双色红外信号亚成像目标识别处理系统研究

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双色红外玫瑰扫描亚成像实时目标识别系统

第27卷第1期2001年1月光学技术OPTICAL TECHNIOUEVoI.27No.1!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!Jan.2001文章编号：1002-1582（2001）01-0063-02双色红外玫瑰扫描亚成像实时目标识别系统"邹立建，刘敬海（北京理工大学光电工程系，北京100081）摘要：双色红外玫瑰扫描探测系统主要的任务就是能实时地识别目标，并给出目标的方位信息以驱动陀螺跟踪目标，在进行实验时，可以方便地观察探测视场中目标、背景和干扰情况。

介绍了系统的硬件配置和信号处理软件的流程，并给出确定几个重要参数的依据。

实际应用表明，该目标识别系统满足实时性的要求，具有测量误差小，稳定性高的特点。

关键词：双色红外系统；玫瑰扫描系统；亚成像；实时目标识别中图分类号：TN219；V249.32+6文献标识码：AReal time target recognition in dulaspctral infrared rosettescanning sub-imaging detector systemZOU Li-jian ，LIU Jing-hai（Department of Photo-eIectronic Engineering ，Beijing Institute of TechnoIogy ，Beijing 100081，China ）Abstract ：A key task in DuIaspctraI Infrared Rosette Scanning Detector System is to recognise target reaI -timeIy ，and at the same time ，to output orientation signaI to drive gyroscope to track the target.It is convenient to watch the target ，background and counter -measure when doing experiment.The hardware composing and the fIow of signaI processing software of the system is introduced ，the basis to determine severaI important parameter is given.It was proved in practice usage that the target recognition system can fit the need of re-aI time and ，at the same time ，can work with IittIe error and high stabiIity.Key words ：duaIspectraI infrared system ；rosette scanning system ；sub-imaging ；reaI-time target recognition双色红外玫瑰扫描探测系统的一个主要任务就是能实时地识别目标，给出目标的方位信息以驱动陀螺跟踪目标。

中长波双色双视场红外光学系统设计的开题报告

中长波双色双视场红外光学系统设计的开题报告
1. 研究背景和意义
中长波双色双视场红外光学系统是一种高精度、高灵敏度、高分辨
率的红外成像系统。

它具有广泛的应用前景，如：监测天气、环境监测、火灾预警、安防监控等。

因此，对中长波双色双视场红外光学系统的研
究具有重要的实用价值。

2. 研究内容和方法
本文的研究内容为中长波双色双视场红外光学系统的设计。

具体来讲，将涉及以下几个方面的工作：
（1）光学元件选型与设计：包括红外探测器、镜头、滤光片等光学元件的选型、安装方案的设计和光学系统的定位计算；
（2）系统的机械设计：根据光学系统的参数设计可行的机械支撑结构，考虑系统的稳定性、可靠性等；
（3）图像处理算法的编写：对红外成像得到的图像进行处理，包括背景补偿、噪声滤波、空间变换等。

研究方法包括：文献资料调研、实验测试、仿真模拟等。

3. 研究计划和进度安排
本研究计划周期为10个月，具体计划和进度安排如下：
第1-2月：文献调研，确定研究方向和内容；
第3-4月：光学元件选型与设计，完成光学模型的构建；
第5-6月：机械设计，完成机械模型的搭建和优化；
第7-8月：光学系统的组装与调试，进行实验测试；
第9-10月：数据分析和图像处理算法编写，撰写论文。

4. 预期成果及意义
通过本研究的开展，预期可以完成中长波双色双视场红外光学系统
的设计，获得符合预期的实验数据，并编写出相应的图像处理算法。

这
将对中长波双色双视场红外光学系统的研究提供一定的理论和实践基础，同时也可以对相关领域的研究产生积极地推动作用。

红外图像目标识别技术研究的开题报告

红外图像目标识别技术研究的开题报告一、研究背景随着科技的进步和人类对周边环境的不断探索，红外辐射技术应运而生。

相较于可见光和紫外线技术，红外技术因具有热辐射能力，因此在无法利用可见光的照明情况下，也能够顺利进行能够传达可见光无法传达的目标识别工作。

因此，利用红外技术进行目标识别具有非常重要的意义。

在红外目标识别领域，红外图像处理技术的发展日渐成熟。

通过对红外图像进行处理，能够提取出有价值的信息，并且进行目标的分类、定位、跟踪等操作，能在军事、航空航天、安防、医学等众多领域得到广泛应用。

二、研究目的本次研究旨在：1.调查红外图像目标识别技术现状，了解该领域目前问题和发展趋势；2.分析红外图像特性，探究其与目标识别的关系；3.设计并实现一种基于快速特征提取和分类算法的红外图像目标识别系统，来提高目标的识别准确率和效率。

