红外图像弱小目标
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。
ft红外弱小目标检测算法
ft红外弱小目标检测算法说起红外弱小目标检测，咱们可能马上会想起那些科幻电影里的场景：夜晚，黑漆漆的天，突然一束光从远处射来，目标被精准地锁定。
看上去有点不可思议吧？但红外技术就是这样一个有点魔法般的存在，它能通过探测物体释放的热量来识别目标。
而所谓的“弱小目标”呢，就是那些在温度差异不大、比较难被察觉的物体，比方说，小小的无人机、隐身飞行器，甚至是远处的动物。
而“检测算法”呢，就是帮我们发现这些目标的秘密武器，虽然有些复杂，但并不意味着它就一定需要复杂的操作或者高大上的技术，实际上很多时候它就像是你身边的那个聪明的小伙伴，默默地为你提供帮助。
先说说红外图像。
你可以把红外图像想象成一张由热量信息构成的照片。
那种照片可不是一般的照片，它不需要光线，就像我们在漆黑的夜晚也能看到一样。
所以，红外探测器可以在夜晚甚至是雾霾天气中依然能看到物体。
这个就像你在一个漆黑的房间里，突然眼前亮起一盏夜视灯，你能清晰地看到平时看不见的东西。
但是，大家别忘了，红外图像和普通的光学图像不一样，它更像是“热量的地图”。
所以，弱小目标的检测其实就是在这张热量地图上，找到那些不显眼、很难察觉的“小点儿”。
说起来，这种检测并不简单。
你想，目标可能太小，目标与背景的温差也可能微乎其微，检测算法就得特别细心。
这些目标可能和周围环境几乎没有什么区别，感觉就像是找针掉在了大海里。
就拿无人机来说，飞得那么高，离得那么远，只有一小小的热源，在这片广阔的天地里怎么找到它呢？有些算法就像是个“侦探”，它得把整个“案件”摸清楚，仔细分析环境，再用最巧妙的办法把那个弱小的目标从复杂的背景中“抓出来”。
红外弱小目标的检测，不像咱们用肉眼看东西那么直接。
它有时会受到背景干扰，也就是说，周围的环境热量变化、温度波动，甚至是阳光照射下的物体都可能误导你。
有时候甚至就连算法本身都得经受住考验。
你想象一下，整个检测过程就像是在玩一场“寻宝”游戏，稍不注意就可能错失了目标。
《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；
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。
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。
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。
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。
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。
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。
红外图像序列中弱小目标检测与跟踪技术研究-2008
iii
红外图像序列中弱小目标检测与跟踪技术研究
图、表清单
图 2. 1 多级滤波器原理图......................................... 10 图 2. 2 多级滤波实验结果......................................... 10 图 3. 1 原始图像及其二维直方图................................... 14 图 3. 2 快速迭代算法流程框图..................................... 17 图 3. 3 Girl 的原始图像和分割后的二值图像 ........................ 18 图 3. 4 Baboon 的原始图像和分割后的二值图像 ...................... 18 图 3. 5 车牌的原始图像和分割后的二值图像......................... 18 图 3. 6 指纹的原始图像和分割后的二值图像........................ 188 图 3. 7 二维直方图新分区—区域斜分的子区域....................... 21 图 3. 8 区域直分法与区域斜分法错分............................... 21 图 3. 9 坐标变换后的二维灰度直方图............................... 22 图 3. 10 指纹图像................................................ 25 图 3. 11 无噪 peppers 图像........................................ 25 图 3. 12 有噪 peppers 图像........................................ 25 图 3. 13 有噪车牌图像............................................ 25 图 3. 14 有噪细胞图像............................................ 26 图 3. 15 小目标图像 1 分割结果比较................................ 28 图 3. 16 小目标图像 2 分割结果比较................................ 28 图 4. 1 图 4. 2 图 4. 3 图 4. 4 图 4. 5 图 4. 6 图 4. 7 图 5. 1 图 5. 2 图 5. 3 图 5. 4 图 6. 1 图 6. 2
