 外辐 射 背景 相 当强 且复 杂 。此 外 ，背景 通 常不 断变 化 ，一 帧 图像 中 的背景是 变化 的 ，相邻 两帧 的背景 也是变 化 的 。 ２４具 有～ 定的 运动性 ． 虽 然单 帧 图像 不能 体现 目标 的运动 信 息，
诸 如 中值滤 波 等手 段 来提 取 目标 ； ３）目标 为 点 源 目标 ， 目标与 噪声特 性相 似 更 增 加 了检 测的难 度 。 但是 ， 低信 噪 比情况 下，目标的运 在 动 图像序 列 比 目标静 止 时提 供更 多 的信 息，使 我们有 可 能利 用 目标 的运 动 图像 序 列检 测出单 帧 图像 中很难 检 测 出的 小 目标 。由运 动 目标形 成 的 图像 序 列一 般 可分 为两 种情 况 ：静 止背 景 中的 运动 目标和 运 动背 景 中的运 动 目标 。从 目 标检 测 的方 法 看来 ，都是 采 用 突出 目标 或消除
标 的检 测 。 １ 板 匹配 方 法 也不 能用 常规
维普资讯
第 ４期
（ 红
外》 月 刊
７
的 图像 检测 方 法 ｛ ２ ）由于背 景复 杂 ，不能用
式 中，Ｓ ａ ｌ ｉ ａ指信号 ，Ｃｕｔ 指背 景杂波 ，Ｎ ｉ ｇ ｌ ｅ ｔｒ ｏｅ ｓ 指 噪声 。在 背景 杂波 有 较大 起 伏 时，常规 的 阐
使用。
卫 星遥测 、 防空预 警 、 确制 导等领 域 。 精 随着科
学技 术 的发 展，红 外 探测 系 统 已经从 点源 探涮 系统 、线 列器 件扫 描 系统 发 展到 凝视 焦平 面成
红外小目标检测 报告
红外小目标检测方法概述1110540103 李方舟1.什么是红外小目标？关于小目标”的定义，目前没有统一的定论。
一般认为，当红外成像的距离较远时，在成像平面上只占几个或几十个像素的面积，表现为点状或斑点状，对比度和信噪比较低的目标，即可称之为小目标。
2.为什么要进行红外小目标检测？红外成像具有距离远，隐蔽性高，抗干扰能力强，穿透烟尘，雾以及阴霾的能力强，可全天候，全时间工作等优点。
因此被广泛应用于监视侦察以及导航等军事领域，成为现代精确制导武器的主要技术之一。
在尽可能远的距离上检测并跟踪到敌方目标，以争取在有利的时机发动攻击。
是决定现代战争胜负的重要因素。
距离越远，目标成像面积越小，图象质量越差，对目标的检测和跟踪越困难。
因此，研究小目标的检测和跟踪方法，对提高红外成像系统的作用距离，有着非常重要的意义。
目标检测作为寻的制导系统中的前端处理环节，是精确制导中最为关键和核心的组成部分。
只有及时检测到目标，才能保证如目标的如目标跟踪等后续工作的正常进行。
基于此原因，在红外凝视成像的图像序列中进行目标检测具有相当的难度，几乎所有的小目标检测法都致力于增强图像的信噪比，积累目标能量，以提高目标检测能力。
3.红外小目标检测方法分析对于红外目标的检测问题，目标的一些先验信息，如目标的形状、大小，目标灰度变化在时间上的连续性，以及目标运动轨迹的连续性等是有效分割目标和噪声的关键。
目标检测方法根据这些特性的使用顺序不同，可分为两大类：先检测后跟踪( D e t e c t B e f o r e T r a c k ，D B T )方法和先跟踪后检测( T r a c k B e f o r e D e t e c t ，T B D )方法。
3.1 DBT检测方法基于先检测后跟踪的目标检测技术属于一类经典的红外目标检测。
该类方法分为两步:首先根据目标形状，强度等特性，在单帧图像中检测出候选目标，然后根据实际需要，在分割后的二值化图形序列中，通过序列图像投影到目标轨迹。
一种多阶段处理的红外小目标检测方法
显 著性抽 取潜在 的 目标集 合． 这些 潜在的 目标在第 二个处理 阶段 通过双均值滤 波方法被进一步地
识 别 ， 断 出真 目标 ， 除 假 目标 ． 计 分 析 在 理 论 上 证 实 了这 种 算 法 结 构 的 高 效 和 合 理 性 ． 验 判 剔 统 实 结果 表明该方法在运算速 度上有显著的优势． 关 键 词 ： 外 图像 ； 目标 检 测 ； 阶 段 处 理 ； 征 抽 取 红 小 多 特
