红外双波段弱小目标温度特征提取模型研究

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复杂背景中红外小目标的检测算法研究的开题报告

复杂背景中红外小目标的检测算法研究的开题报告一、研究背景近年来，随着红外技术的不断发展，红外传感器得到了广泛应用，其中小目标检测一直是红外成像领域的一个热点问题。

在很多应用中，如军事侦察、目标跟踪等方向，红外小目标检测技术已经成为必不可少的一部分。

红外小目标通常指的是在红外图像中，面积较小的目标，由于存在复杂背景和低对比度，因此在红外图像中很难被准确地检测出来。

针对这种情况，研究者们通过对红外图像的数字处理和算法优化，提出了许多解决方案。

但是，在复杂背景中对红外小目标的检测仍然存在一些挑战，如光照变化、噪声干扰、目标姿态变化等。

因此，本研究拟围绕复杂背景条件下的红外小目标检测展开研究。

二、研究目标本研究的主要目标是设计一种适用于复杂背景下的红外小目标检测算法，实现对红外图像中小目标的准确检测。

具体研究目标包括：1. 分析和掌握红外图像的特点，了解红外小目标检测的基本原理和现有技术。

2. 对比分析现有的红外小目标检测算法，优化和改进已有的算法。

3. 设计新的算法，采用深度学习等技术进行处理，提高检测准确率。

4. 验证算法的有效性和鲁棒性，对算法进行实验测试。

三、研究内容1. 红外图像预处理：对于复杂背景中的红外图像，首先需要进行一系列预处理，如去噪、背景抑制，以提高红外小目标的可检测性。

2. 特征提取：在复杂背景下，为了提高检测准确率，需要对目标进行特征提取。

本研究将探讨使用深度学习算法进行目标特征提取的方法。

3. 目标检测算法设计：在特征提取的基础上，本研究将探讨并设计适用于复杂背景下的红外小目标检测算法。

4. 实验验证：对设计的算法进行实验验证，分析算法的效果和性能，并与现有算法进行比较分析。

四、研究意义本研究的意义在于提供一种适用于复杂背景下的红外小目标检测算法，可以用于军事、目标跟踪等领域的应用。

同时，也为红外小目标检测算法的改进和优化提供了新思路。

数学形态学在红外多弱小目标提取中的应用

数学形态学在红外多弱小目标提取中的应用在红外成像领域，特别是对于弱小目标的提取，大家可能都知道，那可是个技术活，难度不小。

说到这里，大家不禁会想：为什么弱小目标的提取这么难？最直接的问题是，弱小目标本身的信号太微弱，背景又复杂，常常容易被忽视或者被干扰。

就像你在一堆杂乱无章的东西里，突然要找到一颗针，难度可想而知。

红外成像的应用场合有很多，比如在夜间监视、卫星遥感、军事侦察等领域，常常需要从海量的数据中找出一两个微弱的信号。

这个时候，数学形态学就大显身手了，成为了拯救“找针”大作战的神兵利器。

数学形态学，听起来好像是个高深莫测的学问，实则就是一种用来处理图像的方法，原理并不复杂，就是通过图像中的形态特征来“剪刀石头布”般地对图像进行处理，挑选出我们感兴趣的部分。

简单来说，它就是用一些小工具（比如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等）把图像中的噪声过滤掉，剩下的就是我们要的目标。

而这个过程，就像是用筛子过滤杂质，最终留下的就是纯粹的金子。

特别是在处理红外图像时，这些方法简直是有时候无法替代的好帮手。

你想象一下，红外图像中的弱小目标往往被背景噪声淹没，常常就像藏在一片树叶下的蚂蚁。

用肉眼难以发现，而数学形态学则恰如其分地通过一些形态操作，让这些蚂蚁一跃而出，变得鲜明可见。

比如说，我们用腐蚀操作，它就像一个能“减肥”的魔法，能够把不需要的背景部分“收缩”，而弱小目标的边缘则被保留下来，变得更加突出。

膨胀操作就能把弱小目标“扩展”出来，避免被后续的图像处理中遗漏掉。

就这样，经过几轮操作，这些微小的目标就从混沌的背景中“跳”了出来，清晰可见。

这种技术的魅力就在于它的高效性和精准性。

很多时候，传统的图像处理方法可能会对背景噪声过于敏感，导致识别错误。

而数学形态学则通过“形状”上的操作，巧妙地避免了这些问题。

它不会过度依赖像素值，而是看目标的结构形态，能更加客观地分辨出什么是我们需要的目标。

比如你在监视画面中看到远处有点亮的微弱光点，正常情况下它可能会被背景的杂乱光线掩盖住，但通过数学形态学的手段，它能自动判断这些光点是否属于“目标”，甚至在复杂的环境中，也能迅速过滤掉不必要的干扰。