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。
单帧红外图像弱小目标检测算法研究
摘要利用红外成像实现自动目标检测、识别与跟踪是现代军事武器装备的主要技术发展方向。
红外传感器受到大气热辐射和作用距离远以及探测器噪声等因素的影响，用其探测到的目标在红外图像上多呈现为对比度低的弱小目标，甚至为点目标，并且淹没在噪声中。
因而，红外图像弱小目标的检测是军用武器系统中的关键技术之一，是提高武器系统性能的关键。
另一方面，红外图像弱小目标探测在民用方面应用也很广泛，如天文观测、粒子碰撞、森林预警以及遥感等。
因此，红外图像弱小目标的检测具有较大的实践意义。
本文通过对预处理、目标检测等常用算法的系统分析，总结出了一些有益的结论。
并针对红外图像掠海小目标信噪比低，且易受到水天线和背景杂波干扰的特点，提出了一种红外图像弱小目标的检测方案。
该方法的特点是：首先采用中值滤波来减小噪声，并提出了差方和算法，用以抑制背景噪声并对目标增强；再采用了图像行扫描法有效地滤除水天线；最后通过弱化背景边缘和自适应阈值分割等综合算法得到候选小目标。
最后在DAM6416P图像处理平台上，通过硬件编程、调试了该目标检测算法，实验结果表明该算法达到了较好的效果，具有较高的实用性。
本课题的研究基本达到了预期目标，对于进一步开发高性能的目标检测系统奠定了基础。
关键词：小目标差方和算法行扫描阈值分割ABSTRACTMaking use of infrared image to realize the automatic target examination, recognition and tracking is the main development direction in equipments of modern military weapons. Because infrared sensor is easily affected by atmosphere hot radiation, long distance and sensor noise, the detected targets in infrared images often present like dim targets, even like point targets, and drowned in noise. The dim targets detection in infrared images is one of the key techniques in military weapon system. On the other hand, dim targets detection in infrared image is also widely used in public, such as the astronomy prognosticates, particle collision, forest early warning and remote sensing etc. So the dim targets detection in infrared image has big practical value.This paper has a systemic research on the common algorithm of pre-processing and targets detection, summarized out some useful results. And considering the IR target’s characteristics such as low signal-to-noise ratio, and factor that the targets near the horizon are disturbed by the background edge clutters, an improved method is presented to solve the problems in this paper. At first, noise is reduced by median filtering. Secondly, the DQS (Difference Quadratic Sum) algorithm is presented to restrain the background noise and enhance the targets. Thirdly, the horizon is filtered by line scanning and the background edge is suppressed. Then, after image threshold segmentation, the suspicious targets are extracted. Finally, the emulation experimental result is gained by programming and hardware debugging on the DAM6416P platform. And the result shows that the dim targets detection algorithm achieves a high availability and reliability in dim targets detection.At present, these researches in this paper achieves anticipative objects, and are the basis of developing the high performance targets extraction system in the future．Key words: dim targets DQS algorithm line scanningthreshold segmentation独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
