红外搜索系统中弱小目标检测算法研究
红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述概要
红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述概要红外图像在现代战争中发挥着越来越重要的作用，因为其具有隐蔽性和不受光照干扰的特点。
红外图像中的弱小目标检测和跟踪算法是目前研究的热点之一。
本文主要综述红外图像中弱小目标检测前跟踪算法的研究现状，包括传统算法、深度学习算法和集成算法。
传统算法传统的弱小目标跟踪算法主要包括卡尔曼滤波、粒子滤波、均值漂移等。
这些算法主要是针对静态场景下的目标跟踪，对于动态场景下的目标跟踪效果较差。
在红外图像中，目标的纹理和亮度变化较为复杂，所以传统算法在红外图像中跟踪效果不佳。
深度学习算法深度学习算法是近年来应用最广泛的目标跟踪算法之一。
深度学习算法能够自动学习特征，适用于复杂多变的目标跟踪环境。
在红外图像中，深度学习算法也取得了很好的效果。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短记忆网络（LSTM）等。
由于这些算法的训练需要大量的标注数据，因此数据量不足时需要结合传统算法来进行跟踪。
集成算法集成算法是将多个跟踪算法集成到一起，以得到更好的跟踪效果。
目前常用的跟踪集成算法是基于多特征融合和多分类器融合的方法。
多特征融合包括将颜色、纹理、轮廓等多个特征融合在一起，使得跟踪算法更具鲁棒性。
多分类器融合则是同时使用多种分类器，如SVM、Adaboost等，对目标进行分类和跟踪。
总的来说，弱小目标检测前的跟踪问题是一个非常重要的研究方向。
虽然深度学习算法在红外图像中的跟踪效果良好，但是由于训练需要大量标注数据，因此在数据量不足的情况下需要结合传统算法进行跟踪。
集成算法也是近年来研究的热点之一，对跟踪效果的提高起到了重要作用。
红外图像中弱小目标检测技术研究
红外图像中弱小目标检测技术研究红外图像中弱小目标检测技术研究摘要：随着红外图像技术日益发展和应用的广泛，红外图像中弱小目标的检测问题日益引起研究者的关注。
传统的目标检测方法在红外图像中表现出较差的性能，特别是在检测弱小目标时更为困难。
因此，本文对红外图像中弱小目标检测技术进行了深入研究，提出了一种基于深度学习的弱小目标检测方法，并进行了实验验证，证明了该方法的有效性和优越性。
第一章引言1.1 研究背景红外图像具有遥感、夜间监测等领域的广泛应用，然而在红外图像中，弱小目标的检测一直是一个具有挑战性的问题。
传统的目标检测方法在红外图像中无法准确地识别出目标，在弱小目标的检测问题上表现尤为明显。
1.2 研究目的本文旨在探索一种能够有效检测红外图像中弱小目标的技术方法，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
第二章相关概念和理论2.1 红外图像红外图像是一种由红外辐射产生的图像，它记录了被物体辐射出的红外能量，常用于军事、医学、环境监测等领域。
2.2 弱小目标弱小目标是指在红外图像中大小较小、明暗度较低、形状不规则等特征明显弱于背景的目标，例如小型无人机、远程火炮等。
第三章弱小目标检测方法研究3.1 传统的目标检测方法传统的目标检测方法主要包括基于特征提取与分类器的方法，如Haar特征和SVM（支持向量机）方法等。
然而，这些方法对于红外图像中的弱小目标检测效果较差。
3.2 基于深度学习的弱小目标检测方法近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了巨大的突破。
本文提出了一种基于深度学习的弱小目标检测方法。
该方法采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，并利用目标检测器进行目标的定位和分类。
实验结果表明，该方法在红外图像中检测弱小目标的准确率和鲁棒性较传统方法有明显提高。
第四章实验与结果分析本文在红外图像数据集上进行了实验，比较了传统的目标检测方法和基于深度学习的弱小目标检测方法的性能。
实验结果表明，本文提出的方法在检测弱小目标方面具有明显的优势，能够准确地定位和识别红外图像中的弱小目标。
基于张量分解的红外弱小目标检测算法研究
基于张量分解的红外弱小目标检测算法研究红外遥感技术在军事、安防等领域中具有重要的应用价值。
在红外图像中，弱小目标的检测一直是一个具有挑战性的问题。
