基于图像块相关的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。
基于图像处理的目标检测与识别技术研究
基于图像处理的目标检测与识别技术研究随着计算机科学和人工智能技术的快速发展，图像处理技术已经成为了计算机视觉中的重要分支。
在生产、医疗、安防等领域，图像处理技术的应用正在变得越来越广泛。
其中，目标检测与识别技术是目前图像处理的研究热点之一。
本文将从实现思路、研究现状和发展趋势三个方面来详细阐述基于图像处理的目标检测与识别技术研究。
一、实现思路目标检测与识别技术主要是通过计算机视觉技术，实现对图像中目标的自动识别和预测。
其中，最核心的技术实现思路是从图像中提取出目标的特征，并使用机器学习算法进行分类和识别。
其中，目标特征主要包括颜色、形状、纹理、尺寸、比例等多个方面，每个方面都会对最终的目标检测与识别效果产生影响。
在目标特征提取方面，计算机视觉技术主要是通过图像处理、图像分割、图像特征提取等方法来实现。
在机器学习算法方面，包括支持向量机、决策树、神经网络等多种方法都可以用于目标检测与识别。
二、研究现状目标检测与识别技术是图像处理领域的一个重要研究方向，目前国内外也有不少相关的研究工作。
在研究方法方面，传统的方法是基于图像特征提取和模板匹配的方法。
这类方法主要是通过提取图像局部特征和设计特定的模板来实现目标检测与识别。
例如，SIFT、SURF、HOG等算法都是局部特征提取的经典算法。
而将局部特征组成的向量或“词袋”作为输入，在基于视觉单词或者基于聚类的分类方法中，可以有效地进行目标检测。
但是，这类算法存在一些缺陷，如对光照、尺度、旋转等因素敏感，同时匹配效率低下等问题。
另外，近年来，基于深度学习的算法也被广泛应用于目标检测和识别领域。
深度学习主要是通过建立多层神经网络，实现对大量标注图像的学习，最终得到一个有效的模型来实现目标检测和识别。
其中，最经典的算法是深度卷积神经网络（CNN），这种算法可以对图像中的目标进行端到端的检测和识别。
此外，还有更多全局特征提取方法也得到了广泛的应用，例如FCN、SSD、YOLO等算法。
复杂背景下小目标检测方法综述
复杂背景下小目标检测方法综述小目标检测是计算机视觉领域中的重要任务之一，目标是在复杂背景下准确地检测和定位图像中的小目标。
小目标通常具有低分辨率、低对比度和低信噪比等特点，这使得它们更难以被传统目标检测方法准确地识别。
因此，研究人员提出了许多针对小目标的特定方法。
本文将综述常用的小目标检测方法，并对它们的优劣进行评估。
首先，传统的小目标检测方法主要基于图像处理和特征提取。
这些方法主要包括基于模板匹配、基于边缘检测、基于滤波和基于统计建模等。
模板匹配方法通过与目标模板进行匹配来检测小目标，但由于其依赖于准确的模板，对于目标外观变化较大的情况下效果较差。
边缘检测方法通过提取图像中的边缘信息来检测小目标，但由于小目标的低对比度和噪声干扰，边缘提取结果不准确。
滤波方法通过利用滤波器来增强小目标的信息，但对于背景噪声较多的情况下效果较差。
统计建模方法通过对目标和背景进行建模来检测小目标，但由于统计建模的复杂性，检测速度较慢。
随着深度学习的发展，基于深度学习的小目标检测方法逐渐受到关注。
这些方法主要包括基于卷积神经网络（CNN）的方法和基于循环神经网络（RNN）的方法。
基于CNN的方法通过使用深度卷积神经网络来学习和提取图像特征，并利用这些特征进行目标检测。
基于RNN的方法通过使用循环神经网络来捕捉图像序列中的时序信息，并利用这些信息来改善小目标的检测性能。
这些方法通过学习大量的数据和特征表示来提高小目标的检测性能，但由于其对计算资源的要求较高，实时性较差。
近年来，一些基于注意力机制的小目标检测方法被提出。
这些方法主要通过引入注意力机制来准确地定位和识别小目标。
注意力机制可以使网络自动聚焦于感兴趣的区域，从而提高小目标的检测性能。
这些方法通过引入注意力机制来捕捉小目标的上下文信息和空间关系，从而提高小目标的检测性能。
但由于注意力机制的计算复杂性，这些方法的速度较慢。
总体而言，小目标检测在复杂背景下仍然是一个具有挑战性的问题。
基于深度学习的图像识别与物体检测算法研究
基于深度学习的图像识别与物体检测算法研究摘要：深度学习技术在图像识别和物体检测领域取得了显著的进展，在识别准确性和检测速度上都有很大提升。
本文主要研究基于深度学习的图像识别与物体检测算法，从卷积神经网络（CNN）到目标检测模型，综合了现有算法的基本原理和技术改进，并对其进行了评估和讨论。
1. 引言图像识别和物体检测是计算机视觉领域的重要研究方向，对于人工智能和自动化系统而言具有重要意义。
随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（CNN）的出现，图像识别和物体检测取得了巨大的进展。
深度学习技术能够自动从大量的图像数据中学习出高层次的特征表示，从而实现更准确和鲁棒的图像识别与物体检测。
2. 基于深度学习的图像识别2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种专门用于图像处理的深度学习模型。
它通过多个卷积层和池化层来提取图像特征，并通过全连接层进行分类。
CNN模型在图像识别任务中取得了很好的效果，其复杂网络结构和权值共享的特点使得其具有较好的泛化能力和可训练性。