红外弱小目标检测.ppt
基本背景预测算法处理结果 （例1）
原图
原图经过滤波之 后的图像
a,b之间的残 差图
为原图频谱的 幅值图像
为滤波图频谱的幅 值图像
为检测结果图
基本背景预测算法处理结果 （例2）
原图
原图经过滤波之 后的图像
a,b之间的残 差图
为原图频谱的 幅值图像
为滤波图频谱的幅 值图像
为检测结果图
120
100
80
60
40
20 0
20 40 60 80 100 120
X方向位置
(d)为目标所在水平方向的灰 度分布
（c）直方图
180 160 140 120 100
80 60 40 20
0 0 20 40 60 80 100 120 140
Y方向位置
(e)为目标所在垂直方向的灰
度分布
2.基于局域背景预测的红外弱小目标检测方法
基于背景预测的红外弱小目标检测技术关键问题 • 1.权重的取法 • 2.背景点的选取 • 3.阈值的选取
2.2基于背景预测算法
P
背景预测算法一的背景选点图
图中，标注为P的象素为当前处 理象素点，每一个方格代表一个 象素点，灰色部分为所选择的背 景点。可以看到该方法的背景选 点是在所处理点的3×3邻域之外 选择了40个背景点。这种选择方 式适合于点目标和目标大小在 3×3以下的小目标。
分为：入射光子激发出的散粒噪声 热激发产生的散粒噪声
1.1.3 产生-复合噪声
• 产生-复合噪声存在于光导型探测器中。光导 型探测器的基本原理是当入射光子的达到一定能 量时，会引起电荷载流子从一个能量级跃迁到另 一个能量级。结果，所造成的电子、空穴就改变 了材料的电导率，探测器的电导率是与电荷载流 子的空间密度成比例的，因此空穴和电子数量的 波动会导致电导率的波动。在恒定电压的条件下 就可以引起探测器输出电流的波动，这样就带来 了产生-复合噪声。
红外图像弱小目标
红外图像弱小目标PF-TBD算法源程序% 将粒子滤波算法应用于红外弱小目标TBD问题，验证其检测、跟踪目标的有效性clear;clc% 粒子数目N = 2000;% 采样时间T = 1;% 仿真结束时间(采样总帧数)T_end = 30;% 假定目标从某一特定帧开始出现，然后在另一特定帧消失T_ap = 6;T_dp = 24;% 采样时间序列SimTime = zeros(floor(T_end/T),1);% 分辨单元数目N_x = 32; % 横向分布单元数目M_y = 32; % 纵向分布单元数目% 分辨单元的宽度Delta_X = 1;Delta_Y = 1;% 传感器的模糊参数值SIGMA = 0.7;% 目标初始出现概率mu = 0.05;% 目标速度区间vmin = 0.2;vmax = 1;% 目标强度(灰度值)区间Imin = 10;Imax = 30;% 抽样阈值(在大于r_th的区域内均匀分布)r_th = 2.5;% 扩散因子(目标影响相邻分辨单元的程度)p = 3;% 目标Markov 过程转移概率相关参数Pb = 0.05;Pd = 0.05;% 转移矩阵的表达式PI_T = [1-Pb,PbPd,1-Pd];% 转移矩阵PI 的行数(列数)PI_s = size(PI_T,1);% 系统状态转移矩阵Phi = [1,T,0,0,00,1,0,0,00,0,1,T,00,0,0,1,00,0,0,0,1];% 系统噪声协方差矩阵中的目标状态和灰度幅值噪声强度q1 = 0.001; % 目标状态变化强度q2 = 0.01; % 目标灰度值变化强度% 系统噪声协方差矩阵Q = [q1*T^3/3,q1*T^2/2,0,0,0q1*T^2/2,q1*T, 0,0,00,0,q1*T^3/3,q1*T^2/2,00,0,q1*T^2/2, q1*T, 00,0,0,0,q2*T];% 系统观测噪声R = 1.5^2;%*************************************% 变量取值初始化过程%*************************************% 定义滤波初值(假定目标出现时的初值)X = [4.2,0.45,7.2,0.25,20]';% 整个粒子的集合，其中第6位代表当前时刻E判决标识位，而第7位为上一时刻值X_PF = zeros(7,N);% 单个粒子状态值X_PF_i = zeros(7,1);% 初始时假定每个粒子的权值为均匀的w_i = 1/N*zeros(1,N);% 预测粒子的均值及其协方差X_PF_mean = zeros(5,1);Px_PF = Q;Xtru = zeros(5,floor(T_end/T));Xest_PF = zeros(5,floor(T_end/T));% 经PF估计出的目标出现概率Prob_PF = zeros(1,floor(T_end/T));% 每帧红外图像的观测值(以每个像素点为基准)Measure_i = zeros(N_x,M_y);H_i = zeros(N_x,M_y);% 为了计算各粒子的权值，生成初始时刻的红外观测图像for