三、研究内容1.红外图像目标识别技术现状调查通过文献资料和网络调查，分析红外图像目标识别技术的应用现状，探索该领域的技术问题和面临的挑战。

2.红外图像的特点及其对目标识别的影响研究红外图像中的热辐射特性和物体表面反射特性，探究其对目标识别的影响和关联。

3.红外图像目标识别系统设计基于快速特征提取和分类算法，设计一种高效的红外图像目标识别系统。

本系统除了实现目标的分类和定位外，还支持目标的跟踪和识别结果的反馈。

四、研究意义1. 探究红外图像目标识别技术，为军事、航空航天、安防、医学等领域的目标识别提供新的思路和方法。

2. 提高目标识别的准确度和效率，具有较强的实际应用价值。

3. 为红外图像处理技术的进一步发展提供参考和借鉴。

以上就是本次红外图像目标识别技术研究的开题报告，希望大家能够支持和关注。

双色红外信号亚成像目标识别处理系统研究

双色红外信号亚成像目标识别处理系统研究
李文;康日新;柳继勇;谌取先
【期刊名称】《红外技术》
【年(卷),期】2003(25)4
【摘要】采用高速数字信号处理器(DSP)软硬件的技术途径,在双色红外制导导引头信号处理中,对由红外传感器不同波段提供的大量目标信息,进行了综合分析并提取目标特征量.应用目标识别算法,灰度直方图变换、多尺度变换、图像滤波等方法区分真假目标,建立判决理论,确立逻辑选择条件.在算法编程,实现对目标的亚成像图及目标方位信息的准确判定等方面,作了一定的研究与探讨.
【总页数】3页(P20-22)
【作者】李文;康日新;柳继勇;谌取先
【作者单位】昆明物理研究所,云南,昆明,650223;昆明物理研究所,云南,昆
明,650223;昆明物理研究所,云南,昆明,650223;昆明物理研究所,云南,昆明,650223【正文语种】中文
【中图分类】TN216
【相关文献】
1.多模红外亚成像目标识别跟踪小型化智能系统 [J], 傅志中;李在铭;杨莉
2.双色红外成像系统空间点目标识别方法 [J], 李秋华;杜鹢
3.一种基于多分类器融合的双色红外成像目标识别方法 [J], 吴琼玉;蔡宣平;刘云辉
4.双色红外制导信息处理系统研究 [J], 康社峰
5.基于FPGA红外成像光谱数据处理系统研究 [J], 孙颖馨
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红外图像处理中的目标检测算法优化技术研究

红外图像处理中的目标检测算法优化技术研究红外图像处理是现代电子信息技术领域的重要分支，广泛应用于军事、航空航天、安防等领域。

而红外目标检测算法作为红外图像处理的核心技术之一，对于提高红外图像处理的准确性和效率具有重要意义。

然而，由于红外图像具有低分辨率、低对比度等特点，使得红外目标检测面临着许多挑战。

因此，对红外目标检测算法进行优化研究具有重要的理论和应用价值。

为了提高红外目标检测算法的性能，研究人员提出了许多优化技术。

首先，基于特征的优化技术是常用的方法之一。

红外图像中目标与背景差异较大，通过提取目标的特征信息可以提高目标检测的准确性。

常见的特征包括形状、纹理和颜色等。

利用这些特征，可以构建适合红外目标检测的分类器，如支持向量机（SVM）和人工神经网络等。

其次，基于模型的优化技术也是重要的研究方向。

在红外目标检测中，目标的形态和结构信息十分重要。

通过建立红外目标模型，可以对目标进行建模和识别，从而实现目标的检测。

常见的模型包括红外目标形状模型和结构模型。

通过将模型与实际图像进行匹配，可以实现目标的检测和定位，提高检测算法的准确性和鲁棒性。

此外，深度学习技术的应用也为红外目标检测算法的优化提供了新的思路。

深度学习技术以其优秀的自动学习和表达能力，已经在图像识别和目标检测等领域取得了显著的成果。

通过使用深度学习模型，可以从大量数据中学习红外目标的特征表示，进而实现目标的准确检测。

基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN和YOLO等，已经取得了令人瞩目的性能。

然而，红外图像处理中的目标检测算法还面临一些挑战和问题。

首先，红外图像的低分辨率和低对比度使得目标的边界模糊，导致目标检测难度增加。

其次，红外图像中的噪声和干扰也会给目标检测带来困扰。

此外，不同红外图像之间的差异性也增加了目标检测算法的复杂度。

针对这些问题，研究人员可以通过引入图像增强和增强对比度的方法来改善图像质量，从而提高目标检测的准确性。

红外成像ATR系统中的数字图像处理及识别检测分类技术研究

红外成像ATR系统中的数字图像处理及识别检测分类技术研究红外成像ATR（Automatic Target Recognition）系统是利用红外成像技术进行目标识别和分类的一种先进技术。

它可以应用于军事、航空航天、安防等领域，具有重要的实际应用价值。

在红外成像ATR系统中，数字图像处理及识别检测分类技术是关键所在，对于实现精确、快速的目标识别和分类起着至关重要的作用。

红外成像技术是利用物体天然辐射的红外光谱进行成像，通过红外相机采集红外图像，再经过数字图像处理进行目标的提取、分割和特征提取等过程，最后利用识别检测分类技术对目标进行分类判别。