红外弱小目标检测中的相邻背景预测算法研究

中图分类号：Ｔ９７Ｎ１．３１
文献标志码：Ａ
来预测，即它跟周围的某些点是属于同一背景的。
０引言
红外图像中弱小目标的检测在现代化军事中起着重要的作用。当目标距离红外探测器较远时，目标在图像中只占几个象素的面积，表现为点状或斑点状。由于象素少，小目
３（ｌ２３ｌ，，，２马ｌ，＝ｆＢ１，，，３，２４Ｂ５，，２
，，。，，，，，，，：，，，，
的预测值会导致错误的预测，而使该处的残差值很大从而从
造成虚警。于上述考虑，基在估计出目标区域背景像素值后，并不能直接选用这些像素值作为背景的预测值，还要进一步
Hale Waihona Puke 确，尤其是当目标处在复杂背景区域时更是如此。了解决为
这个问题，本文针对小目标检测提出了一种新的背景预测方
法 — — 相邻背景预测方法。
＝
㈤
其中为Ｑ（，，，，，：，），：，的最终，
预测值。以代替属于暗背景边缘的背景像素可以有效
２相邻背景预测方法
实际目标呈现在红外图像上的过程可以等价为一个点源通过一个凸镜的过程。因此点目标在红外图像上将呈现为
个斑点的形状。目标的形状特征将成为其区别于背景噪点声的重要特征之一，如图１示：所

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。

基于假设检验的红外弱小目标感兴趣区域提取算法

摘要：根据假设检验的基本原理，提出了一种红外弱小目标感兴趣区域检测算法。该方法首先按照最小错误概率准则抽取图像中目标的感兴趣区域，然后在这些区域里
进行目标提取和分析。实验结果表明，该方法很好地克服了一些传统方法中冗余计算多和分析难度高等缺点，非常适合于红外弱小目标的高性能检测。关键词：感兴趣区域；最小错误概率准则；假设检验；红外序列；小目标检测中图分类号：Ｔ９１３文献标识码：ＡＮ１．７ＤＯ：１．６／．ｓ．７—７５０１８０Ｉ０９９ｊｓ１２８．１．．６３ｉｎ６８２００
ｓｏｈａｈｓｍｅｈｄｏｅｃｍｅｈｉａｖｎａｅｕｈａａｇｏｈｗｓｔｔｔｉｔｏｖｒｏｓｔｅｄｓｄａｔｇｓｓｃｓｌｒｅｃｍｐｔｔｏｎｆｃｔａａｙｉｎｕａｉｎａｄｄｉｕｌｎｌｓｓｉｉｆ
ｔａｄｉｉｎａｅｈｏｄｓａｎｄｓｖｙｕｉａｂｌｒｔｈｉｒｔｏｌｍｔｉｅｒｓｔｅｆｈｅｇｈｐｅｒｏｍａｅｄｅｅｔｏｏｍａｌｉｒｒｄｔｒｔｎｏｆｒｎｃｔｃｉｎｆｓｌｎｆａｅａｇｅｓｉｉｒｅｉａｓｎｆａｒｄｍｇｅ．
ｉｒｅｎｆａｒｄｔｇｅｉａｒｔｎａｎｉａｅｓｉｒｔｙｅｒｃｅｂｙｉｈｅｍｇｉｆｓｌｘｔａｔｄｕｓｎｇｔｍｉｍｕｍｅｒｐｒｎｉｒｏｒｏｂａｌｔｂｉｉｙｃｉｅｉａｎｄｒｔｒｏｎｔｎａｇｘｔａｔｏｎｈｅｔｒｅｔｅｒｃｉａｎｄａｎａｌｉｅｃｒｉｄｕｔｉｔｓｅｇｏｎｔｒｔＴｈｅｅｙｓｓａｒａｒｅｏｎｈｏｅｒｉｎｓｏｆｉｅｅｓ．ｘｐｅｉｅｔｅｕｌｒｍｎａｌｒｓｔ