i=1:N_xfor j = 1:M_yMeasure_i(i,j) = sqrt(R)*randn(1);endend% 当考虑不设置阈值的情况时，此时假定目标会在所有的观测单元中随机出现；% 当考虑阈值时，在大于门限的区域内均匀分布(如何实现)% 由于假定目标初始出现概率为0.05，则可认为只有100个粒子的E值为1，其余均为0for i=1:20:2000% 假定每20个粒子出现一个E0=1的粒子X_PF_i = zeros(7,1);% 在测量值超过门限的区域中均匀地抽取粒子，首先找出超过门限的区域[PosRow,PosCol] = find(Measure_i>r_th);NPoints = length(PosRow);TarPos = ceil(rand(1)*NPoints);% 抽取粒子X_PF_i(1) = PosRow(TarPos);X_PF_i(2) = vmin + (vmax-vmin)*rand(1);X_PF_i(3) = PosCol(TarPos);X_PF_i(4) = vmin + (vmax-vmin)*rand(1);X_PF_i(5) = Imin + (Imax-Imin)*rand(1);X_PF_i(6) = 1;X_PF_i(7) = 0;% 保存的是上一时刻的E判决值X_PF(:,i) = X_PF_i;end% 得到各粒子的初始权值for n=1:Nif (X_PF(6,n) == 1)% 横向分辨单元下限确定(下同)Tar_X_min = floor(X_PF(1,n)-p);if (Tar_X_min<= 0)Tar_X_min = 1;end% 纵向分辨单元上限确定(下同)Tar_X_max = ceil(X_PF(1,n)+p);if (Tar_X_max>= N_x)Tar_X_max = N_x;end% 接下来确定Y方向上的目标扩散区域Tar_Y_min = floor(X_PF(3,n)-p);if (Tar_Y_min<= 0)Tar_Y_min = 1;endTar_Y_max = ceil(X_PF(3,n)+p);if (Tar_Y_max>= M_y)Tar_Y_max = M_y;end% 求取似然概率值PL = 1;for i=Tar_X_min:Tar_X_maxfor j=Tar_Y_min:Tar_Y_max% 根据文献公式，求解似然比值h =Delta_X*Delta_Y*X_PF(5,n)/(2*pi*SIGMA^2)*exp(-((X_PF(1,n)-i*Delta_X)^2+(X_ PF(3,n)-j*Delta_Y)^2)/(2*SIGMA^2));Prob = exp(-h*(h-2*Measure_i(i,j))/2/R);PL = PL*Prob;endend% 最终得到权值w_i(n) = PL;else% 当粒子出现标识位为0时，不进行判断，直接赋1w_i(n) = 1;endend% 对各粒子权值归一化处理w_i = w_i./sum(w_i);% % 绘制出初始的粒子分布图% ParPos = find(X_PF(1,:) ~= 0);% NPoint = length(ParPos);%% for i=1:NPoint% plot(X_PF(1,ParPos(i)),X_PF(3,ParPos(i)),'k*'),hold on% end%*****************************************% 开始整个的滤波和处理过程%*****************************************for k=1:T:T_end% 更新当前帧对应的仿真时刻SimTime(k) = (k-1)*T;% 初始化随机数发生器randn('state',sum(100*clock));%*****************************************% 在T_ap之前，由于没有目标出现%*****************************************if (k <T_ap)% 系统状态不发生变化，仅进行量测的更新for i=1:N_xfor j = 1:M_yMeasure_i(i,j) = sqrt(R)*randn(1);endend%*****************************************% 在T_ap之后，目标已经出现，且保持一段时间%*****************************************elseif (k <T_dp)% 目标尚未消失，观测中将带有目标信息，观测采用点扩散模型% 1. 首先更新当前时刻的目标状态w = sqrt(Q)*randn(5,1);X = Phi*X + w;% 2. 生成每个分辨单元中的观测值for i=1:N_xfor j = 1:M_y% 首先计算目标的点扩散效应，X(5)对应于目标的强度h =Delta_X*Delta_Y*X(5)/(2*pi*SIGMA^2)*exp(-((X(1)-i*Delta_X)^2+(X(3)-j*Delta_Y )^2)/(2*SIGMA^2));% 保存此时的信号扩散值H_i(i,j) = h;% 然后叠加测量噪声，生成当前分辨单元的测量值Measure_i(i,j) = h + sqrt(R)*randn(1);endendelse% 目标已经消失，恢复到原始的噪声观测for i=1:N_xfor j = 1:M_y% 分辨单元中仅有观测噪声Measure_i(i,j) = sqrt(R)*randn(1);endendendend%*****************************************% 在得到观测值后，对粒子更新%*****************************************% 1. 