目前，红外成像ATR系统的数字图像处理及识别检测分类技术研究主要包括目标检测、特征提取和分类算法等方面。

在红外目标检测方面，常用的方法有基于阈值分割、基于纹理特征和基于形状特征等。

基于阈值分割的方法通过设定合适的阈值来实现目标和背景的分割，在红外图像中较为简单有效。

而基于纹理特征的方法则利用目标的纹理信息进行检测，通过提取目标的纹理特征与背景进行对比，能够得到更准确的检测结果。

基于形状特征的方法则是通过提取目标的形状信息进行检测，可以有效地识别自然环境中的目标。

在特征提取方面，常用的方法有基于灰度共生矩阵（GLCM）的方法、基于小波变换的方法和基于人工神经网络的方法等。

基于灰度共生矩阵的方法通过计算图像中像素点的灰度值，并通过计算不同方向和距离的灰度共生矩阵来提取纹理特征，能够有效地对目标进行分类。

基于小波变换的方法则将图像进行小波分解，通过分析不同尺度和频率的小波系数来提取目标的特征信息。

而基于人工神经网络的方法则通过对目标样本进行训练，构建分类模型，实现目标的自动识别和分类。

在分类算法方面，常用的方法有支持向量机（SVM）、最近邻算法（kNN）和神经网络等。

支持向量机是一种统计学习方法，通过构建高维特征空间并找到最佳超平面来实现分类，具有较好的分类性能。

最近邻算法则是根据目标与样本的距离进行分类，能够对目标进行准确的分类。

红外图像处理中的目标检测与跟踪技术研究

红外图像处理中的目标检测与跟踪技术研究摘要：随着红外技术的快速发展和广泛应用，红外图像处理成为了研究的热点之一。

在红外图像处理中，目标检测与跟踪是重要的关键技术，它们在军事、航天、安防等领域发挥着重要作用。

本文将就红外图像处理中的目标检测与跟踪技术进行探讨与研究。

1. 引言红外图像处理是通过对红外图像的采集、传输、处理和分析来提取所需信息的技术，它广泛应用于军事、航天、安防等领域。

而在红外图像处理中，目标检测与跟踪是其中的重要技术，它们不仅能够快速、准确地识别目标，还能够在目标运动过程中进行跟踪，提供更多有关目标的信息。

2. 红外图像目标检测红外图像目标检测是指在红外图像中寻找感兴趣的目标或区域的过程。

目标检测分为两个主要步骤：目标候选区域生成和目标候选区域分类。

目标候选区域生成是通过一系列的图像处理算法和特征提取方法，识别可能包含目标的区域。

常用的方法包括滑动窗口、特征金字塔等。

而目标候选区域分类则是通过分类器对目标候选区域进行分类，区分出目标和非目标。

常见的分类器包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。

此外，红外图像目标检测中还需要考虑红外图像的特殊性质，比如低信噪比、热噪声等，并对算法进行相应改进，以提升检测的准确性和鲁棒性。

3. 红外图像目标跟踪红外图像目标跟踪是指在连续帧红外图像中追踪目标的位置、形状、运动状态等信息。

目标跟踪可以分为两个主要步骤：目标特征提取和目标位置预测。

目标特征提取是通过对目标的外观、运动等特征进行描述，提取出有区分度的特征向量。

常用的特征包括颜色、纹理、边缘等。

而目标位置预测是通过对目标过去的运动状态进行分析，预测出目标在下一帧的位置。

常见的预测方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。

红外图像目标跟踪面临的主要挑战包括目标尺度变化、目标遮挡、背景干扰等，因此需要综合运用多种算法和方法来提高跟踪的精度和鲁棒性。

4. 红外图像处理中的挑战与展望红外图像处理中的目标检测与跟踪技术面临着诸多挑战。

双色中波红外点目标成像特性差异分析

Ａｂｓｒｃ：Ｏｎａｉｎａｙｉｇｔｒｃｓｆｐｓｉｅｔｒａｍａｎｇｉｕａ— ｏｏｄｗａｅｉｒａｅｔａｔｔｂｓｓｏｆａｌｚｎｐｏｅｓｏａｓｖｈｅｍｌｉｇｉｄｌｃｌｒｍｉ — ｖｎｆｒｄ，ｈｅｈｅｎｗｅｐｒｐｏｅｈｅｄｌｃｌｒｍｉ — ｖｅｉｆａｅｍａｎｇｏｌｕｎｃｎｇｆｃｏｓｅｐｆｒｎｄｌｏｉｔｏｓｄｔｕａ・ｏｏｄｗａｎｒｄｉｇｉｆｉｒｎｆｅｉａｔｒ，ｓｔｕｏｍｉｇｍｏｅｆｐｏｎ
２ｅａｏａｏｙｏＩｓｒｍｎａｉｎｃｅｃ＆Ｄｎｍｃａｕｅｎ，．ｙＬｂｒｔｎｔｅｔｏｉｅＫｒｆｕｔＳｎｙａｉＭｅｓｒｍｅｔ
ＭｉｉｒｄｃｔｎＮｏｔＵｉｒｉｈｎ，ａ口２３０１ｉａｎｓｙｏｕａｉ；ｒｎｖｓｙｏｉａＴ “，００５．ｎ）ｔｆＥｏｈｅｔｆＣ
立了点目标的双色中波红外图像的形成模型，并对模型进行了仿真实验，揭示了双色中波红外点目标成像特性差异的形成机理，明确了双色中波红外点目标成像在灰度值、目标受环境影响和目标背景对比度等三个方面存在的差异，通过实验图像的差异特征验证了这些成像特性差异存在的普遍性，为双色中波图像特征提取、融合规则和融合权重确定等提供了依据。关键词：红外成像；双色中波；特性差异；点目标中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标识码：Ａ文章编号：１０．８１２１）００８．５０１８９（０１—５００１