2.2 深度残差网络（ResNet）深度残差网络是一种通过引入残差块来缓解深度网络训练困难的模型。
传统的深度网络存在梯度消失和梯度爆炸等问题，而通过引入残差块，可以使得网络能够更快地收敛并且获得更好的性能。
ResNet在图像识别任务中取得了很好的结果，并且被广泛应用于各种图像分类问题。
3. 基于深度学习的物体检测3.1 目标检测介绍目标检测是指从图像中检测出所有感兴趣的物体并进行分类和定位的任务。
传统的目标检测算法主要基于手工设计的特征和机器学习算法，但是这种方法在大尺度变形、遮挡和复杂背景等情况下表现不佳。
而基于深度学习的目标检测方法通过借助卷积神经网络来提取物体的特征，并通过回归和分类模型来实现物体的定位和分类。
3.2 深度学习的目标检测模型目前，基于深度学习的物体检测算法主要有两个流派：基于区域提议的方法和单阶段方法。
基于区域提议的方法通过生成候选框来定位物体，并利用CNN对候选框进行分类和修正。
基于TMS320DM642红外图像弱小目标单帧提取算法研究
图像 处 理 硬 件 平 台 以 Ｔ Ｉ公 司 的 视 频 处 理 专 用
Ｄ Ｐ芯片 Ｔ ３ ０ Ｓ ＭＳ ２ ＤＭ６ ２６ ０为主 处理 器 ，该芯 片最 ４ ．０
主要 的特 点是 内置 三个 可编程 的双 通道 视频 端 口，具 有视 频滤 波 、水 平缩放 功 能 ，支持 多种 视频 标准 （ 如
处 理机 为平 台，采用 多帧序 列检测 ，利 用 目标 的特 征 和运 动连 续性 ，算法 复杂 ，图像 处理 实时性差 。本 文
设计 了两种运行 于 自主设 计的 Ｔ ３ ０ Ｍ６ ２ＤＳ ＭＳ ２ Ｄ ４ Ｐ处 理平 台上 的快速 目标检测 算 法 ，算法 实现过 程 中充 分 结合 了硬件 处理平 台 的特 征 ，实验表 明本 文的 算法 能 有 效的检测 出弱小 目标 ， 同时具有 良好的实 时性 能 。
引 言
单 帧 红 外 图像 弱 小 目标 实 时 告警 是 警 戒 搜 索 系 统 提高 侦察警 戒 能力 的重要 体现 ，由于 系统 工作 模式 的特 殊性 ，弱 小 目标 提取 主要 通过 单帧 图像处 理 来完
成 。红外传 感器 在海 空 背景下 远距 离获取 的弱 小 目标 图像 ，其实 际背 景复 杂 ，有起 伏 ； 目标仅 占一 个或 几
刘志雄 ，姜 滨
（ 中光 电技术研究所 ，湖北 武汉 ４ ０ ７ ） 华 ３０ ４
摘要 ： 对海空背景红外 图像 中弱小 目 的特 点， 针 标 结合 自主设计的以Ｔ ３０ Ｍ６２ Ｓ ＭＳ ２ Ｄ ４ Ｐ芯片为主处 Ｄ
理器 的硬件处理平 台的资源性征 ， 设计 了两种适合硬件处理平 台实现的单帧 目标提取算法。实验证 明 该算法检测效率高，实时性好。 关键词：目标检测；梯度算法；硬件平台 中图 分类号 ：Ｎ １．３ Ｔ ９１ ７ 文献标 识码 ： Ａ 文 章编 号 ：１０．８ １ ０ ７０ ．１００ ０ １８９ （ ０ ）３０ ７ ．４ ２
一种红外图像序列弱小目标的检测方法
的检 测性能并且计算量较 低。
关键词： 小目标检测；红外 图像；红外弱小 目标；相 关检 测
中图分类号：Ｔ ７ １ Ｎ２ ５ Ｐ ５ ，Ｔ １ 文献标志码 ：Ａ
ｆ ｌ ｕｓ ｆ ｔｒ ｅ ｐ ｃ ｎ ｉ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｔ ｌｔ ｅ ｎ ａ ｃ ａ ｇ ｔ ｄ ｔ ｃｉ ｎ ａ ｉ ｔ ｈ ｍａｌ ａ ｄ ｗｅ ａ ｇ ｔ ｕｌ ｅ ｏ ｇ ｔ ｓ ａ ｅ ａ ｄ ｔ ａ ｍｅ ｉ ｆ ｒ ｔ ｏ ｆ ｒ ｒ ｅ ｈ ｎ ｅ ｔｒ ｅ ｅ ｅ ｔ ｂ ｌ ｙ ｉ ｔ ｅ ｓ ｌ ｎ ａ ｔｒ ｅ ｏ ｉ ｈ ｏ ｉ ｎ ｋ
一
种 红外 图像序 列弱小 目标 的检 测方法
刘建华 ，毕笃彦 ，王红卫
（空军工程 大学 工程学院 ，西安 ７ ０ ３ ） １０ ８
摘要： 针对低信噪 比条件下红外弱小 目标 的相关检测算法存在的局限性 ， 本文提 出组合式相关检测算法 。 基于 Ｄ Ｔ Ｂ 的相关检 测算法运 算量小但检 测性能较 差 ， 而基 于 Ｔ Ｄ 的相 关检测算法检 测性能较 高 计算复杂。 Ｂ 但 根据对 两者优 缺 点的分析 ， 采用将 两种算法级联 的方法 ， 首先使 用基 于 Ｔ Ｄ的相关检测算法形成一个过渡帧 ， 以此 为基础使 Ｂ 再
第 ３ 卷 第 ｌ 期 ５ ０
２０ 年 １ ０８ ０月
光 电工程
Ｏｐｔ — ｅ ｔｏ ｉ ｇ ｎ ｅ ｉ ｏ Ｅｌ ｃｒ ｎ ｃＥｎ ｉ ｅ ｒｎｇ
Ｖ １ ５ Ｎｏ １ ｏ ． ， ．０ ３
０ｃ ． ０ ｔ ２ ０８
文章 编号 ： １０ —０ Ｘ（０ ８１—０ ８０ ０ ３５ １ ２０ ）００ ４— ６
基于图像分割算法的目标检测与识别研究
基于图像分割算法的目标检测与识别研究图像目标检测与识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
它涉及到从图像中自动识别和定位特定目标的任务，并且在许多应用领域中具有广泛的应用，如自动驾驶、视频监控、智能交通系统等。
图像分割算法是目标检测与识别的基础，通过将图像划分成不同的区域，将目标与背景区分开来，从而实现目标的定位和识别。
在目标检测与识别中，图像分割算法起着至关重要的作用。
目标检测首先需要将图像中的目标与背景区分开来，然后再对目标进行识别和定位。