首先进行目标出现变量的转换c = zeros(2,3);for i = 1:PI_sc(i,1) = 0;for j = 2:PI_s+1% 进行转移概率矩阵计算c(i,j) = c(i,j-1) + PI_T(i,j-1);endend% 判断每个粒子的状态转换for s=1:N% 生成[0,1]上均匀分布的随机量un = rand(1);% 获取当前粒子的目标出现状态位i = X_PF(6,s)+1;m = 2;while (c(i,m) < un)m = m+1;end% 更新当前时刻的标志位X_PF(7,s) = X_PF(6,s);% 保存上一时刻的判断标志X_PF(6,s) = m-2;end% 2. 进行粒子更新for n = 1:N% 2.1 新生粒子的情况if ((X_PF(7,n) == 0) && (X_PF(6,n) == 1))X_PF_i = zeros(7,1);% 在测量值超过门限的区域中均匀地抽取粒子，首先找出超过门限的区域[PosRow,PosCol] = find(Measure_i>r_th);NPoints = length(PosRow);TarPos = ceil(rand(1)*NPoints);% 抽取粒子X_PF_i(1) = PosRow(TarPos);X_PF_i(2) = vmin + (vmax-vmin)*rand(1);X_PF_i(3) = PosCol(TarPos);X_PF_i(4) = vmin + (vmax-vmin)*rand(1);X_PF_i(5) = Imin + (Imax-Imin)*rand(1);X_PF_i(6) = 1;X_PF_i(7) = 0;% 保存的是上一时刻的E判决值X_PF(:,n) = X_PF_i;% 2.2 已存在粒子的情况elseif ((X_PF(7,n) == 1) && (X_PF(6,n) == 1))% 从转移概率处进行取值X_PF_mean = Phi*X_PF(1:5,n);% 抽取新的粒子X_PF_update = X_PF_mean + sqrt(Px_PF)*randn(5,1);% 完成粒子更新X_PF(1:5,n) = X_PF_update;end% 2.3 更新粒子的权值if (X_PF(6,n) == 1)% 计算似然比(考虑了目标扩散效应),首先确定X方向上的目标扩散区域% 横向分辨单元下限确定(下同)Tar_X_min = floor(X_PF(1,n)-p);if (Tar_X_min<= 0)Tar_X_min = 1;end% 纵向分辨单元上限确定(下同)Tar_X_max = ceil(X_PF(1,n)+p);if (Tar_X_max>= N_x)Tar_X_max = N_x;end% 接下来确定Y方向上的目标扩散区域Tar_Y_min = floor(X_PF(3,n)-p);if (Tar_Y_min<= 0)Tar_Y_min = 1;endTar_Y_max = ceil(X_PF(3,n)+p);if (Tar_Y_max>= M_y)Tar_Y_max = M_y;end% 求取似然概率值PL = 1;for i=Tar_X_min:Tar_X_maxfor j=Tar_Y_min:Tar_Y_max% 根据文献公式，求解似然比值h =Delta_X*Delta_Y*X_PF(5,n)/(2*pi*SIGMA^2)*exp(-((X_PF(1,n)-i*Delta_X)^2+(X_ PF(3,n)-j*Delta_Y)^2)/(2*SIGMA^2));Prob = exp(-0.5*h*(h-2*Measure_i(i,j))/R);PL = PL*Prob;endend% 最终得到权值w_i(n) = PL;else% 当粒子出现标识位为0时，不进行判断，直接赋1w_i(n) = 1;endend% 3. 进行权值的归一化处理w_i = w_i./sum(w_i);% 4. 经过上述处理，已经得到了PF-TBD滤波的值，接下来需要进行加权处理% 保存真实值if ((k >=T_ap) && (k <T_dp))% 只有处于目标出现时间段内，才进行状态保存，否则状态置为0 Xtru(:,k) = X;end% 保存经过粒子滤波后的值Xest_PF_UP = zeros(5,1);for id = 1:5Xest_PF_UP(id) = X_PF(id,:)*X_PF(6,:)'/sum(X_PF(6,:));endXest_PF(:,k) = Xest_PF_UP;% 保存当前时刻得到的目标出现概率估计值Prob_PF(k) = sum(X_PF(6,:))/N;% 5. 进行重采样的判断Neff = ceil(1/sum(w_i.^2)); if (Neff < N)% 有效样本点已经小于整个粒子数目，需要进行重采样c = zeros(1,N);c(1) = w_i(1);for s=2:Nc(s) = c(s-1) + w_i(s);end% 开始启动s = 1;% 抽取起始点u = zeros(1,N);un = rand(1)*1/N;for j=1:Nu(j) = un + (j-1)/N;while (u(j) > c(s))s = s+1;end% 设置样本点X_PF(:,j) = X_PF(:,s);% 设定权值w_i(j) = 1/N;endend% 6. 