红外双色目标识别技术

ｒｓｌｏｉａｇｒｈａｅｔｙｔｅａｒｒｆａｄｔｅｗｓｉｂｅｔｅｅｔｅｙｅｕｔｓｗｔｓｌｏｔｍＣｉｎｉｉａａｈｐｏｊｃｓｆｃｉｌｓｈｈｉｎｄｆｈｃｔｎｈｒｖ．
［ｙｗｏｄ］ｉｆｅｉｏｏ；ａｇｔｅｏｎｔｎＦｕｉｒａｅｔｒｎｆｒ；ｅｕａｎｔｒＫｅｒｓｎｒｄｂｃｌｒｔｅｒｃｇｉｏ；ｏｒ－ｖｌａｓｍｎｔｒｌｅｗｏｋｒａｒｉｅｗｅｔｏ
［ｂｔａｔｈｓａｅｒｐｓｓｌａｇｒｈｏｆｒｄｉｌｒａｇｔｅｏｎｔｎｉｗｉｈ２ｏｒｒｖｌｔｒｎｆｒｉａｐｉｄｔｔｃｔｅＡｓｃ］Ｔｉｐｐｒｏｏｅｌｌｏｔｍｆｎａｅｃｏｒｅｃｇｉｏ，ｎｈｃＤＦｕｅ— ｅｅａｓｏｍｐｌｅｒｔｒｐａｉｉｒｂｏｔｒｉｉｗａｔｓｅｏｘａｈｆａｒｓｏｇ，ｄｔｅＦｕｅ－ａｅｔｅｃｐｏｒｈｂｅｔｅｏｎｔｎｉｒｇｒｅｓｖｃｏｈａｔｒｔｓｃａａｔｚｄｗｉｖｒｎｙｅｔｅｆｍａｅａｏｒｒｖｌｓｒｔｎｆｅｏｊｃｃｇｉｏａｄｄａｅｔｒｃａｃｅｓｃ，ｈｃｅｅｔｉａｉｃｕｉｎｈｉｗｅｄｉｉｏｔｒｉｓｅｒｉｉｒｉｒｈｎａ
维普资讯
第３３卷第２期１
Ｖ１３ｏ．３
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计
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机
工
程
２００７年１１月
Ｎｏｅｂｅ０ｖｍｒ２Ｏ７
Ｎｏ２Ｊ．
ＣｏｐｅｍｕｔｒＥｎｇｎｅｒｎｇｉｅｉ

红外成像技术在无人机目标识别中的应用研究

红外成像技术在无人机目标识别中的应用研究随着无人机技术的飞速发展，其在民用领域中的应用也变得越来越广泛。

其中，目标识别技术在无人机应用中占据着至关重要的地位。

而红外成像技术则成为目标识别中的一种重要方法。

本文将从红外成像技术的原理、应用情况以及其在无人机目标识别中的应用研究展开讨论。

一、红外成像技术的原理红外成像技术是在近红外（NIR）、中红外（MIR）和远红外（FIR）光谱范围内对红外辐射进行成像的一种技术。

红外成像技术基于红外光谱的原理，利用物体的辐射能量来获取其热图像。

总的来说，红外成像技术包括四个步骤：辐射源、光路、探测器和信号处理。

其中，探测器是红外成像技术的关键部件，其主要有：热电探测器（Thermoelectric Detector，TE），包括热电偶和热电测温AMG8833 Sensor，另一种是第二代红外探测器，指的是探测器材料的类型，如Mercury Cadmium Telluride。

二、红外成像技术的应用情况红外成像技术在军事、工业、医学、环保、电力等众多领域中都有广泛的应用。

尤其在军事领域，红外成像技术已经成为了一项不可或缺的战斗力。

在夜间作战中，红外成像技术可以无视天气和光线条件的限制，可以探测敌人的隐形目标，增强战场上的感知和定位能力。

在工业领域，红外成像技术可以检测机器设备的运行情况，发现问题，减少设备故障时间，提高生产效率；在医学领域，红外成像技术可以用于人体组织的热成像检测，发现疾病和患处病变的位置。

在环保领域，红外成像技术可以用于检测工厂和企业的排放情况，发现环保问题和污染源。

三、红外成像技术在无人机目标识别中的应用研究在民用领域中，无人机目标识别技术被广泛应用于安防、农业、公共管理等领域。

而红外成像技术则成为无人机目标识别的一种重要方法。

首先，红外成像技术可以利用物体的辐射能量来获取其热图像，通过对目标区域进行热成像，可以快速排查区域内的热点和异常情况，准确发现和定位目标。

红外双色亚图像识别研究

系统工程与电子技术第 !! 卷第 "" 期
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; 引言
红外自寻的制导的特点是角分辨率高，抗干扰能力强，作用距离远，全天候工作能力强，具有在复杂背景下捕获、识别、锁定和跟踪及智能决策能力等。在高技术兵器迅速发展的当今世界，它已成为世界各国争相研究和发展的重要军事课题。亚成像红外末制导与红外凝视焦平面相比，其成本极低廉，便携性好，发射方式灵活，跟踪性能良好。从 !6 世纪代中末期已出现使用玫瑰线扫描的识别跟踪，更小型 96 年化的亚成像末制导一直是红外制导研究中的重要课题。进入 T6 年代，多波段、多色、多模探测技术的应用为高性能红外亚成像制导带来了新的生机。红外探测器获取的图像其对比度低，图像信噪比低且边