而图像分割算法则可以实现对图像中目标区域的准确划分。
目前广泛应用的图像分割算法包括传统的基于颜色、纹理或边缘的方法，以及近年来快速发展的基于深度学习的方法。
传统的图像分割算法通常基于低级的特征，如颜色、纹理和边缘等。
它们通过对这些特征进行聚类、分割和区域合并等操作，实现对图像的分割。
这些方法在一些简单的场景中具有较好的效果，但在复杂的场景中往往存在一定的局限性。
例如，当目标和背景具有相似的颜色或纹理时，传统的基于颜色或纹理的方法容易出现误检测或漏检测问题。
为了解决传统图像分割算法的局限性，近年来深度学习技术的发展为图像分割带来了新的突破。
深度学习算法能够从大量的图像数据中学习到高层次的特征表示，并通过神经网络进行端到端的训练，实现对图像生成语义分割结果。
其中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习架构，在图像分割中取得了显著的成果。
基于深度学习的图像分割算法主要有两种：全卷积网络（FCN）和编码-解码网络（Encoder-Decoder）。
全卷积网络通过将全连接层转换为卷积层，实现了任意尺寸图像到图像的像素级别预测。
编码-解码网络则采用了编码器和解码器两个部分，编码器负责从图像中提取特征，解码器则将特征映射到原始图像的尺寸，并生成语义分割结果。
除了深度学习算法，还有其他一些基于图像分割的目标检测与识别方法。
例如，基于区域提议网络（RPN）的目标检测算法，它首先使用图像分割算法生成候选目标区域，然后再对这些区域进行分类和定位；还有基于形态学操作的目标检测算法，它基于图像形态学原理对目标进行分割和提取。
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。
红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述
面， 所谓“ 是指 目标红外辐射的强度 ， 映到图 弱” 反
像 上是 指 目标 的 灰 度 ； 谓 “ ” 指 目标 的尺 寸 ， 所 小 是 反 映 到 图像 上 是 指 目标 所 占的像 素 数 。红 外 弱
据检测概率和虚警概率计算单帧图像 的检测 门限， 然后对每帧图像进行分割 ， 并将 目标的单 帧检测结 果 与 目标 运 动 轨 迹 进 行 关 联 ， 后 进 行 目标 跟 踪 。 最
红外 图像 中弱小 目标 检 测前 跟踪 算 法 研 究 综 述
张长城 ， 德贵 ， 杨 王宏 强
（ 国防科技大学 电子科学与工程学 院， 间电子信息技术研究所 ， 空 湖南 长沙 ４ ０７ ） １０ ３
摘
要 ： 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 ， 文 比较 了 Ｄ Ｔ与 Ｂ
—— 景制 — 检门 卜－ 迹 塑坚 —— 背抑 限＿｛ 聪 — — －轨 ＿
图 １ 先检测后跟踪算法流程
踪问题成为当前研究的一个热点问题 。Байду номын сангаас
基金项 目： 国防预研基金 （ １０ ００ ０ Ｋ ０ ７ ） 国防装备 预先 ５ ４ １ １４ ５ Ｇ １０ ； 研究项 目（ １０ ０ ０ －２ 。 ４ ３ １７ １ ） 作者简介 ： 张长城（ ９ ６一） 男 ， １７ ， 国防科技 大学硕 士研究生 ， 主 要研究方 向为红外图像采集处理及 目标识别等。 收稿 日期 ：０ ６０ －１ 修订 日期：０６０ －５ ２ ０ －５３ ； ２ ０ －７０
维普资讯
第３ ７卷 第 ２期
２０ ０ ７年 ２月
激 光 与 红 外
ＬＡ ＥＲ ＆ Ｉ ＲＡ Ｄ Ｓ ＮＦ ＲＥ
基于超像素的图像分割与目标检测算法研究
基于超像素的图像分割与目标检测算法研究图像分割与目标检测是计算机视觉领域中关键的技术问题。
本文将基于超像素的图像分割与目标检测算法进行研究分析。
首先介绍了超像素的概念和相关知识，并探讨了超像素在图像分割和目标检测中的应用。
随后，本文详细阐述了基于超像素的图像分割算法和目标检测算法，并介绍了各自的特点和优势。
最后，本文总结了研究过程中遇到的问题和挑战，并展望了未来的研究方向和发展趋势。
超像素是指对图像进行空间上连续且相似区域的划分，从而减少图像处理的复杂度。
超像素相比于传统像素具有更大的块尺寸，能够更好地保留图像中的细节信息。
在图像分割领域，超像素方法能够有效地将图像分割为具有边界连续性的区域，为后续的目标检测提供更好的基础。
在目标检测领域，超像素方法能够更好地捕捉目标的上下文信息，并提高目标检测的准确性和效率。
基于超像素的图像分割算法可分为两类：基于区域的超像素分割和基于轮廓的超像素分割。
基于区域的超像素分割算法主要利用图像的颜色、纹理等特征进行区域的划分，如Mean Shift算法、SLIC算法等。
这些方法通过最小化超像素内部和超像素之间的差异来实现分割效果。
而基于轮廓的超像素分割算法则主要利用图像的边缘信息进行划分，如SEEDS算法、EGB算法等。
这些方法通过提取图像边缘上的像素点来实现分割效果。
基于区域的超像素分割算法适合处理具有明显颜色和纹理特征的图像，而基于轮廓的超像素分割算法则适合处理具有明显边缘特征的图像。
基于超像素的目标检测算法主要包括两个步骤：超像素生成和目标识别。
在超像素生成阶段，首先将图像进行超像素分割，生成一系列基于超像素的图像块。
然后，通过利用颜色、纹理等特征对每个超像素进行描述，得到超像素的特征向量。