结束当前帧处理过程end% % 绘图% figure% % 绘图% axes1 = axes('FontSize',12, 'FontWeight','bold','Parent',gcf);% title(axes1,'\bf目标方位粒子滤波结果图');% xlabel(axes1,'\bfX方向');ylabel(axes1,'\bfY方向');box(axes1,'on');grid(axes1,'on');hold(axes1,'all'); %% plot1 = plot(Xtru(1,6:23),Xtru(3,6:23), 'LineWidth',2,'Parent',axes1);% plot2 = plot(Xest_PF(1,6:23),Xest_PF(3,6:23),'Color','k','%LineWidth',2,'LineStyle','-.','Parent',axes1);% 绘制出目标真实航迹与经过粒子滤波后的估计航迹figureplot(Xtru(1,6:23),Xtru(3,6:23),'r*'),holdon,plot(Xest_PF(1,6:23),Xest_PF(3,6:23),'ko');。
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红外图像弱小目标PF-TBD算法源程序% 将粒子滤波算法应用于红外弱小目标TBD问题，验证其检测、跟踪目标的有效性clear;clc% 粒子数目N = 2000;% 采样时间T = 1;% 仿真结束时间(采样总帧数)T_end = 30;% 假定目标从某一特定帧开始出现，然后在另一特定帧消失T_ap = 6;T_dp = 24;% 采样时间序列SimTime = zeros(floor(T_end/T),1);% 分辨单元数目N_x = 32; % 横向分布单元数目M_y = 32; % 纵向分布单元数目% 分辨单元的宽度Delta_X = 1;Delta_Y = 1;% 传感器的模糊参数值SIGMA = 0.7;% 目标初始出现概率mu = 0.05;% 目标速度区间vmin = 0.2;vmax = 1;% 目标强度(灰度值)区间Imin = 10;Imax = 30;% 抽样阈值(在大于r_th的区域内均匀分布)r_th = 2.5;% 扩散因子(目标影响相邻分辨单元的程度)p = 3;% 目标Markov 过程转移概率相关参数Pb = 0.05;Pd = 0.05;% 转移矩阵的表达式PI_T = [1-Pb,PbPd,1-Pd];% 转移矩阵PI 的行数(列数)PI_s = size(PI_T,1);% 系统状态转移矩阵Phi = [1,T,0,0,00,1,0,0,00,0,1,T,00,0,0,1,00,0,0,0,1];% 系统噪声协方差矩阵中的目标状态和灰度幅值噪声强度q1 = 0.001; % 目标状态变化强度q2 = 0.01; % 目标灰度值变化强度% 系统噪声协方差矩阵Q = [q1*T^3/3,q1*T^2/2,0,0,0q1*T^2/2,q1*T, 0,0,00,0,q1*T^3/3,q1*T^2/2,00,0,q1*T^2/2, q1*T, 00,0,0,0,q2*T];% 系统观测噪声R = 1.5^2;%*************************************% 变量取值初始化过程%*************************************% 定义滤波初值(假定目标出现时的初值)X = [4.2,0.45,7.2,0.25,20]';% 整个粒子的集合，其中第6位代表当前时刻E判决标识位，而第7位为上一时刻值X_PF = zeros(7,N);% 单个粒子状态值X_PF_i = zeros(7,1);% 初始时假定每个粒子的权值为均匀的w_i = 1/N*zeros(1,N);% 预测粒子的均值及其协方差X_PF_mean = zeros(5,1);Px_PF = Q;Xtru = zeros(5,floor(T_end/T));Xest_PF = zeros(5,floor(T_end/T));% 经PF估计出的目标出现概率Prob_PF = zeros(1,floor(T_end/T));% 每帧红外图像的观测值(以每个像素点为基准)Measure_i = zeros(N_x,M_y);H_i = zeros(N_x,M_y);% 为了计算各粒子的权值，生成初始时刻的红外观测图像for i=1:N_xfor j = 1:M_yMeasure_i(i,j) = sqrt(R)*randn(1);endend% 当考虑不设置阈值的情况时，此时假定目标会在所有的观测单元中随机出现；% 当考虑阈值时，在大于门限的区域内均匀分布(如何实现)% 由于假定目标初始出现概率为0.05，则可认为只有100个粒子的E值为1，其余均为0for i=1:20:2000% 假定每20个粒子出现一个E0=1的粒子X_PF_i = zeros(7,1);% 在测量值超过门限的区域中均匀地抽取粒子，首先找出超过门限的区域[PosRow,PosCol] = find(Measure_i>r_th);NPoints = length(PosRow);TarPos = ceil(rand(1)*NPoints);% 抽取粒子X_PF_i(1) = PosRow(TarPos);X_PF_i(2) = vmin + (vmax-vmin)*rand(1);X_PF_i(3) = PosCol(TarPos);X_PF_i(4) = vmin + (vmax-vmin)*rand(1);X_PF_i(5) = Imin + (Imax-Imin)*rand(1);X_PF_i(6) = 1;X_PF_i(7) = 0;% 保存的是上一时刻的E判决值X_PF(:,i) = X_PF_i;end% 得到各粒子的初始权值for n=1:Nif (X_PF(6,n) == 1)% 横向分辨单元下限确定(下同)Tar_X_min = floor(X_PF(1,n)-p);if (Tar_X_min<= 0)Tar_X_min = 1;end% 纵向分辨单元上限确定(下同)Tar_X_max = ceil(X_PF(1,n)+p);if (Tar_X_max>= N_x)Tar_X_max = N_x;end% 接下来确定Y方向上的目标扩散区域Tar_Y_min = floor(X_PF(3,n)-p);if (Tar_Y_min<= 0)Tar_Y_min = 1;endTar_Y_max = ceil(X_PF(3,n)+p);if (Tar_Y_max>= M_y)Tar_Y_max = M_y;end% 求取似然概率值PL = 1;for i=Tar_X_min:Tar_X_maxfor j=Tar_Y_min:Tar_Y_max% 根据文献公式，求解似然比值h =Delta_X*Delta_Y*X_PF(5,n)/(2*pi*SIGMA^2)*exp(-((X_PF(1,n)-i*Delta_X)^2+(X_ PF(3,n)-j*Delta_Y)^2)/(2*SIGMA^2));Prob = exp(-h*(h-2*Measure_i(i,j))/2/R);PL = PL*Prob;endend% 最终得到权值w_i(n) = PL;else% 当粒子出现标识位为0时，不进行判断，直接赋1w_i(n) = 1;endend% 对各粒子权值归一化处理w_i = w_i./sum(w_i);% % 绘制出初始的粒子分布图% ParPos = find(X_PF(1,:) ~= 0);% NPoint = length(ParPos);%% for i=1:NPoint% plot(X_PF(1,ParPos(i)),X_PF(3,ParPos(i)),'k*'),hold on% end%*****************************************% 开始整个的滤波和处理过程%*****************************************for k=1:T:T_end% 更新当前帧对应的仿真时刻SimTime(k) = (k-1)*T;% 初始化随机数发生器randn('state',sum(100*clock));%*****************************************% 在T_ap之前，由于没有目标出现%*****************************************if (k <T_ap)% 系统状态不发生变化，仅进行量测的更新for i=1:N_xfor j = 1:M_yMeasure_i(i,j) = sqrt(R)*randn(1);endend%*****************************************% 在T_ap之后，目标已经出现，且保持一段时间%*****************************************elseif (k <T_dp)% 目标尚未消失，观测中将带有目标信息，观测采用点扩散模型% 1. 首先更新当前时刻的目标状态w = sqrt(Q)*randn(5,1);X = Phi*X + w;% 2. 生成每个分辨单元中的观测值for i=1:N_xfor j = 1:M_y% 首先计算目标的点扩散效应，X(5)对应于目标的强度h =Delta_X*Delta_Y*X(5)/(2*pi*SIGMA^2)*exp(-((X(1)-i*Delta_X)^2+(X(3)-j*Delta_Y )^2)/(2*SIGMA^2));% 保存此时的信号扩散值H_i(i,j) = h;% 然后叠加测量噪声，生成当前分辨单元的测量值Measure_i(i,j) = h + sqrt(R)*randn(1);endendelse% 目标已经消失，恢复到原始的噪声观测for i=1:N_xfor j = 1:M_y% 分辨单元中仅有观测噪声Measure_i(i,j) = sqrt(R)*randn(1);endendendend%*****************************************% 在得到观测值后，对粒子更新%*****************************************% 1. 首先进行目标出现变量的转换c = zeros(2,3);for i = 1:PI_sc(i,1) = 0;for j = 2:PI_s+1% 进行转移概率矩阵计算c(i,j) = c(i,j-1) + PI_T(i,j-1);endend% 判断每个粒子的状态转换for s=1:N% 生成[0,1]上均匀分布的随机量un = rand(1);% 获取当前粒子的目标出现状态位i = X_PF(6,s)+1;m = 2;while (c(i,m) < un)m = m+1;end% 更新当前时刻的标志位X_PF(7,s) = X_PF(6,s);% 保存上一时刻的判断标志X_PF(6,s) = m-2;end% 2. 