红外图像处理与目标检测技术研究

红外图像处理与目标检测技术研究摘要：红外图像处理与目标检测技术是近年来受到广泛关注的研究领域。

红外图像具有天然的优势，可以在夜间或低能见度条件下实现目标检测。

本文主要介绍了红外图像处理和目标检测的基本概念、技术原理以及主要应用领域，并综述了当前红外图像处理与目标检测技术的研究进展和挑战。

1. 引言红外图像处理和目标检测技术是基于红外辐射原理，利用红外相机采集红外图像，对其中的目标进行分析和识别的一类技术。

相对于可见光图像处理和目标检测技术，红外图像处理和目标检测技术具有穿透雾霾、克服光照变化、夜间工作等优势，因此在军事、航天、安防等领域得到了广泛应用。

本文将从红外图像处理和目标检测技术的基本概念与原理、关键技术和应用领域等方面进行综述。

2. 红外图像处理2.1 红外辐射特点红外辐射是电磁波谱中波长较长的一段，包括近红外、红外和远红外。

与可见光相比，红外辐射在大气层中的传输性能更好，可以在夜晚和恶劣环境下进行目标探测。

2.2 红外图像增强红外图像增强是红外图像处理的重要环节之一，旨在提高图像的对比度、细节和辨识度。

常用的红外图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化和微分等。

2.3 红外图像配准红外图像配准是将多幅红外图像进行校正对齐，以消除由不同传感器参数、姿态和畸变等造成的差异。

常用的红外图像配准方法包括特征点匹配、相位相关和最小二乘等。

2.4 红外图像分割红外图像分割是将红外图像中的目标与背景进行分离的过程，常用的红外图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。

3. 目标检测技术3.1 特征提取特征提取是目标检测的重要环节之一，有效的特征表示可以帮助区分不同目标。

常用的特征提取方法包括形状特征、纹理特征和颜色特征等。

3.2 目标检测算法目标检测算法根据特征提取的结果进行目标的检测和识别。

目前常用的目标检测算法包括基于模板匹配的算法、基于机器学习的算法和基于深度学习的算法等。

3.3 目标跟踪技术目标跟踪技术是对连续帧图像中的目标进行追踪和预测的过程。

基于图像分析的自动化红外目标识别技术研究

基于图像分析的自动化红外目标识别技术研究自动化红外目标识别技术是利用计算机视觉和图像分析技术对红外图像进行处理、分析和识别的一种先进技术。

基于图像分析的自动化红外目标识别技术已经在军事、航空航天、安防等领域得到广泛应用。

一、红外目标识别技术的基本原理红外目标识别技术主要利用红外辐射能量对目标进行探测、识别和追踪。

红外图像中的目标与周围环境的温度差异形成了目标的特征，利用计算机对这些特征进行分析和处理，即可实现自动化红外目标识别。

二、自动化红外目标识别技术的主要研究内容自动化红外目标识别技术的主要研究内容包括红外图像采集与处理、目标特征提取与识别算法、目标分类与识别、目标跟踪等方面。

1. 红外图像采集与处理红外图像采集与处理是自动化红外目标识别技术的基础，也是其研究的重要内容。

一般采用红外探测器对目标进行探测和采集，并且对采集到的图像进行预处理，包括去噪、去背景、增强等处理。

2. 目标特征提取与识别算法目标特征提取与识别算法是自动化红外目标识别技术的核心内容，主要通过图像处理和机器学习算法提取目标的特征，并将其与已知目标数据库中的特征进行匹配和识别。