在目标识别阶段，通过机器学习算法或深度学习算法对超像素进行分类，得到目标的位置和类别信息。
常用的目标检测算法包括SVM算法、卷积神经网络等。
这些算法在超像素特征的提取和目标分类上有着较好的效果和性能。
基于深度学习的像识别与目标检测算法开题报告
基于深度学习的像识别与目标检测算法开题报告一、研究背景近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，深度学习在图像处理领域中的应用愈发广泛。
尤其是在像识别与目标检测方面，深度学习算法取得了显著的突破。
本研究旨在通过应用深度学习算法，实现对图像中的像识别与目标检测，满足多个领域中的实际需求。
二、问题陈述图像像识别与目标检测技术是计算机视觉领域中的重要研究课题。
传统的方法通常采用手工设计特征和分类器的组合，并且在复杂环境中的鲁棒性有限。
而基于深度学习的方法通过神经网络的训练，可以自动学习特征并实现高准确率的像识别与目标检测。
然而，现有的深度学习算法在像识别与目标检测中还存在以下问题：1. 模型训练困难：深度学习模型通常需要大量的标注数据进行训练，而获取大规模标注数据是一项复杂且耗时的任务。
2. 图像数据的多样性：实际应用场景中的图像数据具有多样性和复杂性，包括不同的光照条件、尺度变化、姿态变化和遮挡等，这些因素会对算法的准确性产生负面影响。
3. 模型的实时性要求：在一些实际应用场景中，如智能监控和自动驾驶等，对于像识别与目标检测的实时性要求较高，需要在有限的时间内实现准确率较高的结果。
三、研究目标本开题报告的研究目标如下：1. 提出一种基于深度学习的像识别与目标检测算法，以解决传统方法中鲁棒性不足的问题。
2. 针对模型训练困难的问题，研究半监督学习和迁移学习等方法，利用少量标注数据实现高准确率的模型训练。
3. 针对图像数据的多样性，研究数据增强和多尺度特征融合等方法，提升算法对复杂场景中的像识别与目标检测的准确率和鲁棒性。
4. 针对模型的实时性要求，提出一种高效的网络结构和优化算法，实现在有限时间内的实时性像识别与目标检测。
四、研究方法与步骤本研究将采取以下的方法与步骤，以实现基于深度学习的像识别与目标检测算法：1. 文献综述：调研相关的研究成果和方法，分析深度学习在像识别与目标检测领域的应用现状，找到研究的切入点。
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。
基于光学遥感图像的目标检测算法的研究与实现的开题报告
基于光学遥感图像的目标检测算法的研究与实现的开题报告一、选题背景随着遥感技术的不断发展和普及，遥感数据在许多领域都得到了广泛的应用，如环境监测、城市规划、农业资源管理等。
目标检测是遥感图像处理中的重要内容之一，对于快速、准确的提取出遥感图像中的目标物具有重要意义，如建筑物、道路、水体等。
然而，遥感图像中的目标物性质复杂、遮挡率高、亮度、颜色等差异性大，给目标检测带来了很大的挑战。
面对遥感图像中目标检测的挑战，很多学者进行了深入的研究和探索，提出了各种各样的目标检测算法，如传统的模板匹配法、基于颜色和纹理特征的方法、卷积神经网络（CNN）等。
其中，卷积神经网络由于其端到端的优势和适应性广泛应用于遥感图像中目标检测问题中。
二、选题意义目标检测是遥感图像处理中的重要问题之一，对于在国土测绘、城市规划、环境保护等领域中进行遥感图像信息的提取和分析具有极大的作用。
因此，研究遥感图像中的目标检测算法，对于提高遥感图像处理技术和信息的提取和分析具有重要的现实意义。
三、研究内容（一）研究现有遥感图像目标检测算法的优缺点和适用范围，分析其存在的问题和不足之处。
（二）研究基于卷积神经网络的遥感图像目标检测算法，探讨卷积神经网络在遥感图像目标检测中的优势和适用性。
（三）通过实验验证，验证所提算法的可行性和有效性。
四、研究方法（一）文献研究法：对现有遥感图像目标检测算法进行全面综述及分析，理解其优缺点、适用范围与存在问题，阅读相关刊物和论文，从而建立起研究框架。
（二）算法设计法：设计基于卷积神经网络的遥感图像目标检测算法，研究卷积神经网络在遥感图像目标检测中的特点和优势，结合问题特点，考虑设计合适的结构和模型，实现遥感图像中目标物的自动检测。
（三）数据验证法：建立相应的遥感图像数据集，通过计算机模拟和实际采集的遥感图像数据进行算法验证和性能评价，以证明算法的有效性和可行性。
五、预期结果（一）通过文献综述，深入了解遥感图像目标检测的现有算法、存在问题及优劣势，为进一步研究提供指导。
弱小目标检测预处理算法对比研究
第35卷，增刊红外与激光工程2006年10月V01．35Suppl em entI n劬red柚d ker Engi nee咖g oc t．2006弱小目标检测预处理算法对比研究袁广林1，李从利2，韩裕生“，袁宏武3，姚翎3(1解放军炮兵学院计算机教研室，安徽合肥230031；2．解放军炮兵学院信息工程教研室，安徽合肥230031；3．解放军炮兵学院军用光电工程教研室，安徽合肥230031；4．中国科学院合肥分院安徽光学精密机械研究所，安徽合肥230031)摘要：针对弱小目标检测与处理问题，对比研究了帧问差分法、背景预测法和小波分析法三种典型的弱小目标检测预处理算法。