进行粒子更新for n = 1:N% 2.1 新生粒子的情况if ((X_PF(7,n) == 0) && (X_PF(6,n) == 1))X_PF_i = zeros(7,1);% 在测量值超过门限的区域中均匀地抽取粒子，首先找出超过门限的区域[PosRow,PosCol] = find(Measure_i>r_th);NPoints = length(PosRow);TarPos = ceil(rand(1)*NPoints);% 抽取粒子X_PF_i(1) = PosRow(TarPos);X_PF_i(2) = vmin + (vmax-vmin)*rand(1);X_PF_i(3) = PosCol(TarPos);X_PF_i(4) = vmin + (vmax-vmin)*rand(1);X_PF_i(5) = Imin + (Imax-Imin)*rand(1);X_PF_i(6) = 1;X_PF_i(7) = 0;% 保存的是上一时刻的E判决值X_PF(:,n) = X_PF_i;% 2.2 已存在粒子的情况elseif ((X_PF(7,n) == 1) && (X_PF(6,n) == 1))% 从转移概率处进行取值X_PF_mean = Phi*X_PF(1:5,n);% 抽取新的粒子X_PF_update = X_PF_mean + sqrt(Px_PF)*randn(5,1);% 完成粒子更新X_PF(1:5,n) = X_PF_update;end% 2.3 更新粒子的权值if (X_PF(6,n) == 1)% 计算似然比(考虑了目标扩散效应),首先确定X方向上的目标扩散区域% 横向分辨单元下限确定(下同)Tar_X_min = floor(X_PF(1,n)-p);if (Tar_X_min<= 0)Tar_X_min = 1;end% 纵向分辨单元上限确定(下同)Tar_X_max = ceil(X_PF(1,n)+p);if (Tar_X_max>= N_x)Tar_X_max = N_x;end% 接下来确定Y方向上的目标扩散区域Tar_Y_min = floor(X_PF(3,n)-p);if (Tar_Y_min<= 0)Tar_Y_min = 1;endTar_Y_max = ceil(X_PF(3,n)+p);if (Tar_Y_max>= M_y)Tar_Y_max = M_y;end% 求取似然概率值PL = 1;for i=Tar_X_min:Tar_X_maxfor j=Tar_Y_min:Tar_Y_max% 根据文献公式，求解似然比值h =Delta_X*Delta_Y*X_PF(5,n)/(2*pi*SIGMA^2)*exp(-((X_PF(1,n)-i*Delta_X)^2+(X_ PF(3,n)-j*Delta_Y)^2)/(2*SIGMA^2));Prob = exp(-0.5*h*(h-2*Measure_i(i,j))/R);PL = PL*Prob;endend% 最终得到权值w_i(n) = PL;else% 当粒子出现标识位为0时，不进行判断，直接赋1w_i(n) = 1;endend% 3. 进行权值的归一化处理w_i = w_i./sum(w_i);% 4. 经过上述处理，已经得到了PF-TBD滤波的值，接下来需要进行加权处理% 保存真实值if ((k >=T_ap) && (k <T_dp))% 只有处于目标出现时间段内，才进行状态保存，否则状态置为0 Xtru(:,k) = X;end% 保存经过粒子滤波后的值Xest_PF_UP = zeros(5,1);for id = 1:5Xest_PF_UP(id) = X_PF(id,:)*X_PF(6,:)'/sum(X_PF(6,:));endXest_PF(:,k) = Xest_PF_UP;% 保存当前时刻得到的目标出现概率估计值Prob_PF(k) = sum(X_PF(6,:))/N;% 5. 进行重采样的判断Neff = ceil(1/sum(w_i.^2)); if (Neff < N)% 有效样本点已经小于整个粒子数目，需要进行重采样c = zeros(1,N);c(1) = w_i(1);for s=2:Nc(s) = c(s-1) + w_i(s);end% 开始启动s = 1;% 抽取起始点u = zeros(1,N);un = rand(1)*1/N;for j=1:Nu(j) = un + (j-1)/N;while (u(j) > c(s))s = s+1;end% 设置样本点X_PF(:,j) = X_PF(:,s);% 设定权值w_i(j) = 1/N;endend% 6. 结束当前帧处理过程end% % 绘图% figure% % 绘图% axes1 = axes('FontSize',12, 'FontWeight','bold','Parent',gcf);% title(axes1,'\bf目标方位粒子滤波结果图');% xlabel(axes1,'\bfX方向');ylabel(axes1,'\bfY方向');box(axes1,'on');grid(axes1,'on');hold(axes1,'all'); %% plot1 = plot(Xtru(1,6:23),Xtru(3,6:23), 'LineWidth',2,'Parent',axes1);% plot2 = plot(Xest_PF(1,6:23),Xest_PF(3,6:23),'Color','k','%LineWidth',2,'LineStyle','-.','Parent',axes1);% 绘制出目标真实航迹与经过粒子滤波后的估计航迹figureplot(Xtru(1,6:23),Xtru(3,6:23),'r*'),holdon,plot(Xest_PF(1,6:23),Xest_PF(3,6:23),'ko');。