3. 目标分类与识别目标分类与识别是自动化红外目标识别技术的重要内容，主要利用机器学习算法对不同种类的目标进行分类和识别，包括人、车、舰船等。

4. 目标跟踪目标跟踪是自动化红外目标识别技术的一种关键技术，主要用于对目标在图像序列中的位置进行实时跟踪，以便进行后续处理和分析。

三、自动化红外目标识别技术的应用场景自动化红外目标识别技术已经在军事、航空航天、安防等领域得到广泛应用。

1. 军事领域在军事领域，自动化红外目标识别技术主要用于目标探测、目标识别和目标追踪等方面，可以实现对敌方装备和行动的快速探测和鉴定。

2. 航空航天领域在航空航天领域，自动化红外目标识别技术可以用于无人机探测、机载目标识别和飞行器导航等方面，可以提高飞行器的性能和安全性。

3. 安防领域在安防领域，自动化红外目标识别技术可以用于智能视频监控、交通监管和边境安全等方面，可以实现对异常人员、车辆等目标的快速识别和跟踪。

红外图像处理与目标识别技术研究

红外图像处理与目标识别技术研究随着科技的不断发展，红外图像处理与目标识别技术逐渐成为了当今研究的热点之一。

红外图像作为一种能够有效穿透雾霾、夜晚和复杂环境的成像技术，具有广泛的应用价值。

本文将重点探讨红外图像处理与目标识别技术的研究进展以及在不同领域中的应用。

红外图像处理技术是针对红外图像采集到的原始数据进行处理和优化的方法。

其目的是提高图像质量以及增强其中的目标信息。

常见的红外图像处理技术包括图像增强、去噪、特征提取和边缘检测等。

图像增强技术可以通过增加对比度、提高图像细节等方法，使红外图像更加清晰和易于观察。

去噪技术可以减少图像中的噪声干扰，提高图像质量。

特征提取技术可以从红外图像中提取出目标的关键特征，为后续的目标识别和分类提供依据。

边缘检测技术可以有效地提取出物体的轮廓和边缘信息，为目标定位和分割提供基础。

这些技术的发展与优化对红外图像的处理有着重要意义。

红外图像目标识别技术是通过对红外图像中目标进行自动检测和分类，以达到对图像内容的理解和识别。

目标识别技术的发展主要有两个方面的挑战，一是红外图像的复杂性，包括强烈的噪声、低对比度、多目标遮挡等；二是目标的多样性，包括尺寸不一、形状多样、光照变化等。

针对这些挑战，研究者们提出了许多有效的方法和算法。

例如，基于红外图像的目标检测和跟踪技术，可以通过利用滤波器、纹理特征和统计模型等方法，准确地检测和跟踪红外图像中的目标。

另外，基于机器学习的目标分类算法，如支持向量机（SVM）、神经网络和深度学习等，可以根据红外图像的特征和样本数据进行训练和分类，实现对目标的准确识别。

红外图像处理与目标识别技术在军事、安防、医学和工业等领域中具有广泛的应用前景。

在军事方面，红外图像处理与目标识别技术可以用于无人机、导弹和雷达等军事设备的智能控制和目标追踪。

在安防领域，红外图像处理技术可以用于夜间监控和人脸识别等应用，提高安全性和监控效率。

在医学方面，红外图像处理与目标识别技术可以用于乳腺癌和皮肤病的筛查和诊断，提高医学成像的准确性和效率。

红外图像处理与目标检测算法研究

红外图像处理与目标检测算法研究近年来，随着红外技术的不断发展，红外图像处理与目标检测算法在军事、安防、医学等领域中得到了广泛应用。

红外图像独特的特点使得它在特定环境下具备优势，但同时也带来了一系列的处理问题。

因此，研究红外图像处理与目标检测算法对于提高红外图像的质量和有效地识别目标至关重要。

红外图像处理在红外图像获取后的预处理阶段起着至关重要的作用。

由于红外图像的辐射强度高低常常不均匀且存在噪声，需要采用合适的算法进行增强。

传统的增强方法包括直方图均衡化、图像滤波和锐化等。

然而，这些方法往往无法有效地增强红外图像中的目标细节，引发了学者们对于更高效的增强算法的追求。

近年来，基于深度学习的方法在红外图像增强中取得了显著的突破，例如基于生成对抗网络（GAN）的方法能够生成更加真实且富有细节的红外图像。

目标检测是红外图像处理中的关键环节，旨在从图像中准确地定位和识别目标。

传统的目标检测算法通常面临着尺度变化、目标遮挡和复杂背景等问题，在红外图像中更加突出。

为了克服这些问题，学者们提出了许多新的目标检测算法。

其中，基于深度学习的目标检测算法在红外图像处理中表现出了出色的性能。

以Faster R-CNN、YOLO和SSD为代表的深度学习目标检测算法采用了一系列创新的结构和思想，能够实现准确、快速地检测红外图像中的目标。

虽然红外图像处理与目标检测算法取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战和研究方向。

首先，红外图像中存在多种类型和多尺度的目标，针对不同类型和尺度的目标进行有效检测是一个重要课题。

其次，红外图像中的目标常常受到复杂背景的干扰，如何准确地识别目标并将其与背景区分开是一个需要解决的问题。

此外，红外图像的低对比度和噪声也对目标检测算法的性能提出了更高的要求。

因此，如何设计合适的增强算法，提高图像的质量，清晰地呈现目标细节成为研究的重点。

最后，红外图像处理与目标检测算法的研究不仅仅局限于军事和安防领域，还有很大的应用潜力。

双色红外成像系统空间点目标识别方法

双色红外成像系统空间点目标识别方法
李秋华;杜鹢
【期刊名称】《激光与红外》
【年(卷),期】2009(039)006
【摘要】针对干扰条件下的空间点目标识别问题,提出了一种基于双色红外成像传感器时-空信息融合的空间点目标识别方法,并采用D-S证据合成理论对来自两个红外成像传感器的实际图像目标信息进行了仿真计算.结果表明该方法对强干扰条件下的红外点目标具有理想的识别效率.
【总页数】4页(P651-654)
【作者】李秋华;杜鹢
【作者单位】解放军重庆通信学院军事信息工程系,重庆,400035;通信网络技术管理中心,北京,100840
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于玫瑰线扫描双色信息融合目标识别方法 [J], 龚建勇
2.主观Bayes方法与神经网络相结合的多传感器数据融合空间点目标识别方法 [J], 李宏;刘江涛;安玮;徐晖;孙仲康
3.一种基于多分类器融合的双色红外成像目标识别方法 [J], 吴琼玉;蔡宣平;刘云辉
4.双色红外目标识别方法的研究 [J], 赵启文;唐义平;马君
5.基于人工神经网络与证据理论相结合的信息融合空间点目标识别方法研究 [J], 李宏;徐晖;安玮;孙仲康
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一种基于多分类器融合的双色红外成像目标识别方法