为了克服这个问题，许多基于张量分解的红外弱小目标检测算法被提出和研究。
红外弱小目标通常指的是红外图像中的低对比度、低亮度等目标。
由于受到红外图像采集设备的限制以及背景干扰的影响，直接从红外图像中提取目标非常困难。
因此，基于张量分解的红外弱小目标检测算法成为了解决这一问题的有效方法。
首先，需要了解什么是张量分解。
张量分解是一种多线性代数方法，用于将多维数据分解为低维子空间。
在红外图像中，将红外图像数据分解为局部特征空间可以提高目标的显著性，从而实现目标的检测。
基于张量分解的红外弱小目标检测算法通常包括以下几个步骤。
首先，对红外图像进行预处理。
预处理的目的是降低图像中的噪声以及增强目标的对比度。
常用的预处理方法包括直方图均衡化、滤波等。
然后，利用张量分解技术对预处理后的红外图像进行分解。
张量分解可以将原始红外图像分解为几个低维子空间，每个子空间对应一个特定的图像特征。
常用的张量分解方法包括SVD（奇异值分解）、Tucker分解等。
接下来，通过对分解后的子空间进行处理，提取目标特征。
通常采用一些特征提取方法，如局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）等。
这些特征能够更好地描述目标的纹理和形状信息。
最后，采用目标检测算法对提取的特征进行分类和检测。
常用的目标检测算法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
这些算法可以根据提取的特征判断目标是否存在，并给出目标的位置和类别。
在实际应用中，基于张量分解的红外弱小目标检测算法已经取得了一定的成果。
这些算法在红外图像中有效地提取了目标的显著性特征，对低对比度、低亮度等弱小目标的检测取得了较好的效果。
然而，基于张量分解的红外弱小目标检测算法仍然存在一些挑战和问题。
首先，由于红外图像中存在的复杂背景干扰和噪声，目标特征的提取和目标检测的准确性还有待进一步提高。
复杂背景下红外弱小目标检测算法研究
复杂背景下红外弱小目标检测算法研究复杂背景下红外弱小目标检测算法研究摘要：红外弱小目标检测在军事、安防、航空航天等领域具有重要应用价值。
然而，由于背景复杂多变、噪声干扰等因素的影响，红外弱小目标的检测成为一个具有挑战性的问题。
本文综述了当前红外弱小目标检测算法的研究进展，并提出了一种基于深度学习的红外弱小目标检测算法。
一、引言红外技术是一种通过检测物体辐射的热能来实现目标探测的非接触性技术。
然而，由于红外图像中目标的能量较小，且通常处于复杂背景中，如林地、建筑物、云层等，红外弱小目标的检测一直是一个具有挑战性的任务。
二、红外弱小目标检测算法的研究进展目前，红外弱小目标检测算法主要包括传统算法和深度学习算法两类。
1. 传统算法传统算法主要通过对红外图像的预处理、特征提取和目标检测三个步骤进行处理。
常用的预处理方法有背景平均法、自适应滤波法等，用于降低图像噪声和背景干扰。
特征提取方法通常包括峰值信噪比、能量、梯度等指标，用于表征目标的形状、纹理等特征。
目标检测方法包括阈值分割、形态学处理、模板匹配等，用于判断目标是否存在于图像中。
2. 深度学习算法近年来，深度学习算法在目标检测领域取得了突破性进展。
深度学习算法通过训练大规模数据集和深层网络模型，能够学习到更加丰富的特征表示。
在红外弱小目标检测中，常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
这些算法通过对数据集的训练，能够学习到红外弱小目标的特征，从而提高检测的准确性和稳定性。
三、基于深度学习的红外弱小目标检测算法为了提高红外弱小目标检测的性能，在本文中提出了一种基于深度学习的算法。
该算法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理通过对红外图像进行预处理，如去噪、增强等，以提高图像的质量和目标的可见度。
2. 特征提取引入卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
CNN通过多个卷积层和池化层，逐渐提取图像的特征表示，并通过全连接层进行分类和检测。
红外弱小目标检测技术研究
红外弱小目标检测技术研究红外弱小目标检测技术研究引言：随着红外技术的发展和应用的广泛，红外弱小目标检测成为了当前热门的研究领域之一。
红外弱小目标主要指的是在红外图像中相对于背景而言灰度值较低且尺寸较小的目标。