理论分析和实验验证表明，背景预测法的综合性能较好，只是在时间复杂度上较差，如果硬件资源允许，则是首选的算法；小波分析法在检测精度和抑制噪声方面较差，但其运算速度较快，如果对检测精度要求不高，则是首选的算法；帧间差分法检测率较低，综合性能最差，较少使用。
研究为弱小目标检测预处理算法的选择提供了依据，为弱小目标检测预处理算法的研究和设计提供了重要的参考，具有重要的现实意义。
关键词：目标检测；帧检差分；背景预测；小波分析中圈分类号：TP39l文l k标识码：A文章编号：1007．2276(2006)增D．0207—06C彻t r ast i ve st udy on pr epr oc郫si ng al go—t hm of sm aⅡa nd di mt ar get det ec t i onY uA N c沁aI l g．1i nl，u cong．h2，H A N Y u．s hcn93‘4，Y uA NH ong—w u3，Y A o L柚931(1．C o呷ut erT＆R Scct i饥，柚i l l eryA cadcmyofPLA，H cfd230031，C hi na；2．I nf咖at i咖Engi n鲫_j】19W承Scct i on，A ni ne fyA cad伽y of PL A，H ef ci230031，凸hl a；3．触iIn始tIltc0f o蛳cs柚dFi ne M眈haI l i c s，C hi ne∞A caden巧of Sci锄c鼯，H ef西230001，a血a；4．M i Ii tar y Pl l ot oel e础嘶En西neer i Il gT＆R S∞d∞，Art i l l eryA cadcm y of pL A，H cf ci230031。
基于深度学习的小目标检测算法研究
基于深度学习的小目标检测算法研究基于深度学习的小目标检测算法研究深度学习作为人工智能领域的热门技术之一，在图像处理领域中展现出巨大的潜力。
随着计算机视觉的发展，小目标检测成为一项具有挑战性的任务。
如何从图像中准确地检测出小目标，一直是学术界关注的焦点之一。
本文将介绍基于深度学习的小目标检测算法的研究进展。
一、背景介绍目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在从图像中确定目标的位置和类别。
传统的目标检测算法通常基于手工设计的特征和分类器来识别目标。
然而，在处理小目标时，传统方法往往表现不佳。
小目标通常具有低分辨率、模糊不清和低对比度等特点，给目标检测带来很大的困难。
二、深度学习在目标检测中的应用随着深度学习的发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）在图像处理领域取得了重大突破。
CNN通过学习图像的特征表示，能够在大规模数据集上学习到更加复杂、更具代表性的特征。
这使得CNN在目标检测中的应用得到了广泛关注。
三、深度学习算法在小目标检测中的挑战尽管深度学习算法在目标检测中取得了显著的成果，但在处理小目标时仍面临着诸多挑战。
首先，小目标通常具有较低的分辨率，在特征提取过程中容易丢失细节信息。
其次，小目标的目标背景噪声较多，容易受到干扰。
此外，小目标的尺度变化较大，使得其在不同尺度下的特征提取变得复杂。
针对这些挑战，研究者们提出了许多基于深度学习的小目标检测算法。
四、基于深度学习的小目标检测算法1. Single Shot MultiBox Detector（SSD）SSD是一种基于深度学习的小目标检测算法，通过在不同层次的特征图上应用多尺度的卷积滑动窗口来检测目标。
SSD利用多个尺度的特征图提取不同尺度下的目标特征，从而有效地提高了小目标的检测精度。
2. Enhanced Feature Pyramid Networks（FPN）FPN是一种基于深度学习的特征金字塔网络，通过在不同层次的特征图上应用上下文感知的特征融合方法来提高小目标的检测能力。
基于图像修补和背景估计的红外弱小目标检测方法[发明专利]
![基于图像修补和背景估计的红外弱小目标检测方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/912be3c52af90242a995e508.png)
专利名称：基于图像修补和背景估计的红外弱小目标检测方法专利类型：发明专利
发明人：卢德勇,曹东,刘林岩,杨阳,王海波,赵杨
申请号：CN202110366439.6
申请日：20210406
公开号：CN112802020A
公开日：
20210514
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了基于图像修补和背景估计的红外弱小目标检测方法，包括步骤：S1，输入原始红外图像；S2，通过空间域滤波方法抑制原始红外图像的背景杂波，得到滤波后图像；S3，利用阈值分割方法将疑似弱小目标分割出来；S4，利用图像修补对疑似小目标所在像素进行恢复和估计，重建出红外背景图像；S5，通过原始红外图像减去重建出的红外背景图像，得到目标显著图；S6，再次利用阈值分割方法将弱小目标从目标显著图中分割出来，输出弱小目标信息等；本发明有效解决了现有方法由于噪声、杂波和边缘等因素导致的检测率低、虚警率高的问题，并且该方法的算法复杂度低、计算耗时少，易满足现实应用中的高实时性要求等。
申请人：中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