定 的显 著性 ， 个 特 征 体现 为 各个 像 素 的 灰度 这
值的大小． 即在各个 区域 内， 目标区域像素点的灰
度 值应 该 是 最 大 的一 个 或几 个 之 一． 若用 ６ 表示 ｆ ，
迅 ： ，７岁 ， 士 生 ， 要 研 究 领域 为 图像 处 理 、 算 机 视觉 男 ３ 博 主 计
第 ３ 卷 第 ６ ２ 期
２Ｏ Ｏ ８年 ｌ 月 ２
武汉理工大学学报鸯 鍪 ） （ 差
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｕ ａ ｉｅ ｓｔ ｆＴｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ ｒ ａ ｆＷ ｈ ｎ Ｕｎ Ｖ ｒｉｙ ｏ ｃ ｎ ｌｇ （ ｒｎｐ ｒ ｔ ｎＳ ｉ ｃ Ｅ ｇｎ ｅｉｇ Ｔ ａ ｓ０ｔ ｉ ｃ ｎ ｅ＆ ｎ ｉｅｒ ） ａ０ ｅ ｎ
１ ２ …在 目标 的抽 取
第 一 个 阶段 的 处 理 以一种 快 速 的 、 低 运 算 较 强度 的方 式 扫描 整 个 输 入 图像 ， 取潜 在 目标 集 抽
Ｑ— Ｕ ＵＱ。 Ｑ ， ｎ Ｑ ； “一
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．
Ｃ 来 代 替 ０
的差别 ， 即
报告 红外弱小目标检测
一、文章框架 本文采用三种方法，相互结合实现目标输出
图 1 文章框架图
二、小目标检测过程
1、最大中值滤波 本文中采用基于中值滤波的最大中值滤波来消除图像的孤立噪声点。传统的中值 滤波能较好地消除孤立的噪声点，但因为其需要对窗口中所有像素的灰度值进行排序， 故比一般卷积运算速度慢。而最大中值滤波是中值滤波的一个比较有效的改进方法。 它的运算基本原理是: 先选择奇数大小的模板，再求经过中心像素点的行、列和对 角线方向上的像素灰度中值，以该四个值得最大值代替中心像素值。根据实际图像的 背景，本文采取的滤波窗口大小为 3×3，则最大中值滤波获得的输出图像可定义为
f ( x, y) max(M 1, M 2, M 3, M 4)
其中
(1)
M 1 median( f 21, f 22, f 23) M 2 median( f 12, f 22, f 32) M 3 median( f 31, f 22, f 13) M 4 median( f 11, f 22, f 33)
(2)
图 2 最大中值滤波运算结构图 2、Top-hat 背景抑制 灰度形态学腐蚀运算：
( f g )( x, y) min{ f ( x i, y i
(3)
( f g )( x, y) max{ f ( x i, y i) g (i, j)}
图 3 提升小波变换过程 提升小波变换的分解与重构的全过程是一种对偶过程， 这样在算法实现过程中就能通过 同址运算来减少运算时间。图像经过 9 /7 小波分解后的低频部分分辨率高，高频部分细节 突出，便于后续的图像处理。 小波处理图像时需要进行二维离散小波变换。 当采用提升算法时， 可以采用两级一维提 升算法级联进行，即把图像数据的N× N 矩阵先看作一N 行数组，采用提升算法, 进行行变 换，输出的结果仍为N× N 矩阵，再将其看作N 列数组，进行列变换，从而完成二维变换， 得到最终变换结果。其中α= - 1.586134342，β= -0.0529801186，γ=01882911075，δ= 0.443506852，K = 1.230174105 为各部分提升域的变换算子。
红外目标特征提取与识别方法
红外目标特征提取与识别方法
红外目标特征提取与识别方法是红外成像技术中的关键问题之一。
随着红外成像技术的发展，对红外目标的检测和识别要求越来越高。
因此，如何有效地提取和识别红外目标的特征成为研究的热点之一。
从红外目标的特征入手，可以将其分为几个方面进行研究。
首先，红外目标的形状和纹理特征是识别的重要因素。