红外弱小目标的检测对于军事、安防、无人机等领域具有重要的应用价值。
本文就红外弱小目标检测技术的研究进展进行了探讨。
一、红外弱小目标的特点红外弱小目标的主要特点包括：目标尺寸小、灰度值低、背景复杂等。
相对于可见光图像，红外图像比较模糊，目标的轮廓不够清晰，目标和背景之间往往存在一定的灰度差异。
因此，红外弱小目标的检测面临着许多挑战。
二、红外弱小目标检测技术目前，关于红外弱小目标的检测技术主要包括以下几种：基于特征的方法、目标分割方法、模板匹配方法和深度学习方法等。
1. 基于特征的方法基于特征的方法是最早的红外弱小目标检测方法之一。
该方法通过选取一些有效的特征，如颜色、纹理、形状等对红外图像进行分析和处理，以实现目标的检测。
然而，由于红外图像的模糊性和噪声影响，传统的特征提取方法在红外弱小目标检测中往往效果不佳。
2. 目标分割方法目标分割方法是通过对红外图像进行前景和背景分割，以实现目标的检测和定位。
这种方法首先对图像进行预处理，如灰度变换、滤波等，然后应用阈值分割或其他分割算法将目标从背景中提取出来。
然而，由于红外图像中目标和背景之间的灰度差异较小，目标分割往往困难，容易出现漏检和误检。
3. 模板匹配方法模板匹配方法是将预先得到的目标模板与待检测图像进行匹配，从而实现目标的检测和识别。
该方法通常需要事先收集一些目标的红外图像，并进行预处理提取出目标的模板，然后对新的红外图像进行模板匹配。
然而，模板匹配方法的主要问题是目标在红外图像中的灰度、形态、大小等差异较大，因此模板匹配的效果有限。
4. 深度学习方法近年来，深度学习方法在目标检测领域取得了显著的成果。
使用深度学习方法可以自动学习红外弱小目标的特征，避免了手工设计特征的繁琐过程。
复杂背景下红外弱小目标检测算法研究
虚 警数 降低 了 ３ ４ 且 易于工程 实现 。 ／， 关键 词 ： 外 目标检 测 ； 红 非线 性 空间滤 波 ； 线性 空 间预测 ； 虚警数
中 图分 类 号 ： ＴＮ２ ５ １ 文献标志码 ： Ａ ｄ ｉ １ ． ７ ８ Ｊ Ｏ２ １ ３ ． ５ ６ ０ ｏ：０ ５ ６ ／Ａ ０ ２ ３ ０ ００ １
ｗａ ｎｉ ｇ ｓ ｓ ｅ ｒ ｎ ｙ ｔ ｍ． Ａｉ ｉ ｇ ａ ｈｅｐｒ ｂｌｍ ｓｔ ｔｔ ｒ ｓｃ ｕ ｔ ｒ ｉ ｔ ｒ ｅ ｅ ｃ ｎ ｉ ｒ ｒ ｄ ｉ ａ ｎｄ ｍ ｎ ｔｔ ｏ ｅ ｈａ ｈｅ ｅ ｉ ｌ ｔ ｅ ｎ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅｉ ｎｆ ａ ｅ ｍ ｇｅ ａ ｔ ａ ｇ ｔＳ ｓｇ ｌｔ — ｏ ｓ ａ ｉ ｓ ｌ ｗ ，ｔ ｓ ｐ ｐｅ ｒ ｓ ｎｔ ｏ —ｉ ａ ｐａ ｉ ｌｆｌｅ ｉ ｅ ｅ — ｈｅ ｔ ｒ ｅ ’ ｉ ｎａ— ｏ ｎ ｉ ｅ ｒ ｔｏ ｉ ｏ ｈｉ ａ ｒ ｐ ｅ ｅ ｓａ ｎ ｎ ｌｎｅ ｒ ｓ ｔａ ｉｔ ｒｎｇ ｄ ｔ ｃ ｔｏ ｍｅ ｈｏ ｉｎ ｔ ｄ． Ｂａ ｅ ｒ ｄ ｔｏ ｌｌｎ ａ ｐａ ｉｌ ｉｔ ｒ ａ ｇ ｒｔ ｍ ，ｔ ｌ ｒｔ ｍ ａ ｃ ｌ ｔ ｓ ｔ ｓ ｄ ｏｎ ｔ ａ ｉｉ ｎａ ｉ ｅ ｒ ｓ ｔａ ｆｌｅ ｌ ｏ ｉｈ ｈｅ ａ ｇｏ ｉｈ ｃ ｌ ｕ ａ ｅ ｈｅ
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红外弱小目标检测算法研究-2008
Key Words: Infrared Targets Detection, Background Prediction, MHT
V
上海交通大学 学位论文原创性声明
本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研 究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他 个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人 和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本 人承担。
IV
Finally, software platform for IR detection and track is briefly introduced, and then it is used to evaluate the algorithms mentioned in this paper.