一种双波段红外图像弱小目标融合检测新算法

ｆｕｎｄａｆｅｈｅｒｓｔｉａｅｉａｔｗｉｈｈｅｏｒｔｏｏｕｚｙｒａｏｎｇａｃｒｎｇｔｈｅｒｅｏ ‘ ＦｏｔｒｔｅｕｌｍｇｓｄｅｌｔｂｙｔｐｅａｉｎｆｆｚｅｓｎｉｃｏｄｉｏｔｕｌｆＩ
Ｅｘｐｒｍｅａｅｕｌｓｓｗｈａｕｒａｌｏｒｔｅｉｎｔｌｒｓｔｈｏｔｔｏｇｉｈｍｖｏｉｈｅｓｒｃｍｉｇｏｏｄｔｃｉｒｂａｌｔａｅａｄｓｔｈｏｔｏｎｆｌｗｅｅｔｏｎｐｏｂｉｙｃｕｓｄｉｂｙｄｉｆｃｔｈｒｓｄｆｉｕｌｔｅｈｏｌｄｅｅｍｉａｉｎｎ “ｈａｄ” ｄｅｉｉｉｔｒｓｆｚｙｒａｏｎｇ，ｉｐｏｓｈｅｔｒｎｔｏａｄｒｃｓｏｎｎｅｍｏｆｕｚｅｓｎｉｍｒｖｅｔｄｅｅｔｏｎｐｒｏｍａｎｅｙｆｓｏｎｏｆｄｕｌｂｎｄＩｉａｓ，ａｆｅｔｖｌｔｃｓｔｅｄｉｏｖｎｇｔｒｔｔｃｉｅｆｒｃｓｂｕｉａ－ａＲｍｇｅｎｄｅｆｃｉｅｙｄｅｅｔｈｍｍｉａｇｅ．Ｋｅｏｄ：ｙＷｒｓｄｕｌｂｄＩ；ｍａｇｅｔｃｉａ — ａｎＲｄｉｔｒｔｄｅｅｔｏｎ；ｕｚｙｍｅｂｅｓｉｆｚｙｆｉｎ；Ｒｍａｅｕｅｃｆｚｍｒｈｐ；ｕｚｕｓｏＩｉｇｅｓｑｎｅ
…
ＴＨＥＮ… ’ ｎｈｉａｅｕｔｓｏｌｅｏｔｉｅｒｍｈｒｊｃｏｙｆｓｏｆｄａ－ａｄＩｍａｅ．，ａｄｔｅｆｌｓｌｈｕｄｂｂａｎｄｆｏｔｅｔａｅｔｒｕｉｎｏｕｌｂｎＲｉｇｓｎｒ