通过分析目标的形态和纹理信息，可以快速准确地完成目标的识别。
其次，红外目标的运动特征也是一个重要的识别特征。
通过分析目标在时间轴上的不同运动状态，可以更加精准地识别目标。
最后，红外目标的辐射特征是红外成像技术的核心内容。
通过分析目标的辐射特征，可以确定目标的物理性质和状态，从而实现对目标的精准识别。
在红外目标的特征提取与识别方法研究中，传统的方法主要包括基于图像处理的方法和基于模式识别的方法。
基于图像处理的方法主要是通过对红外图像进行预处理和特征提取，然后应用分类器完成目标的识别。
而基于模式识别的方法则是将目标识别看做是一个模式分类问题，通过建立分类模型完成目标的识别。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的红外目标识别方法也逐渐成为研究的热点之一。
总的来说，红外目标特征提取与识别方法是一个复杂的问题，需要综合考虑红外目标的多个特征因素。
未来，需要进一步研究和开发出更加高效和准确的红外目标识别方法，以满足现代战争和安防等领
域对红外目标识别的需求。
红外弱小目标检测技术研究
红外弱小目标检测技术研究随着科技的发展，红外弱小目标检测技术在军事、安防等领域的应用愈发重要。
红外弱小目标指的是红外场景中，与背景差异小且信号弱的目标，例如人、车、无人机等。
由于红外场景中的目标往往不容易被肉眼观察到，传统的目标检测方法往往失效，因此红外弱小目标检测技术的研究具有重要的现实意义。
红外弱小目标检测技术的研究需要解决的一个核心问题是目标的检测和跟踪。
目标检测的关键在于通过红外图像中的特征信息，将目标与背景进行分离。
这个过程可以分为两个步骤：特征提取和目标定位。
特征提取是将目标从红外图像中提取出来的关键步骤，目前常用的方法有灰度共生矩阵法、小波变换法、相关滤波法、深度学习法等。
这些方法可以通过对图像的纹理、形状、频谱等特征进行分析，来提取目标的特征信息。
目标定位则是通过特征提取的结果，确定目标在图像中的位置。
红外弱小目标的跟踪是指在目标检测的基础上，通过连续的帧图像进行目标的路径追踪。
目标跟踪的关键问题是如何在连续的帧中找到目标，并且保持目标的标识不变。
目前，常用的目标跟踪方法有帧间相似度法、光流法、粒子滤波法等。
这些方法可以通过对目标的运动轨迹、形状变化等信息进行分析，来实现目标的准确跟踪。
除了目标检测和跟踪之外，红外弱小目标检测技术还需要解决的一个问题是目标的识别。
目标的识别是指在检测出目标之后，通过对目标的特征进行进一步分析，确定目标的类别。
目前，常用的目标识别方法有模板匹配法、特征提取法、深度学习法等。
这些方法可以通过对目标的外形、纹理、颜色等特征进行分析，来提取出目标的特征信息，并将其与预先训练好的模型进行比对，从而确定目标的类别。
总之，红外弱小目标检测技术的研究对于提高红外图像处理的能力，提升军事、安防等领域的监控效果具有重要的意义。
这种技术不仅可以实现对红外弱小目标的准确检测和跟踪，还可以通过目标的识别，对目标的类别进行判断和分析。
未来，随着深度学习等技术的进一步发展，红外弱小目标检测技术还将得到更加广泛和深入的应用。
一种复杂红外背景下的小目标检测识别算法研究
Ｔｈｅ ｅ ｏ ｅ ｔ ｅ ｄ ｔ ｃ ｉ ｎ ｏ ｈ ａ ｇ ｔｉ ｏ ｐ ｉａ ｅ ｎ ａ ｅ ｃ ｎ ｅ ｏ ｓ ａ ｖ ｒ ｒ ｅ ｔ ｐ ｏ ｌ ｍ ｏ ｒ ｆ ｒ ． ｈ ｅ ｅ ｔｏ ｆｔ ｅ ｔ ｒ ｅ ｎ ａ ｃ ｍ ｌ ｔ ｄ ｉ ｆ ｒ ｄ ｓ ｅ ｅ ｂ ｃ ｍｅ ｅ ｙ ｕ ｇ ｎ ｒ ｂ ｅ ｔ ｃ ｒ
（１０ 队 ９ 队 ，河 北 秦 皇 岛 ０６０） ９４４部 ３分 ６０ １
摘 要：目标检 测作为 红外成 像系 统 中前端 的处 理环 节，是精 确 制导 中一个 重要 的组 成 部 分 ，也 是 其 中 的 一 个 关键 技 术 和 难 点 问题 。只 有 及 时 检 测 到 场 景 中 的 目标 ，才 能