保密□，在 本学位论文属于 不保密√。 （请在以上方框内打“√” ）
年解密后适用本授权书。
学位论文作者签名：俞志刚
指导教师签名：李建勋
日期： 2008 年 1
月 29 日
日期： 2008 年 1
月 29 日
第一章 绪论
1.1
课题背景及研究意义
红外成像技术是一种非接触式的测试技术，它可以方便地检测目标发出的不 可见热辐射。从二十世纪五十年代开始，红外成像技术被广泛应用于军事领域， 尤其是在红外成像制导、红外告警和红外侦察等方面。近年来，随着精确制导武 器的飞速发展，战争对武器系统的整体性能提出了更高的要求，在一些局部战争 中， 红外成像技术显示出巨大的威力， 被广泛的应用于各类战略导弹、 战术导弹、 巡航导弹等，成为国内、外可控武器系统的第二代制导技术。随着现代电磁隐身 技术、反辐射导弹的不断发展，使得现代战争体系中重要传感器之一— 雷达正 面临着日益严峻的挑战和威胁。 而红外作为一种被动探测技术， 相较于雷达而言， 具有隐蔽性好、分辨率高、抗电磁干扰和反隐身的能力强等优点，已经成为现代 防御系统和武器装备中除雷达外应用最多的探测技术， 已经成为军事领域中最具 有发展前途的技术之一。 红外成像技术是目前对各军兵种都非常有用的新型高科技，具有极强抗干扰 能力，而且在作战中不会产生各种辐射，隐蔽性好，生存能力强。红外成像探测 器可探测0.1 至0.05 度的温差，长波红外成像可穿透烟雾，分辨率高，空间分辨 能力更可达0.1 毫弧度。另外，红外成像不受低空工作时地面和海面的多路径效 应影响，低空导引精度很高，可直接攻击目标要害，具有多目标全景观察、追踪 及目标识别能力，可整合微处理器实现对目标的热成像智慧型化导引；具有良好 的抗目标隐形能力，现有的电磁隐形、点源非成像红外隐形技术对红外成像导引 均无效。 一直以来， 图像中弱小目标的检测问题是光学和红外图像领域的研究热点， 同时也是难点.有关红外图像中弱小目标的检测技术的研究应包括两个方面， 一 是从红外成像系统方面来研究；二是从信号处理算法来研究。前者主要集中在 探测器、光学系统和读出电路以及器件非均匀性校正的研究，主要目的是为了
红外图像中弱小目标检测技术研究
红外图像弱小目标检测技术研究1、本文概述随着技术的不断进步，红外成像技术已成为现代军事、航空航天、民用安全等领域不可或缺的重要工具。
特别是在夜间或弱光条件下，红外成像技术以其独特的成像方法实现了对目标的清晰观察和识别。
在实际应用中，红外图像往往含有大量的噪声和干扰，使得弱目标的检测异常困难。
研究红外图像弱小目标检测技术具有重要的现实意义和应用价值。
本文旨在探索红外图像弱小目标检测技术的相关理论和方法。
我们将分析红外图像的特征，以了解红外图像中弱小目标的特征和困难。
我们将回顾现有的弱目标检测算法，包括基于滤波的方法、基于背景抑制的方法和基于多帧融合的方法等，并分析其优缺点和适用场景。
接下来，我们将提出一种基于深度学习的弱目标检测算法，该算法通过从红外图像中提取和分类深度特征来实现对弱目标的精确检测。
我们将通过实验验证所提出算法的有效性，并将其与其他算法进行比较，为红外图像弱小目标检测技术的发展提供参考和启示。
2、红外图像弱小目标检测技术综述红外图像弱小目标检测技术是识别、提取和跟踪复杂背景下弱目标的重要技术。
由于红外图像中弱目标的信噪比低、对比度低、体积小、运动轨迹不确定等特点，其检测成为一项极具挑战性的任务。
近年来，随着红外成像技术和信号处理技术的快速发展，红外图像中的弱小目标检测技术也受到了广泛的关注和研究。
红外图像弱小目标检测技术的核心在于如何有效地从复杂背景中提取目标信息。
这通常涉及多个阶段，如图像预处理、对象增强、对象提取和对象跟踪。
在图像预处理阶段，主要目的是去除图像中的噪声，提高图像质量，为后续的目标检测提供良好的基础。
在目标增强阶段，使用直方图均衡和对比度增强等各种算法来提高目标与背景之间的对比度，从而突出目标信息。
在目标提取阶段，采用阈值分割、边缘检测、形态学处理等方法从增强图像中提取目标区域。
在目标跟踪阶段，通过滤波算法、匹配算法等实现对目标的连续跟踪。
目前，在红外图像中微弱小目标的检测方面取得了重大进展。
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。
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。
数字信号处理器红外弱小目标搜索算法探究
数字信号处理器红外弱小目标搜索算法探究本章首先介绍了红外成像技术，然后介绍了目前几种常用技术，利用数值信号处理器对这几种算法进行模拟，得出对比结果。
可知TDLMS算法相对表现最优。
标签：红外弱小目标；算法；数字信号处理器1 引言红外成像（Infrared Imaging）技术是目前对民用和军事都非常有用的新型高科技，广泛用于光学遥感、夜间导航和目标探测等领域中。
在隐形技术快速发展的今天，隐形飞机和隐形雷达大量出现，传统的探测制导工具——雷达的局限性越来越大，而红外成像由于有极强的抗干扰能力，而且在作战中不会产生各种辐射，隐蔽性好而且生存能力强，受到了各国军事科研人员的重点关注，在军事领域中得到了广泛应用。