ｓｔ．ｈｔｏｄｏｄｕｅｏｔｅｍｕｔｌｉｄｌｓｃｔｎｆａ￣ｅｉｆｒｔｎｏｔｒｅｎｍｕｔｓｎｏｇｓｉｒｖｄｔｅｉｕｓＴｅｍｅｄｍａｅｇｏｓｆｌｉｅｋｎｓｏｃａｉａｏｔｏｍａｉａｇｔｌ —ｅｓｒｉｅ，ｏｅｈｈｐｆｓｆｉｏｎｏｆｉｉｓｍａｍｐｈｅｆｍａｃｎｃｕａｙｏｇｔｃｇｔｎＥｐｒｐｒｒｎｅａｄａｃｒｃｆｔｒｅｅｏｉｏ．ｘｅｉｎａｅｕｔｅｎｔａｅｅｅｅｔｅｅｓｏｅｐｐｅｔｏ．ｏａｒｎｉｍｅｔｌｒｓｓｄｍｏｓｔｄｔｆｉｎｓｆｔｒｐｄｍｅｄｌｒｈｃｖｈｏｈＫｅｒｓｙｗｏｄ：ＤｕｌＢｄＩａａＲ；ＴｇｔＲｅｏｉｏｎｒａｅｃｇｔｎ；Ｃａｓｅｕｉｎｎｏａｏｕｉｎ；ＤｅｉｉｎＬｖｌｕｉｎｎｉｌｓｉｒＦｓｏ；ＩｆｒｔｎＦｓｏｆｍｉｃｓｏｅｅｓＦｏ
维普资讯
第２４卷
第１期
信号处理
ＳＧＩＮＡＬＰＲＯＣＳＩＥＳＮＧ
Ｖ０．１２４．
ＮｏＩ．
２００８年２月
Ｆｅ．０ｒ２０８
Байду номын сангаас
一
种基于多分类器融合的双色红外成像目标识别方法
吴琼玉蔡宣平刘云辉
ｂｓｄｏｌ —ｌｓｉｅｕｉｎｈｌｏｔｍｒｔｘｒｃｅｅｓａｅｆａｕｅｎｐｅａｃａｅｎｍｕｔｃａｓｒｆｓｏ．Ｔｅａｇｒｉｉｆｓｉｈｆｌｅｔａｔｄｔｈｐｔｒｓａｄａｐａｎｅ—ｂｅａｕｅｆｔｒｅｎｅｉｅｉｙｓｈｅｒｓａｄｆｔｒｓｏｇｔｄｄｖｓｄｅａａ

红外图像的目标检测与识别技术研究

红外图像的目标检测与识别技术研究LT摘要低信噪比红外图像中目标的检测与识别技术是增加制导武器系统作用距离，加强系统防御能力的关键技术之一。

本文研究了红外序列图像中目标的检测与识别技术，主要包括图像预处理、目标检测、目标识别。

本文首先分析了红外图像的特点，简要介绍了图像增强的一些方法。

然后综合考虑系统的快速性及后续处理的需要，提出一种新的红外图像预处理方法。

该算法充分利用红外图像中噪声的随机性和目标运动的相关性的特点，采用灰度对比值分割出潜在目标图像区域，再对潜在目标区域进行图像增强。

本文遵从最简单的DBT(先检测后跟踪)检测算法的设计思路，提出了一种基于帧间相关光流法的红外目标检测方法。

实现了红外图像预处理与目标检测任务在一个完整的框架下的统一，实验结果证明了提出的目标检测方法兼顾了快速性和稳健性。

在分析红外目标图像的基本特征和不变性特征及典型的红外目标识别方法后，针对红外图像的特点提出了一组新的特征量，并结合局部最亮点轮廓线的不变矩对红外目标进行了分类识别。

关键词: 红外图像，目标检测，识别技术ABSTRACTThe low signal-to-noise ratio in infrared image target detection and recognition technology is one of the key technologies that increase the distance of the role of guided weapons systems, system defense capabilities. This paper studies the infrared image sequences in target detection and recognition technologies, including image preprocessing, target detection, target recognition.This paper first analyzes the characteristics of the infrared image, a brief introduction to some methods of image enhancement. And considering the need of fast and follow-up treatment, raised a new infrared image pre-processing methods. This algorithm takes advantage of the characteristics of the random noise in the infrared image and the correlation of the target motion, using the gradation ratio divided potential target image region, then the potential target area for image enhancement.Design ideas in this article comply with the most simple of the dbt (after the first detection, tracking) detection algorithm, proposed an inter-frame correlation-based optical flow method of infrared target detection method. Infrared image pre-processing and target detection task in the framework of a complete unified, experimental results show that the proposed target detection method both fast and robust.In the analysis of the basic features of the infrared target image and the invariant feature and typical infrared target recognition method for infrared image characteristics of a set amount of new features, combined with local highlight of the contour of the moment invariants of infrared target the classification.Keywords: infrared image, target detection, identification technology目录摘要 (I)ABSTRACT ...................................................................................................................... I I 1 绪论 . (1)1.1 研究背景和意义 (1)1.2 国内外研究现状及发展趋势 (1)1.3 本论文的主要工作 (3)2 红外图像的产生及特征 (4)2.1 红外图像的产生机理及特点 (4)2.2 红外图像直方图 (6)2.2.1 直方图的定义及特点 (7)2.2.2 红外图像直方图 (8)2.3 红外图像的对比度及分辨率 (9)2.4 红外图像的噪声分析 (9)3 红外目标检测技术 (10)3.1 红外序列图像运动目标检测的基本方法 (10)3.1.1连续帧间差分法 (10)3.1.2背景差分法 (11)3.1.3光流法 (12)3.2针对红外序列图像中运动小目标的检测算法 (14)3.2.1利用运动特征检测红外弱小目标的方法 (14)3.2.2基于移动式管道滤波的小目标检测方法 (15)3.2.3基于帧间相关性的红外序列图像弱小目标的检测方法 (15)3.3红外弱小目标检测技术 (16)3.4基于帧间相关光流法的红外目标检测方法 (17)4. 红外图像识别技术研究 (19)4.1红外图像目标识别的研究现状及发展趋势 (19)4.2红外目标特征与分析 (20)4.2.1 图像识别系统 (23)4.3 模式特征识别254.3.1 不变量方法 (26)4.3.2 拓扑法识别 (27)4.4相关匹配法 (28)4.4.1相关匹配跟踪算法 (28)4.4.2特征匹配跟踪算法 (28)4.5 命中点选择研究294.6 决策函数305. 基于胡氏不变矩与几何特征的红外目标识别 (31)5.1 目标识别的概述 (31)5.2 图像特征提取 (33)5.2.1 胡氏不变矩 (33)5.2.2 几何特征 (34)5.3 基于胡氏不变矩与几何特征的红外目标识别 (35)5.4 实验结果及分析 (35)6.总结与展望 (37)6.1 总结 (37)6.2 展望 (38)参考文献 (40)致谢 (44)1 绪论1.1 研究背景和意义红外热成像系统不仅能透过烟、尘、雾等障碍来探测目标，实现昼夜连续被动探测，而且可以观察目标细节，进一步识别、精确定位及跟踪目标。