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新 的小 目标检测理论 和算 法 以及如何 将现有 的检 测理论用 于小 目标 情况依 然是 十分 重
要 的课题 ，具 有深 远 的意 义。 关键词 ：图像 滤波；奇异 点提取；单 帧 目标提 取； 图像 杂 波处理 中图分类号 ： Ｔ ９２ 文献 标识码 ： Ａ Ｎ ７． ４ Ｒ ｅ ｅ ｃ ｏ ｅ ｏ ｎｉ ｉ ｎ Ａ ｌ ｏ ｉｈｍ ｏ ｅ ｅ ｔ ｎ ｓ ｒ ｈ ｎ Ｒ ｃ ｇ ｔ ｏ ｇ ｒ ｔ ｆ ｒ Ｄ ｔ ｃ ｉ ｇ Ｓｍ ａ ｌ ｌ
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红外弱小目标检测算法综述
红外弱小目标检测算法综述红外弱小目标检测算法是一种应用于特定领域的有效的图像处理技术，这种技术可以有效地检测出红外图像中被称为“弱小目标”的图像特征，进而提供重要的信息服务。
在红外图像中，弱小目标是指具有较低热能或光强度、较小视场大小、较低对比度和较低空间分辨率等特性的目标物体。
由于红外弱小目标的特征较为细微，因此，常规的图像处理方法对它们的检测效果较差，而运用红外弱小目标检测算法则可以显著提高识别效果。
红外弱小目标检测算法可以分为基于统计的方法、基于学习的方法和基于模板匹配的方法三大类。
基于统计的方法是利用非线性滤波器、概率密度函数和后验概率等统计分析手段，对红外图像进行处理，以提取其中的弱小目标特征，并将它们进行提取和分类。
基于学习的方法则是利用支持向量机(SVM)、神经网络(NN)和深度学习等机器学习技术，通过与已知的真实目标进行学习，从而实现对弱小目标的检测。
基于模板匹配的方法是利用图像模板匹配算法，将已知的模板图像与待检测的红外图像进行对比，以发现其中的弱小目标。
随着研究者对红外弱小目标检测算法的设计不断深入，许多改进的算法也被提出，如基于特征点的算法、基于多尺度特征的算法、基于深度学习的算法等。
这些算法都是对前面提到的基本算法进行了改进和优化，以提高红外弱小目标检测的准确性和实时性。
基于特征点的算法主要是利用红外图像的细节特征，如纹理、轮廓和光强等，提取出红外图像中的特征点，然后利用这些特征点进行弱小目标的检测。
基于多尺度特征的算法则是利用多尺度的红外特征，构建多尺度的特征模型，并将其与图像进行对比，从而实现弱小目标的检测。
基于深度学习的算法则是利用深度学习技术，构建一个多层次的特征模型，并将其用于红外图像的分类和检测，从而提高弱小目标的检测精度和可靠性。
总之，红外弱小目标检测算法是一种有效的图像处理技术，旨在有效地检测红外图像中的弱小目标特征，为后续应用提供重要信息服务。
在现代研究中，基于统计、基于学习以及基于模板匹配的算法都被提出，而且随着算法的不断改进，许多改进的算法也被提出，以提高红外弱小目标检测的准确性和实时性。
红外小目标识别的新方法
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收稿日期 2005-04-04
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第 27 卷 第 5 期 2005 年 9 月
红 外 技 术 Infrared Technology
Vol.27 No.5 Sep. 2005
D-S 理论的组合规则提供了组合两个证据的规则 设 m1 和 m2 是 2U 上的两个相互独立的基本概率赋值 现 在的问题是如何确定组合后的基本概率赋值 m m1⊕m2 设 BEL1 和 BEL2 是同一识别框架 U 上的两个信任函数 m1 和 m2 分别是其对应的基本概率赋值 焦元分别 ∑ m1 ( Ai )m2 ( B j ) AI ∩B j =C ∀C ⊂ U C ≠ φ 为 A1, ,Ak 和 B1, ,Bk 又设 K = ∑ m1 ( Ai )m2 ( B j ) < 1 则 m(C ) = 1− K AI ∩ B j =φ C =φ 0 若 K 1 则 m 确定一个基本概率赋值 若 K 1 则认为 m1 和 m2 矛盾 不能对基本概率赋值进行组合 对于 多个证据的组合 可采用此组合规则对证据进行两两综合