粒子滤波非常适用于非线性、非高斯动态系统的参数估计，但是在计算中，粒子滤波算法却面临着粒子退化、粒子多样性丧失、实时性不够高、计算量大、数据量大等种种难题。
近年来，国内外学者对此广泛开展了研究。
随着近些年来硬件技术的发展，数字信号处理器（DSP）的性能得到了迅速提高，其计算能力增强、存储空间变大、数据传输速度加快，这为从硬件上提高基于粒子滤波算法的检测前跟踪算法的实时性打下了基础，将有助于提高该算法的实际应用水平。
利用性能不断提升的DSP实现基于粒子滤波的红外弱小目标检测前跟踪算法，将有助于提高红外探测系统的性能，对提高民用导航技术和军用探测制导技术具有重要的使用价值。
2 红外弱小目标背景分析3 算法分析研究3.1 形态学滤波灰度图像不易腐蚀和膨胀过程，结构要素等计算灰度功能。
填充的角度开放式计算：灰度数学形态学的打开操作的角度来看，可以消除的细节量相比，具有更小的尺寸结构元素，在保持图像的整体灰度和大面积不会受到影响的基础上，提出Top-hat计算法。
4 结果与分析4.1 实验结果为了比较各种算法的性能，我们选择了一个典型的天空背景红外图像对上述算法仿真。
过程大致如下：首先，收集系统的图像预处理，预处理分为隔行隔列后处理。
基于复滤波器组的红外弱小目标检测算法
基于复滤波器组的红外弱小目标检测算法基于复滤波器组的红外弱小目标检测算法是一种应用于红外图像处理中的目标检测算法。
该算法利用复滤波器组对红外图像进行滤波处理，并通过图像的频域特征实现对弱小目标的有效检测和提取。
本文将对基于复滤波器组的红外弱小目标检测算法进行详细介绍。
首先，我们需要了解复滤波器组的概念。
复滤波器组是一组互为共轭的滤波器，可以分别应用于图像的实部和虚部。
通过对实部和虚部进行滤波处理，可以提取图像的频域特征，用于检测弱小目标。
1.数据预处理：将红外图像进行预处理，包括图像增强、噪声去除等。
这样可以提高后续的目标检测效果。
2.复滤波器组设计：设计一组合适的复滤波器，使其能够适应不同尺寸、不同形状的弱小目标。
这些滤波器可以通过频域信息的分析和实验结果的验证来确定。
3.滤波处理：将复滤波器组应用于红外图像的实部和虚部，得到滤波后的实部和虚部图像。
这些滤波后的图像可以减弱背景噪声，突出弱小目标。
4.频域特征提取：对滤波后的实部和虚部图像进行频域特征提取，包括幅度谱、相位谱等。
这些频域特征可以反映红外图像中的目标信息。
5.弱小目标检测：基于频域特征，利用一定的阈值和目标检测算法，实现对弱小目标的检测和提取。
可以使用分割算法、聚类算法等方法进行目标检测。
6.目标验证和跟踪：对检测到的目标进行验证和跟踪，可以根据目标的形状、运动特征来判断目标的真实性，并进行目标跟踪，实现对目标的持续跟踪。
7.目标识别和分类：根据目标的特征和上下文信息，对目标进行识别和分类。
可以利用机器学习算法和模式识别技术，实现目标的自动识别和分类。
总之，基于复滤波器组的红外弱小目标检测算法通过复滤波器组的设计和滤波处理，提取图像的频域特征，并实现对弱小目标的提取和检测。
该算法具有较好的检测效果和鲁棒性，在红外图像处理中具有重要的应用前景。
《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、交通等领域的应用越来越广泛。
然而，由于红外图像中目标通常呈现弱小特征，如亮度低、尺寸小等，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，以提高红外成像系统的应用性能。
二、红外弱小目标的特点红外弱小目标具有以下特点：目标亮度低，易受背景噪声干扰；目标尺寸小，不易被精确识别；目标运动复杂，难以进行准确跟踪。
这些特点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。
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，本文研究了一种基于图像处理和机器学习的识别算法。
该算法包括预处理、特征提取和分类识别三个步骤。
1. 预处理阶段：针对红外图像的噪声和背景干扰问题，采用滤波和增强算法对图像进行预处理，以提高图像的信噪比和对比度。
2. 特征提取阶段：通过提取目标的形状、纹理、边缘等特征，以及利用机器学习算法进行特征学习和分类，实现对弱小目标的准确识别。
3. 分类识别阶段：采用支持向量机、神经网络等分类器对提取的特征进行分类和识别，实现对红外弱小目标的准确判断。
四、红外弱小目标追踪算法研究针对红外弱小目标的追踪问题，本文研究了一种基于卡尔曼滤波和均值漂移的追踪算法。
该算法通过预测目标和更新模型的方式，实现对目标的准确跟踪。
1. 卡尔曼滤波：利用上一时刻的状态信息和当前时刻的观测信息，通过递归的方式估计出当前时刻的状态信息，实现对目标的预测。
2. 均值漂移：根据预测的目标位置，利用均值漂移算法在图像中寻找与目标模型最相似的区域，实现对目标的准确跟踪。
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，我们进行了实验和分析。
实验结果表明，本文提出的算法在红外弱小目标的识别与追踪方面具有较高的准确性和鲁棒性。
具体来说，算法的识别率达到了90%。