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。

基于红外图像的目标特征提取方法研究学士学位论文

学士学位论文基于红外图像的目标特征提取方法研究摘要红外图像目标特征提取是红外预警系统与成像制导的核心技术之一。

红外系统的隐蔽性好，抗干扰能力强，作用距离远，搜索速率快，无镜面回波，可昼夜工作，这些优良特性使其越来越多地应用于军事和民用领域中。

因此，如何提取鲜明的特征来提高红外图像目标的检测、识别性能以及整个红外系统的智能化水平一直是国内外学者的研究方向和焦点。

本文旨在研究图像特征提取方法，使得能在分类识别中得到较高的识别率。

首先，简要介绍了红外图像分析、传统提取方法分析，主要是Hu不变矩的理论，研究它在提取图像特征所表现出的特性。

其次，针对传统提取方法的弊端，研究利用小波不变矩的特征提取方法。

实验结果表明，采用小波不变矩特征提取方法可获得较高的识别结果，从而也满足了实际系统的实时性要求。

虽然在针对旋转图像时需要进行归一化，但这并不影响它在未来科技中的发展。

关键词：红外图像；特征提取；Hu不变矩；小波不变矩AbstractFeature extraction of infrared images targets are one of the key technologies in infrared early warning and imaging guidance. Infrared systems have good concealment,strong anti-interference ability, far operating range and fast search speed. Besides, they have no mirror echo and can work day and night. All of these advantages make the mused in military or civilian fields more and more. Consequently, how to extract the distinct features, to improve the detection and recognition of infrared images and thus to improve the intelligent level of the overall infrared systems, has been the research direction and focal point for the domestic and foreign scholars.This paper focuses on the methods of image feature extraction and getting higher recognition rate for the classification tasks.Firstly, briefly introduced the infrared image analysis, analysis of the traditional extraction methods, mainly Hu invariant moment theory, studies the properties exhibited by the image feature extraction. Secondly, aiming at the disadvantages of traditional extraction methods, feature extraction method based on wavelet invariant moments. The experimental results show that, using the wavelet moment invariant feature extraction method can get higher recognition results, which also meets the real-time requirements of actual system. Although the normalization in the rotated image need, but this does not affect it in the future development of science and technology.Keywords: infrared picture; feature extraction; Hu invariant moments; wavelet invariant moments目录1 绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2 红外目标特征提取现状 (1)1.2.1 特征提取的目的和原则 (2)1.2.2 特征提取方法 (2)1.3 论文的主要工作与章节安排 (3)2 红外图像处理及特征提取理论研究 (4)2.1 红外图像的优缺点 (4)2.2 二值化处理 (4)2.2.1 红外图像直方图及其特点 (5)2.2.2 阈值分割 (7)2.3 常见的特征提取方法 (8)2.4 多项式不变矩—几何矩 (9)3 基于Hu不变矩和小波矩的特征提取方法研究 (13)3.1 Hu不变矩特征提取方法 (13)3.1.1 Hu矩的不变性 (13)3.1.2 Hu不变矩的构造和流程图 (15)3.1.3 Hu不变矩实现程序 (17)3.1.4 实验图片及分析结果 (19)3.2 小波不变矩特征提取方法 (20)3.2.1 小波矩 (20)3.2.2 小波矩的构造和流程图 (20)3.2.3 小波矩实现程序 (25)3.2.4 实验图片及分析结果 (27)4 仿真结果分析 (28)4.1 红外图像预处理结果分析 (29)4.2 异类目标的特征提取结果与分析 (30)4.3 不足之处 (31)结论 (31)致谢 (32)参考文献 (33)附录A 英文原文 (34)附录B 中文翻译 (40)1绪论1.1 研究背景及意义随着现代军事高科技的迅速发展，各种高性能攻击性武器不断的涌现，这对军事要地、飞机以及军舰等高价值作战平台的安全构成了严重的威胁。

《2024年复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究》范文

《复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究》篇一一、引言随着红外技术的不断发展，红外小目标检测与跟踪技术在军事、安防、交通等领域的应用越来越广泛。

然而，在复杂背景条件下，红外小目标的检测与跟踪仍然面临诸多挑战。

本文旨在研究复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法，以提高红外系统的性能和可靠性。

二、红外小目标检测算法研究2.1 背景建模在复杂背景下，背景建模是红外小目标检测的关键步骤。

传统的背景建模方法包括静态背景建模和动态背景建模。

针对红外小目标的特性，我们采用基于高斯模型的动态背景建模方法，通过实时更新背景模型，有效抑制背景干扰。

2.2 目标提取目标提取是红外小目标检测的核心步骤。

在提取目标时，我们需要克服噪声、光照变化、动态背景等干扰因素。

为此，我们采用基于多尺度、多方向的红外目标提取算法，通过多尺度滤波和方向性滤波，提取出红外小目标。

2.3 实验分析我们通过大量实验验证了所提出的红外小目标检测算法的有效性。

实验结果表明，该算法在复杂背景下能够准确提取出红外小目标，具有较高的检测率和较低的虚警率。

三、红外小目标跟踪算法研究3.1 跟踪策略红外小目标跟踪是利用检测到的目标信息，对目标进行连续观测和预测的过程。

我们采用基于卡尔曼滤波的跟踪策略，通过预测目标的运动轨迹，实现目标的稳定跟踪。

3.2 算法优化为了提高跟踪精度和实时性，我们对算法进行了优化。

首先，我们采用基于特征点的匹配方法，提高了目标与背景的区分度；其次，我们引入了多尺度、多方向的跟踪策略，使算法能够适应不同尺度和方向的目标；最后，我们采用并行计算的方法，提高了算法的运算速度。

3.3 实验分析我们通过实验验证了优化后的红外小目标跟踪算法的性能。

实验结果表明，该算法在复杂背景下能够实现对红外小目标的稳定跟踪，具有较高的跟踪精度和实时性。

四、结论本文研究了复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法。

通过背景建模、目标提取、跟踪策略等方面的研究，提出了一种有效的红外小目标检测与跟踪方法。

红外双波段探测系统建模仿真与测温算法研究的开题报告

红外双波段探测系统建模仿真与测温算法研究的开题报告一、选题背景和意义红外双波段探测技术已经广泛应用于工业、军事、医疗等领域，具有非接触、快速、高精度等优点，在物体的热力学特性分析、故障诊断和质量控制等方面有着重要的应用价值。