地址：621052 四川省绵阳市涪城区二环路南段6号
国籍：CN
代理机构：成都九鼎天元知识产权代理有限公司
代理人：孙杰
更多信息请下载全文后查看。
图像处理中的目标检测算法综述
图像处理中的目标检测算法综述目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，其应用广泛，包括自动驾驶、视频监控、人脸识别等领域。
目标检测算法的目标是在给定一张图像中准确地定位并识别出感兴趣的目标物体。
本文将综述图像处理中的目标检测算法，包括常见的传统方法和近年来兴起的深度学习方法。
一、传统的目标检测算法1. 特征提取方法传统的目标检测算法通常需要手动设计特征提取器。
常用的特征包括Haar特征、HOG特征和SIFT特征等。
这些特征会将图像中的目标区域与背景区域进行区分。
2. 目标区域生成方法在特征提取的基础上，传统目标检测算法会使用一些方法来生成候选目标区域，例如滑动窗口和图像分割。
滑动窗口方法将一个固定大小的窗口在图像上滑动，每次滑动一定的步长，由此生成一系列的候选目标区域。
图像分割方法则是先将图像分割成不同的区域，再对每个区域进行特征提取和分类。
3. 目标分类方法传统目标检测算法通常使用分类器来区分目标区域和非目标区域。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等。
这些分类器会根据提取到的特征将目标和非目标进行分类。
二、深度学习的目标检测算法近年来，深度学习在图像处理中取得了巨大的成功，也在目标检测领域得到广泛应用。
以下介绍几种常见的深度学习目标检测算法。
1. R-CNN系列算法R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是一类以候选目标区域为基础的目标检测算法。
R-CNN系列算法包括R-CNN、Fast R-CNN 和Faster R-CNN。
这些算法首先使用选择性搜索等方法生成候选目标区域，然后将每个区域送入 CNN 进行特征提取和目标分类。
2. YOLO系列算法YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法。
YOLO算法将目标检测问题转化为一个回归问题，通过在图像上使用格子进行预测。
YOLO系列算法包括YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3和YOLOv4等版本，不断改进了准确性和实时性。
基于深度学习的图像超分目标检测算法研究
基于深度学习的图像超分目标检测算法研究近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像处理领域也取得了显著的进展。
其中，图像超分（Image Super-Resolution, ISR）和目标检测（Object Detection）是两个非常重要的研究方向。
本文旨在介绍基于深度学习的图像超分目标检测算法的研究现状以及相关方法的应用。
首先，我们来说明图像超分的概念。
图像超分技术的目标是通过从低分辨率（Low Resolution, LR）图像中恢复出高分辨率（High Resolution, HR）图像，从而提高图像的质量和细节表达。
传统的基于插值方法的超分技术已经不能满足对高质量图像的需求，而深度学习方法通过学习大量数据集中的图像特征，能够更好地还原图像细节。
基于深度学习的图像超分目标检测算法的研究是将图像超分和目标检测两个任务相结合的研究方向。
目标检测是指在图像中定位和识别出特定类别的物体。
在实际应用中，图像超分和目标检测的结合可以提高目标检测的准确性，并且能够更好地还原图像的细节，从而帮助人们更好地理解和分析图像中的目标。
目前，基于深度学习的图像超分目标检测算法主要包括两个方面的研究：一是将目标检测和图像超分两个任务进行联合训练，即在同一个模型中同时学习目标检测和图像超分的能力；二是在图像超分的基础上，使用预训练的目标检测模型对超分后的图像进行目标检测。
在对目标检测和图像超分进行联合训练的方法中，最常见的是使用多任务学习的方式。
通过将目标检测和图像超分作为两个并行的任务，共享一部分网络层，可以提高模型的准确性。
例如，一种常见的方法是在YOLOv3等目标检测网络的基础上，增加一个图像超分的分支。
通过联合训练，模型能够同时学习目标检测和图像超分的能力，并在两个任务上取得较好的性能。
另一种基于图像超分的目标检测算法是使用预训练的目标检测模型对超分后的图像进行检测。
这种方法的核心思想是，首先使用一个现有的目标检测模型对原始图像进行检测，然后使用图像超分技术对原始图像进行增强，最后再次使用目标检测模型对超分后的图像进行检测。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
理论与方法
第］Ｉ卷第５期
基于图像块相关的弱小目标检测算法研究
郑利苹毛征 陆天舒彭超
北京
１００１２４）
（北京工业大学电子信患与控制工程学院
摘要：针对复杂云层背景下的弱小目标检测问题，提出了一种基于图像块相关的弱小目标检测算法。首先对图像进行灰度 值反转，然后利用相邻块之间相关性进行云层背景抑制的预处理，从而削弱复杂云层背景对弱小目标检测的干扰，最后对图 像进行灰度值拉伸处理，增强弱小目标，提高对目标的检测准确率。实验结果表明，提出的算法可抑制云层背景对弱小目标 干扰，实现复杂背景下弱小目标的检测。 关键词：弱小目标；图像块相关；背景抑制；光电目标检测