最新红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述概要
红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述概要第37卷第2期激光与红外Vol.37,No.2 2007年2月LASER&I N FRARE D February,2007文章编号:100125078(2007022*******红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述张长城,杨德贵,王宏强(国防科技大学电子科学与工程学院,空间电子信息技术研究所,湖南长沙410073摘要:文中分析了低信噪比复杂背景中红外弱小目标检测与跟踪的难点,比较了DBT与T BD两种检测与跟踪算法的性能,分析了T BD的检测机理,总结了典型的T BD方法,展望了T BD的发展。
关键词:红外;弱小目标;低信噪比;复杂背景;检测前跟踪中图分类号:TP751文献标识码:AAlgor ith m Surveys for D i m TargetsTrack2before2detect i n I nfrared I mageZ HANG Chang2cheng,Y ANG De2gui,WANG Hong2qiang(I nstitute of S pace Electr onic Technol ogy,College of Electric Science and Engineering,NUDT,Changsha410073,ChinaAbstract:The difficulties of di m target detecti on are analyzed in the paper.The perf or mances of DBT and T BD arecompared,and the theory of T BD are analyzed.The main methods of T BD are su mmarized.I n the end,p r om ising di2recti on of the field of T BD is p redicted.Key words:infrared;di m target;l ow S NR;comp licated backgr ound;T BD1引言现代战争要求红外探测系统能远距离发现、跟踪威胁目标,为指挥系统决策和武器系统赢得时间。
低信噪比下的红外弱小目标检测算法研究综述
低信噪比下的红外弱小目标检测算法研究综述1 引言作为一种电磁隐身设备,红外搜索系统由于具备可以探测到雷达盲区—低空区域的特点,它已成为国防和相关安全监测领域的研究热点和关键内容。
红外目标检测系统以其体积小、辐射小、重量轻、机动性强、隐蔽性强、配置方便且可在夜间工作的特点,可应用在预警卫星和无人机等诸多场景。
红外搜索系统比雷达系统生成的图像细节更加丰富,分辨率更高,因此,作为红外搜索系统的核心技术,低信噪比弱小红外目标检测技术的研究成为了倍受关注的议题,得到了国内外的广泛关注。
为了有效的坚固地铁体检工程的安全风险管理，应该在实际施工的过程中，获得详细的数据金额资讯，提高信息系统抗外来黑客入侵的反窃取功能，多方位的获取监控系统的材料。
详细的分析和研究施工监测内容，对施工信息数据进行安全保护，避免施工信息数据的泄露。
在实际施工的过程中对地铁工程的安全管理规范进行严格的要求，制定合理有效的施工管理策略。
从根本上解决信息监测系统一系列的问题，正确的指导各项施工建设项目，丰富信息系统大数据收集来源。
在现代红外目标检测实际运用中,低信噪比弱小红外目标实时检测的难度可以从以下几个方面来考虑:由于作用距离远,在监测预警系统中,目标一般表现为点目标,大多数情况下,点目标只显示为一个或几个像素,经过大气衰减,云层遮挡等原因导致提取到的目标的信号强度非常弱,对比度非常低(<15%),给检测带来很大的困难。
背景信息复杂,大气云层对空中红外目标的干扰极大,可提供给处理算法的信息量很少,给目标检测带来了很大的困难。
复杂背景还包括了浓云、雾、雨、雪等特殊天气导致的背景灰度空间分布不平稳,从而背景灰度的统计均值和方差等特性不具备空移不变性。
上述因素给检测带来了很大的挑战,国内外的学者们纷纷针对各类应用场景提出了不同的检测算法。
简单说来,如何充分地利用目标和背景固有的特性,从而更好地抑制背景和增强目标是提高目标检测性能的关键。
红外弱小目标检测背景抑制算法研究
中国测试 CHINA MEASUREMENT & TEST
Vol.42 No.4 April，2016
doi院10.11857/j.issn.1674-5124.2016.04.025
红外弱小目标检测背景抑制算法研究
金长江袁 师廷伟
（中国电子科技集团公司第二十七研究所，河南 郑州 450047）
像素相减的绝对值之和。对于 3伊3 的邻域，0毅、45毅、
90毅、135毅方向上的梯度按照下面的公式计算：
g（1 x，y）= （f i，j）-（f i-1，j） + （f i，j）-（f i+1，j） （5）
g（2 x，y）= （f i，j）-（f i-1，j-1） + （f i，j）-（f i+1，j+1） （6）