本课题旨在建立红外双波段探测系统的模型，并研究针对不同应用场景的测温算法，以提高红外双波段探测技术的应用精度和可靠性。

二、研究内容和方法本课题拟以硅基红外探测器为核心，建立红外双波段探测系统的数学模型，并进行仿真分析。

同时，针对不同的物体表面光谱特性和环境温度变化，结合红外双波段探测系统的特点，设计相应的测温算法，从而提高测量精度和实时性。

具体研究方法包括：1. 确定基本物理模型和假设，建立红外双波段探测器的传感器特性、光学系统参数和热辐射物理模型等的数学模型，利用Fluent等软件进行仿真分析。

2. 研究不同环境条件下物体的温度分布和热辐射谱特性，利用神经网络等算法进行数据处理和分析，优化测温算法，提高测量精度和实时性。

3. 对比不同测温算法在实际应用场景下的测量效果和可靠性，验证红外双波段探测技术的应用价值。

三、预期结果和创新点本课题旨在建立红外双波段探测系统的模型，研究不同应用场景下的测温算法，以提高红外双波段探测技术的应用精度和可靠性。

本研究预期将得到以下结果：1. 建立完备的红外双波段探测系统模型，为红外双波段探测技术的进一步发展提供技术支撑和参考。

2. 针对不同物体表面光谱特性和环境温度变化，设计相应的测温算法，提高红外双波段探测技术的测量精度和实时性。

3. 验证不同测温算法的测量效果和可靠性，为“红外双波段探测技术+测温算法”在各领域的应用提供技术保障。

本课题的创新点在于通过建立红外双波段探测系统的模型，并结合不同应用场景下的测量需求和物体热辐射特性，设计最适合的测温算法，实现对物体表面温度的高精度、实时测量。

同时，本研究的方法和技术在医疗、军事、工业等领域的红外探测技术的应用中具有普适性和可推广性。

红外小目标的模板提取及检测技术研究

・图像与信号处理・
红外小目标的模板提取及检测技术研究
王霄，辛云宏
（陕西师范大学物理与信息技术学院，陕西西安７１００６２）
摘
要：提出了一种基于特定目标形状模板的红外小目标检测算法。该方法首先通过低通滤
Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｎｆｒａｒｅｄｓｍａｌｌｔａｒｇｅｔｔｅｍｐｌａｔｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
第４３卷第７期
２０１３年７月
激光与红外
ＬＡＳＥＲ＆ＩＮＦＲＡＲＥＤ
Ｖ０１．４３．Ｎｏ．７
Ｊｕｌｙ，２０１３
文章编号：１００１ — ５０７８（２０１３）０７－０８２２－０４
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎｉｎｆｒａｒｅｄｓｍａｌｌｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｐｅｃｉｉｆｃｔａｒｇｅｔｓｈａｐｅｔｅｍｐｌａｔｅｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｓｍａｌｌｔａｒｇｅｔｔｅｍｐｌａｔｅｉｓｇｏｔｔｅｎｔｈｒｏｕｇｈｌｏｗ— ｐａｓｓｉｆｌｔｅｒ，ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｎｄｈｉｇｈ — ｐａｓｓｉｆｌｔｅｒ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ａｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｉｍａｇｅｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｕｓｉｎｇｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｔｅｍ— ｐｌａｔｅａｎｄｉｆｒｎａｒｅｄｓｅｑｕｅｎｃｅ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｂｙｕｓｉｎｇｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｉｆｎａｌｉｎｒｆａｒｅｄｓｍａｌｌｔａｒｇｅｔｉｍａｇｅｉｓａｃｈｉｅｖｅｄ．Ｔｈｅｃｏｍｐｕｔｅｒｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｍｅｔｈｏｄｈａｓａｂｅｔｔｅｒｐｅｒｆｏｍａｒｎｃｅｆｏｒｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｍａｌｌｉｎｆｒａｒｅｄｔａｒｇｅｔ．Ｉｔ ’ Ｓｓｉｍｐｌｅａｎｄｅａｓｙｔｏｉｍｐｌｅｍｅｎｔ．Ｉｔａｃｈｉｅｖｅｓａｇｏｏｄｐｅｆｒｏｒｍａｎｃｅｆｏｒｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅ

红外目标特性分析中目标的精确提取

link appraisement
姚凯凯王
中国飞行试验研究院
姚凯凯（1989－）男，陕西渭南人，工程师，主要从事红外目标特性测试及分析研究；
王怡（1992－）女，陕西西安人，助理工程师，主要从事目标特性数据分析研究。

红外目标特性分析中目标的精确提取
式中，(,)
H i j表示像素点(,)i j处的灰度值，(,)
N i j则表示像素点(,)i j处的加权值，∑(,)
N i j=1。

根据实际需求，更改结构元素尺寸（应为奇数），从而可以达到计算不同层级外边界像素数的目的。

图2 原始图像3 文中方法对典型飞行器验证效果文中算法提取效果与手工提取效果对比。

matlab 弱小红外目标提取

一、引言近年来，红外成像技术在军事和民用领域得到了广泛的应用。

红外成像系统可以探测目标发出的红外辐射，并将其转化为对应的图像，对于夜间作战、目标识别等方面具有重要意义。

然而，由于弱小红外目标的特殊性，其提取一直是一个具有挑战性的问题。

在这种情况下，Matlab作为一种强大的工具，可以为我们提供方便、高效的解决方案。

二、红外目标提取的难点1. 低信噪比：弱小的红外目标辐射强度较小，往往受到大量的噪声干扰，导致信噪比很低，难以准确提取目标。

2. 复杂的背景干扰：红外图像的背景往往十分复杂，包括地形、建筑等多种元素，这些元素会混淆目标的特征，增加了目标提取的难度。

3. 目标特征不明显：弱小的红外目标可能具有较弱的特征，如尺寸小、温差小等，导致目标特征不明显，难以准确提取。

三、Matlab在红外目标提取中的应用1. 图像预处理：Matlab提供了丰富的图像处理工具箱，可以对红外图像进行去噪、增强、滤波等预处理操作，提高图像的质量和对比度。

2. 特征提取：Matlab中有多种特征提取和描述工具，如边缘检测、纹理分析等，可以帮助提取红外图像中的目标特征。

3. 目标分割：基于Matlab的图像分割算法，可以将红外图像中的目标与背景进行有效分离，减少干扰。

4. 目标识别：Matlab中的模式识别和机器学习工具可以帮助识别出红外图像中的目标，提高目标提取的准确性和效率。

四、Matlab在红外目标提取中的实际案例以某军用红外成像系统为例，利用Matlab对红外图像进行处理和分析，最终实现了对弱小红外目标的有效提取。

首先利用Matlab进行去噪和增强操作，减少图像中的噪声干扰，提高信噪比；然后利用图像分割算法，将目标从复杂的背景中分离出来；接着通过特征提取和识别，成功识别出红外图像中的目标物体，实现了红外目标的快速准确提取。

五、结论与展望通过以上的分析和实例，可以看出Matlab在弱小红外目标提取中具有非常重要的作用。

基于红外光谱的点目标特征提取与识别

基于红外光谱的点目标特征提取与识别李素钧;廖胜;任栖锋;李强【摘要】In detection of distant target, it is difficult to extract target information effectively, which are the temperature, area, surface material type and other characteristics. According to the spectral emissivity, which is the inherent nature of an object, target material characteristics, structural characteristics and the infrared radiation characteristics, an IR composite model is established based on two wavebands. Based on the model and material spectral emissivity, a method of feature extraction of target is proposed. In terms of the special target, the main categories of constituent materials used in constructing them are found. Meantime, the spectral emissivity of materials is measured. The correspondent database is established, which describes the relationship between the categories of constituent materials and spectral emissivity of materials. Based on the model and database, surface material type, radiant temperature and effective radiation area of target are obtained by using chicken swarm algorithm. The method has a good result.%针对观测远距离目标时，难以有效提取目标温度、面积、表面材料等特征信息的问题，本文从代表物体固有属性的光谱发射率出发，综合考虑目标的材料特征、结构特性、红外辐射特性等因素，建立了目标的双波段红外光谱复合模型，提出了基于材料光谱发射率的目标特征提取的方法。