红外图像处理中的目标识别与辐射辐射识别研究

红外图像处理中的目标识别与辐射辐射识别研究近年来，红外图像处理技术在军事、安防以及工业领域中得到了广泛的应用与研究。

其中，目标识别与辐射识别是红外图像处理的重要问题。

本文将对红外图像处理中的目标识别与辐射辐射识别的研究进行探讨，并分析目前的研究现状和未来的发展方向。

一、目标识别目标识别是红外图像处理中的一项关键任务。

在红外图像中，目标通常以不同的温度表现出来，因此，利用红外图像进行目标识别是一种有效的手段。

现有的目标识别方法主要包括基于特征提取的方法和基于深度学习的方法。

基于特征提取的方法通过提取目标在红外图像中的特征信息来进行识别。

常用的特征包括纹理特征、形状特征和光谱特征等。

通过对目标的特征进行提取和比对，可以实现对目标的准确识别。

然而，基于特征提取的方法有其局限性，在处理复杂场景和多目标同时出现的情况下，识别效果容易受到干扰。

基于深度学习的方法在红外图像处理中也得到了广泛的应用。

深度学习模型通过训练大量的数据实现对目标的自动学习和识别。

特别是卷积神经网络（CNN）在目标识别任务中表现出了出色的性能。

通过对红外图像进行卷积操作和特征提取，CNN可以准确地识别目标并提高识别的准确性。

然而，基于深度学习的方法在样本数据较小、尺寸较大和计算资源有限的情况下，会面临一些挑战。

二、辐射辐射识别辐射辐射识别是红外图像处理中的另一个重要问题。

在红外图像中，不同辐射源通常以不同的辐射能量和分布方式表现出来。

因此，辐射辐射识别可以通过分析红外图像中的辐射信息来判断辐射源的类型和特征。

目前，针对辐射辐射识别的研究主要包括基于辐射表征的方法和基于模式识别的方法。

基于辐射表征的方法通过对辐射源的辐射特征进行提取和分析来进行识别。

常用的辐射表征包括辐射能量、辐射分布和辐射频率等。

通过对辐射源的辐射特征进行提取和匹配，可以实现对辐射源的准确识别。

然而，基于辐射表征的方法受到辐射源类型和辐射环境的影响，容易受到干扰和误判。

双色中波红外成像融合技术的研究进展

（．中北大学电子与计算机科学与技术学院，Ｉ西太原００５；２１Ｌｌ３０１．中北大学理学学院，山西太原００５）３０１
摘要：双色中波红外成像是红外多波段探测研究的重要分支，以双色中波成像及其图像处理为线索，按照 “ 探测～成像一融合”的思路，从双色中波探测器研制、探测成像应用、成像特性分析和图像
ｃａａｔｒｓｉｓａｄｉａｅｆｓｏ，ｓｌａｏｒｂｅｅｅｒｈｎｎｅｒａｓｓａｅｐｉｔｄｏｔｈｒｃｅｉｔ，ｎｇｉｎａｌｓｓｍｅｐｏｌｍｓｉｒｓａｃｉｇａｄｔｉｃｕｅｒｏｎｅｕ．ｃｍｕｗｅｎｈＦｎｌ，ｈｕｕｅｔｅｄｒｉｔｄｗｈｃｒｘｌｒｇｄｆｒｎｅｎｆａｕｅｄｉｅｕｔｌｖｌｆｓｏｉａｌｔｅｆｔｒｒｎｓａｅｌｅ，ｉｈａｅｅｐｏｉｉｅｅｃｓｉｅｔｒ — ｒｖｎｍｌ — ｅｕｉｎｙｓｎｉｅ
Ａｂｓｒｃ：Ｄｕａ－ｏｏｉ－ｖｅｉｆａｅｍａｉｇｉｎｉｏｔｎｔｂｒｎｈｏｅｅｒｈｎｈｔｃｉｎｏｆｔａｔｌｃｌｒｍｄ－－ｗａｎｒｄｉｇｎｓａｍｐｒａａｃｆｒｓａｃｉｇｔｅｄｅｅｔｏｒｉｒａｅｌｉｂａｎｆｒｄｍｕｔ— ｎｄ．ｉｈｔｏｅｓｏｆｄｌｃｌｒｍｉ — ｖｎａｅｍａｉｇａｌｅｃｏｄｉｏｔＷｔｈｅｐｒｃｓｕａ— ｏｏｄｗａｅｉｆｒｄｉｇｎｓａｃｕ，ａｃｒｎｇｔｈｅｒ