ｔａｒｇｅｔ
ｓｕｐｐｒｅｓｓ
ｔｈｅ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ ｏｆ ｃｏｍｐＩｅｘ ｃｌｏｕｄ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ
ｄｉｍ—ｓｍａｌｌ
ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ。ａｎｄ ｒｅａＩｉｚｅ ｔｈｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｄｉｍ—ｓｍａｌｌ ｔａｒｇｅｔ ｓｔａｂｌｙ．
ｆ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：
ｄｉｍ—ｓｍａｌｌ ｔａｒｇｅｔ；ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｂｌｏｃｋｓ．ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ
一
Ｈ
Ｉ
宜蛉】税师ｌ截…
㈨２史蛉ｚ税卿！戡『斟
疆■身Ｉ优崩■呻－氓恫夫竹曩巩丌玎伸 ““，口）Ｉ［ｏ．ｏ．２）［ｏ．２．ｏ．４）［ｏ．４，ｏ．６）［ｏ．６．ｏ．８）［ｏ．８．１．ｏ）
比率％
ｏ．０７９
轮廓灰度值大大高于周围天空、云层内部灰度值，目标与 云层轮廓灰度对比度降低。为提高对弱小目标检测准确 率，检测前，先将灰度拉伸。川，增强目标与背景的对比 度，即增强弱小目标．抑制背景，削弱云层轮廓对目标 影响。 图像对比度增强处理方法为ｔ首先提取图像中灰度值 最大点．将此点灰度值设为Ｈ。对于图像中灰度值小于ＡＨ 的像素点，其灰度值设置为零，抑制背景影响ｌ对于图像中 灰度值大于＾Ｈ的像素点，其灰度值设置为２５５×厂（ｉ． Ｊ）／Ｈ，提高目标灰度值．如式（４）所示．从而达到增强目标 与背景间对比度的效果。
１、图ｚ两幅图中目标数量不同、目标距＾不同、所在云层
背景也不同，将这两幅图作为待识别目标辅量．其详细块 竹下手慧杵”’？市７：＝饥卞１书：吓丁
目标信息蕾较好保留。但云层背景抑翻效果差，同样为目 标检舅带来难度，且程序运行速度慢，实时性能差。本文
设置像素块大小为Ｍ＝Ⅳ＝２３，既保证了一定的检测可靠 性．也达到了处理的实时性。
ｏｎ
ａ
ｎｏｖｅＩ ｍｅｔｈｏｄ
ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｂｌｏｃｋｓ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ．ｔｈｅ ｇｒａｙ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｉｓ
ｒｅｖｅｒｓｅｄ，ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｋｓ ｉｓ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ ｃｌｏｕｄ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ。ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌｌｙ ｔｈｅ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ ｏｆ ｃｌｏｕｄ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｉｓ ｒｅｄｕｃｅｄ．Ａｔ
一
转．然后求以像素点（“ｔ口）为中心、大小为Ｍ×Ｎ像素块的
灰度平均值ｔ
√∑∑（厶．＋一五．ｔ）。√∑∑（厶一。一九。）２ ～ⅧＪⅧｚ
Ｔ¨Ⅷ一ｗ￡
（１）
∑∑“。
－＿．．；
＾ｆ×Ｎ （２）
式中：。，■．．州是以像素点（“，口）为中心．大小为Ｍ×Ｎ的像
再用以像素点（“＋１，”＋１）为中心、大小为Ｍ×Ｎ的
素块中像素点（“＋ｆ，口＋Ｊ）的灰度值，－Ｉ．．为像素块的灰度
检测问题。在实际目标检测跟踪系统中，常用的相关匹配 算法有两类ｔ一类强调景物之间的差别程度，即最小误差 法，另一类强调景物之问的相似程度，即相关系数法和积 相关匹配法嘲。在弱小目标检测图像中．目标仅占几个、 测的影响。
２抑制云层背量算法
在复杂云层背景下的弱小目标检测中，云层背景占据 很大一部分视场，且云层背景灰度能量远大于目标的灰度 能量，为其识别带来很大难度。为此在对弱小目标检测之 前，先削弱云层背景对目标检测的影响，根据图像块相关 性质．作如下处理。 首先将光电灰度图像（红外图像无需反转）灰度值反
４４３—４４９．
［７］刘艳红，李明，张永梅．两种计算机图像分割技术对比 研究［Ｊ］．山西农业大学学报，２００８。２８（２）：２３卜２３３． ［８］刘莹，曹剑中，许朝晖，等．基于灰度相关的图像匹配 算法的改进［Ｊ］．应用光学。２００７，２８（５）：５３６—５４０． ［９］赵海燕，白青海．裴志利．车牌字符分割前的颜色预处 理［Ｊ］．内蒙古民族大学学报。２００４，１９（２）：１５７—１５８． ［１０］段群，吴粉侠，韩改宁．一种基于Ｃｕｒｖｅｌｅｔ变换的指纹 图像增强方法［Ｊ］．电子测量技术，ｚ００９，３２（２）：