基于像素时域特征的红外弱小目标检测算法研究的开题报告

基于像素时域特征的红外弱小目标检测算法研究的开题报告一、选题背景及意义随着红外成像技术的不断发展，红外图像在军事、安防、医疗等领域广泛应用。

其中，红外弱小目标检测是红外图像处理中的一个重要问题。

由于红外图像中的弱小目标通常受到复杂背景、噪声等干扰，因此如何高效准确地检测红外弱小目标一直是研究的热点。

本课题旨在探究基于像素时域特征的红外弱小目标检测算法，能够提高红外弱小目标的识别率，为红外图像分析与处理提供有力支持。

二、研究内容及目标本课题拟采用基于像素时域特征的方法进行红外弱小目标检测研究。

通过对红外图像的帧间差分、帧内方差等时域特征进行分析，快速、准确地提取出红外弱小目标。

本课题目标在于研究出一种高鲁棒性、高效率的红外弱小目标检测算法，并在公开数据集上进行实验验证。

三、研究方法及技术路线本课题采用如下的技术路线进行研究，主要分为数据准备、时间特征提取、目标检测、实验评估四个部分。

1. 数据准备：从公开红外图像数据集中选取典型红外弱小目标图像，包括不同类型的目标图像，包括人、车辆、建筑等，用于算法的训练与测试。

2. 时间特征提取：对选定的红外图像进行帧间差分、帧内方差等时间特征提取。

3. 目标检测：采用基于像素时域特征的目标检测算法对特征提取结果进行处理，得到目标的位置等信息。

4. 实验评估：在公开数据集上进行实验，评估算法的检测效果，如精确率、召回率、准确率等指标。

四、研究意义红外弱小目标检测在军事、安防、医疗等领域有着广泛的应用，本课题的研究结果能够提高红外图像处理的效率和准确性，为红外弱小目标检测提供新的思路和方法。

同时，本课题还可以促进红外图像处理技术的发展，丰富相关领域的研究内容。

复杂云层背景下红外小目标检测方法研究的开题报告

复杂云层背景下红外小目标检测方法研究的开题报告1.研究背景随着高分辨率、高精度、高效率的遥感技术的发展，红外成像技术已经被广泛应用于航空、地面和太空等领域。

然而，尽管红外技术在目标探测方面已经取得了很大的进步，但是在复杂云层背景下检测红外小目标仍然是一个具有挑战性的问题。

云层和大气干扰会导致红外图像的信噪比下降，阻碍小目标的检测和识别。

因此，研究红外小目标检测方法对于提高红外图像的解释和分析能力，具有重要意义。

2.研究目的本文旨在研究复杂云层背景下红外小目标检测方法，通过对红外图像进行预处理和特征提取，设计有效的小目标检测算法，进一步提高红外图像的目标探测和识别能力。

3.研究内容（1）针对云层和大气干扰影响，对红外图像进行预处理，包括噪声去除和亮度均衡处理等。

（2）通过对红外图像的特征提取，确定有效的检测和删选的特征。

（3）基于特征提取的结果，构建小目标检测算法，提高检测算法的准确性和鲁棒性。

（4）通过大量实验验证算法的效果，探究小目标检测算法的优缺点，提出改进方法，进一步提高算法的性能。

4.研究意义本研究对于解决复杂云层背景下红外小目标检测问题具有重要意义。

研究成果不仅可以提高红外图像的解释和分析能力，而且可以为无人机、遥感等领域的应用提供技术支撑。

5.研究方法（1）收集红外图像数据，包括航拍图像和地面图像数据。

（2）对红外图像数据进行预处理，包括伪彩色处理、图像增强等。

（3）对预处理后的图像进行特征提取，包括小波变换、纹理特征提取等。

（4）设计基于特征提取的小目标检测算法，并进行实验验证。

6.预期结果本研究将实现基于红外图像的小目标检测，针对复杂云层背景下的影响，设计出有效的预处理和特征提取方法，并通过实验验证，进一步提高红外小目标检测的准确率和鲁棒性。