为了提高目标检测概率，对红外小目标图像进
收稿日期院2015-12-15曰收到修改稿日期院2016-01-20 作者简介：金长江渊1983-冤袁男袁河南郑州市人袁工程师袁硕士袁 主要从事光电信息处理研究遥
行检测前预处理十分必要。国内外学者已经提出了 很多抑制背景滤波器，如自适应背景预测检测[4]、形 态学方法[5]、小波变换[6]等，这些滤波器在背景缓变时 处理效果较好，但背景起伏较大时，弱小目标的探测 概率不能达到令人满意的效果。本文在复杂背景下 分析红外小目标图像特征，提出基于统计排序的空域 滤波器和 Robinson Guard 滤波器[7-8]的预处理算法 对图像序列进行杂波抑制，该方法在降低运算量的 基础上，克服了高通滤波器无法滤除高频噪声的缺点， 减少了复杂背景抑制不干净而产生的噪声，不失真地 保留小目标特征信息，便于后续进行红外小目标的 识别和检测。
红外弱小目标检测方法研究
本科毕业设计论文题 目 红外弱小目标检测方法研究_______________________________________专业名称学生姓名指导教师毕业时间 2014年6月毕业 任务书一、题目红外弱小目标检测算法研究二、指导思想和目的要求本题目来源于科研，主要研究红外弱小目标的特点，常用的检测算法，进而实现红外弱小目标的检测。
希望通过该毕业设计，学生能达到：1．利用已有的专业知识，培养学生解决实际工程问题的能力；2．锻炼学生的科研工作能力和培养学生团队合作及攻关能力。
三、主要技术指标1．掌握红外弱小目标的特点；2．研究常用的红外弱小目标检测算法；3．实现红外弱小目标的检测。
四、进度和要求第01周----第02周： 参考翻译英文文献；第03周----第04周： 学习红外图像及其弱小目标的特点；第05周----第08周： 研究红外弱小目标的检测算法；第09周----第14周： 编写红外弱小目标的检测程序；第15周----第16周： 撰写毕业设计论文，论文答辩。
五、主要参考书及参考资料1. 武斌. 红外弱小目标检测技术研究. 西安电子科技大学博士学位论文.2. 史凌峰. 红外弱小目标检测方法研究. 西安电子科技大学硕士学位论文.3. 杨丽萍. 空中红外弱小目标检测方法研究. 西北工业大学硕士学位论文.4. 吴巍. 图像中目标特征的检测与识别. 华中科技大学博士论文。
5. 郑成勇. 小波分析在红外目标检测中的应用. 华中科技大学硕士论文。
6. 蔡智富. 基于自适应背景估计的复杂红外背景抑制技术. 哈尔滨程大学硕士论文。
学生 指导教师 系主任设计论文摘要红外弱小目标检测技术在当今的军事领域和民用领域都有很广阔的应用前景，是红外图像处理领域中一项历史悠久且又充满活力的研究课题。
在军事领域中，红外自寻制导，搜索跟踪和预警等技术在现代战争中占有非常重要的地位，红外弱小目标检测技术就是红外成像制导中的关键技术之一。
复杂背景下红外弱小目标检测算法研究的开题报告
复杂背景下红外弱小目标检测算法研究的开题报告一、选题背景和研究意义红外成像技术在夜间、恶劣天气等环境下，具有不同于可见光的显著优势，因此在军事、安防等领域得到广泛应用。
然而，由于红外图像所反映的物理信息较少，红外图像质量不高，加上复杂背景中嵌入多种杂乱的噪声，如建筑物、负责人工设备等，导致红外图像的弱小目标检测变得复杂和困难。
因此，研究针对复杂背景下红外弱小目标检测算法对优化红外成像技术、提高红外图像处理精度及实际应用具有重要的实际应用价值和研究意义。
二、研究内容和方法本文的研究内容是提高红外弱小目标检测的检测准确率和检测速度。
基于分布式特征表示的思想，提出了一种基于区域级聚类分割和误差反向传播的弱小目标检测算法。
具体来讲，主要包括如下两个方面：1. 区域级聚类分割方法。
首先，对原始的红外图像进行预处理，包括降噪、增强等操作，将图像分成若干个小区域，然后借鉴聚类分析的思想，将临近的灰度值比较相近的像素点划分到一个簇中。
这样，就保证了一个聚类中的像素点之间具有较大的局部相似性，从而能够有效避免复杂背景带来的噪声干扰。
2. 误差反向传播算法。
在模型预测的过程中，根据分布式特征表示的思想，每一个样本可以被表示成多个特征的集合。
因此，通过将目标样本特征划分成不同的子集从而构建特征向量。
在训练过程中，通过反向传播算法，不断更新权重值，以使误差最小化。
从而提高了弱小目标检测的准确率和检测速度。
三、预期成果及意义本文的预期成果是通过提出一种基于区域级聚类分割和误差反向传播的弱小目标检测算法，有效解决了红外成像领域中弱小目标检测问题。
该算法具有以下几点优势：1. 对于复杂背景下的红外图像进行了有效的预处理，提高了检测效果。
2. 基于分布式特征表示，通过融合多个特征子集，很好地利用了特征的多样性，提高了检测准确率和检测速度。
3. 可以在实际应用中取得良好的效果，为红外成像领域的实际应用提供了有力的支持。
该算法的成果，将在军事、安防等相关领域推广应用，为提高红外图像处理的自动化、智能化水平做出贡献。
红外图像预处理及弱小目标检测方法研究的开题报告
红外图像预处理及弱小目标检测方法研究的开题报告一、研究背景和意义红外成像技术在军事、航空、医疗等领域得到了广泛应用，但目前红外图像在实时、自动化目标检测上面还存在一定的困难。