平均值，ｙ（“，。）为块相关系数。块相关系敢是两像素块之
像素块中每一个像素的灰度值分别碱去－＿．。．并判断所得
差值Ｐ（Ｈ＋１＋ｉ．＂＋Ｊ）的大小。若差值卢（“＋１＋ｉ．口＋ 』）＞Ｏ．则该点像素灰度值赋值为弘（＂＋１＋ｆ，口＋Ｊ）Ｉ若差
间的相似程度的度量。ｙ（＂，口）取值范围为［一ｌ。１］，Ｉ
ｙ（“，
Ｉ图像袭度值敢反Ｉ
ｌ云层背景抑制ｌ
Ｉ荻度拉伸，增强对比度
ａ）原圉像
彻背景抑制后图像
图７
（ｃ）荻度拉仲后图像
目标轮廓模糊的复杂背景图像处理结果
３４
中国科技核心期刊
万方数据
己口Ｉ己年５月 第］Ｉ卷第５期
图５（ａ）为两目标轮廓较清晰的原图，云层背景较为 复杂．图６（ａ）为两目标翻转时的原图．此时目标像素减 少，目标机翼轮廓很难确定．图７（ａ）中目标距离较远．目 标轮廓模糊（图中以圆圈标出目标所在位置）。图５（ｂ）、６ （ｂ）、７（ｂ）为利用图像块相关进行背景抑制后的图像，云层 背景得到了较好抑制．对目标检测干扰明显减弱。目标信 息损失较少。图５（ｃ）、６（ｃ）、７（ｃ）为经过灰度拉伸处理后 的图像，目标与背景间灰度对比度增强。 在图７中．经过背景抑制后的图像如图７（ｂ）所示，其 云层轮廓灰度值较高，对目标检测有一定影响，经过灰度 拉伸处理后，云层轮廓得到较好的抑制，如图７（ｃ）所示。 ［３］罗鹏，李世平，周云．基于自适应线性元件的周期误差 分离研究［Ｊ］．国外电子测量技术，２０１ｌ，３０（６），１３‘１７． ［４］杜奇，向健勇，袁胜春．一种改进的最大类间方差［Ｊ］．
基于现代高科技条件下的战争对武器系统的高层次 要求，在目标监控环节中．应能满足目标在很远距离就能 被实时检测及跟踪．使防空反导武器系统有足够反应时间 以精确制导。但此时视场中的目标较为弱小且伴随着复 杂云层背景干扰．给检测及跟踪带来一定困难。在目标检 测中，云层边缘及碎云常会被当作目标被检测出来．造成 检测不准确影响跟踪精度。所以在目标检测时就需要尽 可能抑制复杂背景的干扰．消除噪声。 目前常用处理方法有背景预测‘“、ＴＤＬＭＳ滤波器‘２’钉 及闲值分割算法等。背景预测方法在图像信噪比较高时 检测效果良好。但若背景起伏较大、信噪比较低时．背景起 伏边缘如亮云层边缘常被误检为目标。ＴＤＬＭＳ滤波器 原理是通过背景信息．预测出被目标覆盖的背景．获得背 景预测图．将原图与预测图相减．从而检测出目标。但由
ｔｏ
ｌａｓｔ，ｔｈｅ ｇｒａｙ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｉｓ ｓｔｒｅｔｃｈｅｄ，ｉｎ ｏｒｄｅｒ
ｔａｒｇｅｔ ｔｏ
ｅｎｈａｎｃｅ ｄｉｍ—ｓｍａｌｌ ｔａｒｇｅｔ．ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｃｔ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ
ｃａｎ
ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｎｏｖｅｌ ｍｅｔｈｏｄ
式（３）所示ｔ
，
ｆＰ（Ｈ＋ｌ＋ｆ・口＋Ｊ）・
（Ｈ≥ｏ） （“＜ｏ）
…
、。’
ｏ一件“井１州一１０，
测图像中像素块问具有很强的相关性．
以实验中较为典型的两幅弱小目标检嗣田为倒，图
目标像素块的大小对检测、处理速度有一定影响。当 像素块较小时，虽能很好抑制云层背景干扰，但目标也褥 到较大程度抑制，为目标检测带来难度Ｉ当像素块较大时．
红外技术，２００３，２５（５）ｔ３３—３６．
［５］孙红光．卜倩，李欢利，等．基于０Ｔｓｕ分割的云层背 景下弱目标检测算法研究口］．东北师大学报：自然科
学版，２００９．４ｌ（２）１７９—８３．
［６］胡敏，李梅。汪荣贵．改进的Ｏｔｓｕ算法在图像分割中 的应用［Ｊ］．电子测量与仪器学报，２０１０．２４（５）；
。）Ｉ值越大。说明两像素块问的线性相关程度麓商，ｆ““， 口）ｌ值越接近ｏ，说明两像素块问的线性相关程度越低。通
常ｌ““．ｏ）Ｉ＞Ｏ．８时．认为两像素块问具有很强的线性相 关性。通过对大量复杂云层背景下弱小目标检舅图像进行 实验。统计实验所得数据可看出，云层霄景下弱小目标检
值口（“＋ｌ＋ｆ。口＋』）＜Ｏ，则该点像素灰度值赋值为ｏ，如
’ｐ啼■Ⅺ嘛 ～ｒ、＿・．
—ｋ’■－。，
‘
３弱小目标检测
根据上述抑制云层背景算法对复杂云层背量下的弱 小目标图像进行处理，实验处理屎田如图３（ａ）所示，抑制
云层背景后图像如图３（ｂ）所示．在圈３（ｂ）所示．云层对 目标的影响已得到较好的抑制．成块云层背景对弱小目标 检测已无干扰。但在云层背景干扰非常大的情况下，云层
巾国科技核心期刊
万方数据
理论与方法
。露露辫黼黼燃濑黼黼辅—ｌ———一
… ”’
Ｉ Ｉ
己口ｌ己年５月
第３Ｉ卷第５期——一
７“’’”｛ｏ，
…、
ｆ２５５×，（ｉ，Ｊ）／Ｈ，，（Ｉ，ｊ）≥＾Ｈ ｒ（“Ｊ）＜＾Ｈ
复杂云层背景下弱小目标检测流程图如图４所示。
式中：＾Ｈ为抑制背景所设分割阈值““，其中Ａ∈（ｏ．１）．通 过大量实验数据得知，＾最佳取值应在［ｏ．５５，ｏ．６５］之间，实 验中＾取值为ｏ．６。当＾值较小时，阈值分割易将云层背景轮 廓提取出来增强其灰度值，导致误判为目标；而当＾值较大 时，阈值分割易丢失目标信息，目标边缘像素灰度值较小， 与背景灰度接近易被当作背景剔除．增加目标检测难度。