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１引言远距离观测时，目标基本是点目标，其识别特
征微弱。Ｒｅｓｃｈ、Ｓｌｉｂｅｒｍａｎ等学者曾研究利用辐射强度序列参数化表征或神经网络进行目标识别的可行性［１－２］，但这些识别方法在实际应用中受到很多制约。目前，国内外相关研究认为温度特征
刘铮１，２，３，姚石磊３，毛宏霞３，戴聪明１，魏合理１
（１中国科学院安徽光学精密机械研究所大气光学重点实验室，安徽合肥２３００３１；２中国科学院大学，北京１０００４９；３光学辐射重点实验室，北京１００８５４）
摘要：针对红外目标远距离识别特征微弱且具有很大不确定性的问题，定量研究了目标红外辐射强度提取精度与图像信噪比关系，并基于红外双波段比色测温原理，建立了目标温度特征提取与置信度估计模型。经静态实验验证，在图像信噪比达到６时，目标温度特征估计区间为１０Ｋ，特征估计精度为５Ｋ；经外场试验验证，在图像信噪比达到６时，目标温度特征估计区间为２０Ｋ，特征估计精度为１０Ｋ。关键词：温度特征提取；双色测温；置信度中图分类号：ＴＮ２１９文献标识码：ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１５０７８．２０１９．０１．０１１
比、静态目标温度测量上，利用双波段红外传感
器，对弱小动态目标进行温度特征提取与及置信
度估计，尚未系统开展研究［８］。
针对上述问题，本文提出了红外双波段弱小目
标温度特征提取模型。在目标辐射强度提取精度与
ＥＰｙａｔｔ提出了光谱比色测温方法，而后ＤＳｖｅｔ提
出了发射率假设模型，孙晓刚提出了神经网络测温法［３］、王文博提出了基于小波的比色测温法［４］
等。总的来说，目前相关研究主要集中在利用多光谱传感器或［５－６］红外双色传感器［７］对高信噪
具有与探测距离弱相关、反映目标物理本质属性等特点，是红外传感器远距离可以获取的重要识别特征。但是由于受到点目标灰度起伏大、环境噪声干扰大以及发射率信息不完备等因素影响，温度特征提取精度很难定量估计，这制约了红外传感器对弱小目标的识别能力。国内外学者进行
Ａｍｏｄｅｌｏｆｆａｉｎｔｔａｒｇｅｔｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｄｕａｌｂａｎｄｉｎｆｒａｒｅｄ
ＬＩＵＺｈｅｎｇ１，２，３，ＹＡＯＳｈｉｌｅｉ３，ＭＡＯＨｏｎｇｘｉａ３，ＤＡＩＣｏｎｇｍｉｎｇ１，ＷＥＩＨｅｌｉ１
（１ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＣｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄＯｐｔｉｃａｌＲａｄｉａｔｉｏｎ，ＡｎｈｕｉＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＯｐｔｉｃｓａｎｄＦｉｎｅＭｅｃｈａｎｉｃｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｈｅｆｅｉ２３００３１，Ｃｈｉｎａ；２ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４９，Ｃｈｉｎａ；
作者简介：刘铮（１９８１－），男，高级工程师，博士在读，长期从事光学目标特性与识别研究工作，主任设计师。Ｅｍａｉｌ：ｍｃｈｉｎａ＠ｓｉｎａｃｏｍ
收稿日期：２０１８０７２１；修订日期：２０１８０８２８
６８
激光与红外第４９卷
了大量目标温度特征提取技术研究。１９５４年，
第４９卷第１期激光与红外２０１９年１月ＬＡＳＥＲ＆ＩＮＦＲＡＲＥＤ
Ｖｏｌ．４９，Ｎｏ．１Ｊａｎｕａｒｙ，２０１９
文章编号：１００１５０７８（２０１９）０１００６７０６
·红外技术及应用·
红外双波段弱小目标温度特征提取模型研究
３ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｎＯｐｔｉｃａｌＲａｄｉａｔｉｏｎＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８５４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｉｎｆｒａｒｅｄｒｅｍｏｔｅｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｉｓｗｅａｋａｎｄｕｎｃｅｒｔａｉｎ，ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔａｒｇｅｔｉｎｆｒａｒｅｄｒａｄｉａｔｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｙｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｉｍａｇｅＳＮＲｉｓｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｌｙｓｔｕｄｉｅｄＢａｓｅｄｏｎｉｎｆｒａｒｅｄｄｕａｌｂａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｐｒｉｎｃｉｐｌｅ，ｔａｒｇｅｔｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｏｄｅｌａｒｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄＴｈｅｓｔａｔｉｃｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｗｈｅｎｔｈｅｉｍａｇｅＳＮＲｒｅａｃｈｅｓ６，ｔｈｅｔａｒｇｅｔｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｎｔｅｒｖａｌｉｓ１０Ｋ，ａｎｄｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｉｓ５ＫＡｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｆｉｅｌｄｔｅｓｔ，ｗｈｅｎｔｈｅｉｍａｇｅＳＮＲｒｅａｃｈｅｓ６，ｔｈｅｔａｒｇｅｔｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｎｔｅｒｖａｌｉｓ２０ＫＴｈｅｆｅａｔｕｒｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｉｓ１０ＫＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ｄｕａｌｂａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ；ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