主要原因是由于红外图像受到设备自身、环境等因素干扰，导致图像质量较差，目标较小、弱，检测困难，以及检测误检率高等问题。
因此，对红外图像进行预处理和弱小目标检测方法的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
近年来，深度学习技术在目标检测领域占据了主要地位，并在一些方面取得了显著的成果。
但深度学习方法在实际应用中缺乏足够的可解释性，同时需要大量的数据进行训练，对于数据量较小的红外图像不一定适用。
因此，研究针对红外图像的传统算法，是解决红外图像目标检测问题的可行途径。
二、研究内容和方法本文主要针对红外图像预处理及弱小目标检测方法进行研究，具体研究内容如下：1. 红外图像预处理方法研究：分析红外图像的特点，利用滤波、增强等算法对红外图像进行预处理，提高图像质量，为后续的目标检测提供基础。
2. 弱小目标检测方法研究：结合所研究的红外图像特点，采用区域生长算法、阈值分割等方法进行目标检测，提高目标检测的准确性和效率。
3. 实验验证：采用红外图像数据集进行算法验证，对比深度学习方法，比较方法的准确性和效率。
本文采用的方法主要是基于图像处理和计算机视觉的传统算法，结合领域专家经验，探索适用于红外图像目标检测问题的有效算法。
三、研究进展和展望目前已经有一些基于传统算法的目标检测方法在红外图像处理领域得到了应用。
例如，基于灰度共生矩阵(Grey Level Co-occurrence Matrices, GLCM)的特征提取方法、基于区域生长的目标检测等。
但是，这些方法在实际应用中还存在一定的局限性，需要进一步加以改进。
未来的研究可以从以下几个方面展开：1. 研究基于深度学习的红外图像目标检测方法，进一步提高准确度和鲁棒性。
2. 采用多种算法进行融合，进一步提高弱小目标检测的表现。
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现 弱 小 目标的提 取 。试 验 结果表 明 ： 当场景 较 复 杂且 图像 信 噪 比较 低 时 ， 用该 算 法 处理 后 可 使
使 图像 信 噪 比达到 ４ｄ 以上 ， 而提 高 了弱 小 目标 的检 测概 率 。 Ｂ 从 关键 词 ： 红外 目标检 测 ； 模板 滤 波 ； 自适 应 背景抑 制
引 言
在 云 层 和 地 物 干 扰 情 况 下 ， 小 目标 的探 测 弱 和识别 是 红外 预警 系统 的关 键 技 术 之一 。 由于 点
在 现 有 的点 目标 检 测 算法 中 ， 列 图像 检 测 、 序 分 形法 、 经 网络 、 波 变 换 等 算 法 ， 由于 运 算 神 小 都 量 大 、 算 复杂 等缺 点 ， 计 而不 能 满 足 实 时 处 理 的要
ｂ ｌｔ ｆｐｏ ｎ ａ ｇ ｔ ｓ ｉ ｒ ａ ｅ ｉｉｙ ｏ ｉ ｔ ｔ ｒ ｅ ｓｉ ｎｃ ｅ ｓ ｄ．
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第 ３ ２卷 第 ５期 ２１ ０ １年 ９月
文 章 编 号 ： ０ ２ ２ ８ （ ０ １ ０ — ９ ７０ １ ０ — ０ ２ ２ １ ） ５０ ８ — ５
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中图分类号 ： ＴＮ２ ９ １ 文 献标 志 码 ： Ａ
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红 外 搜 Leabharlann 系统 中弱 小 目标 检 测 算 法 研 究
陈志 学 ， 罗蓓 蓓 ， 孔 鹏 ， 经珠 ， 宫 王 奇
（ 安应用光学研究所 ， 西 西安 ７０６） 西 陕 １０ ５
摘 要 ： 复杂 背景 下低 信噪 比弱 小 目标 的检 测 是 红 外搜 索 系统 中的 重 点 和难 点 ， 为解 决红 外搜 索 系统 中杂波 干扰 多、 目标 信噪 比低 等 问题 ， 出一 种 模 板 匹配 滤 波 的 目标 检 测 方 法 。该 算 法 提 在 预 测背景 的 同时 ， 通过 对 图像 背 景 灰 度值 进 行 动 态 的 阈值 处理 ， 自适 应 地 进 行 背 景 抑 制 。 当
目标具 有距 离 远 、 噪 比低 、 信 目标 像 素 少 、 波 干 杂 扰 强 、 形 状和 纹理 特 征 等 特 点 ， 上 远 距 离 大 气 无 加 传 输所 造 成 的能 量 衰 减 、 雾 等 障 碍 物 及 传 感 器 云 噪声 的影 响 ， 因此 ， 测器 接 收 到 的 目标 信 号 很 微 探 弱 ， 易淹 没在 强 背景 噪 声 中 ， 红 外 图像 平 面 上 极 在
ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ＮＲ ｃ ｎｂ ｅ ｔｒｔ ａ Ｂ ｗｈ ｎ ｔ ｅｓ ｅ ｅｉ ｏ ｐｅ ａ ｄ ｔ ｅｄ ｔ ｃｉｎ ｐ ｏ ａ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅＳ ａ ｅｂ ｔｅ ｈ ｎ４ ｄ ｅ ｈ ｃ ｎ Ｓｃ ｍ ｌｘ， ｎ ｈ ｅｅ ｔｏ ｒ ｂ —