2
多传感器多测量周期数据融合的方法
U1 应用 D-S 证据理论解决多传感器多测量周 传感器 1 同周期融合 传感器 2 同周期融合 D-S 期数据融合问题时 利用 D-S 组合规则 采用 融合 的算法有中心式融合算法和分布式融合算法 本 U2 D-S 文根据证据理论信息积累特点提出了一个用于 目标识别 最终判决 同周期融合 传感器 3 融合 多传感器目标融合识别的分布式串行结构[13] 如图 1 所示 图 1 用于多传感器的目标识别分布式串行结构 其中 传感器 1 和传感器 3 是同一波段的红 Fig.1 Target identify distribute series structure of multisensor 外成像传感器 传感器 2 是另一波段的红外成像 传感器 两个波段分别为 3 5 µm 和 8 12 µm 各个传感器在收到各自检测后都对目标的类别属性进行软判决 提供目标的类别属性判决及其信任度 首先由传感器 1 作出局部判决 U1 将 U1 送到传感器 2 传感器 2 根 据自身的局部判决再和 U1 进行 D-S 融合 将融合的结果 U2 送到传感器 3 传感器 3 根据自身的局部判决再和 U2 进行 D-S 融合 得到全局判决 这样 多传感器的判决的可信度将随着各个传感器证据的不断积累而不断提 高 从而在融合各个传感器信息的基础上提高了系统判决的可信度 克服了单个传感器由于对目标提供的信息 太少而使得目标识别的可靠性差的缺陷 使得红外图像序列中的弱小目标的检测识别成为可能 其计算步骤如下 1 首先计算每一个测量周期上所有传感器所获得的各个命题的融合后验可信度分配 设有 m 个传感器 每个传感器在各个测量周期上获得的后验可信度分配为 msj(Ai) i 1,2, ,k j 1,2, ,n s 1,2, ,m usj msj(U) msj(Ai)表示第 s 个传感器在第 j 个测量周期上对命题 Ai 的后验可信度分配 usj 表示 未 知 命题的可信度分配 则每一个测量周期上所有传感器所获得的各个命题的融合后验可信度分配为
红外多谱段小目标识别方法
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利用局部灰度特征分析实现红外弱小目标检测
利用局部灰度特征分析实现红外弱小目标检测
红外弱小目标检测是军事、安防等领域中的重要应用问题之一，尤其是在条件较差的情况下，如夜间或雾霾天气下，很多常规检测方法难以有效识别目标。
因此，本文提出了一种新的方法，即利用局部灰度特征分析实现红外弱小目标检测。
所谓局部灰度特征，是指在目标图像中的不同区域内，选取一定数量的像素点，统计这些像素点的灰度值并进行处理，得到反映这一区域特征的数值。
通过对目标图像中多处区域进行局部灰度特征分析，并将它们综合起来，可以帮助我们更精准地定位和识别目标。
具体来说，我们可以先将红外图像进行预处理，如去噪、增强对比度等。
然后，我们在目标图像中选择多个同样大小的局部区域，比如150x150像素大小，对每个区域内的所有像素点进行灰度值的统计，将这些灰度值排序并求出中值、均值、标准差等统计量。
最后，我们将所有局部区域的灰度特征汇总，进行加权平均或者分类等处理，得到一个判断目标存在与否、位置和大小等信息的结果。
通过实验验证，这种基于局部灰度特征分析的检测方法具有较高的检测准确率和鲁棒性。
对于红外弱小目标的检测，尤其是在背景复杂、噪声干扰较大的情况下，该方法表现比传统的目标检测算法更为出色。
同时，该方法还可以结合其他辅助手段，如形态学处理、多尺度分析等，进一步提高检测效果。
总之，利用局部灰度特征分析实现红外弱小目标检测是一种有
效、实用的方法，可广泛应用于军事、安防、航空航天等领域。
未来，我们还可以通过进一步深入研究，将该方法发展成为集成多种信息源的综合检测系统，以更好地满足实际应用需求。