基于张量分解的红外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。
红外小目标检测与跟踪算法研究
摘要红外成像技术具有隐蔽性好、抗干扰性能强等优势，已经普遍应用在了军事和民用领域中。
在实际应用中，由于目标距离红外成像系统较远，使得红外目标成像面积小、缺乏形状和纹理特征，导致目标的检测和跟踪非常困难，因而实现对红外小目标准确有效的检测与跟踪是一个重要且艰难的任务。
本文针对红外小目标的独特成像特性，提出通过Tophat算子和改进的Robinson guard滤波器进行融合对红外图像进行预处理，再使用最小错误法阈值分割提取候选红外小目标区域。
在提取候选红外小目标区域的基础上，本文提出了两种不同思路的检测红外小目标的方案，一种是基于传统的滤波思路的多滤波融合红外小目标检测算法，利用红外小目标的成像独特性结合Unger平滑滤波将真实红外小目标从候选区域中提取出来；一种是基于深度学习卷积神经网络ITNet的红外小目标检测算法，利用ITNet网络将真实红外小目标从候选目标中识别出来，当处理对象是红外视频序列时使用多目标关联滤波进一步剔除伪红外小目标，降低虚警率。
基于管道滤波的思路提出利用小目标检测结果进行多目标数据关联跟踪，建立多目标数据关联矩阵进行多目标状态分析完成多目标跟踪任务。
当小目标消失或者成像变弱未检测到时采用粒子滤波算法预测小目标的相关参数，在预测目标点邻域附近对局部图像区域利用单尺度Retinex算法增强后进行分割判断目标是否存在。
将本文的检测与跟踪算法结合起来在多场景下与多种算法进行性能对比，实验结果表明本文提出的算法能在不同背景图像下达到很高的检测精度，即使当目标淹没于背景时也能将其跟踪并检测到。
关键词：红外小目标；多滤波融合；卷积神经网络；多目标数据关联；检测；跟踪AbstractInfrared imaging technology has many advantages such as well-concealment and strong anti-interference ability,it gets a widely use in the military and civilian applications fields.In practical applications,because of the long imaging distance,the infrared targets are small and lack of shape and texture features,thus making target detection and tracking very difficult.Therefore,achieving accurate detection and tracking of infrared small targets is an important and difficult task.In this thesis,it is proposed by using Tophat operator and improved Robinson guard filter to suppress background of infrared images,and using adaptive threshold segmentation to extract the candidate infrared small target regions.On the basis of extracting the candidate infrared small target regions,this thesis proposes two different approaches to detect infrared small targets,one is multi-filters fusion infrared small target detection algorithm based on traditional filtering ideas,the true infrared small targets are extracted from the candidate region by combining the Unger smoothing filter with the imaging uniqueness of the infrared small targets.The other is ITNet(Infrared Target Network)infrared small target detection algorithm based on the deep learning convolution neural network(CNN),and using ITNet networks to identify true infrared targets from candidate targets.When infrared video sequences are processing,using multi-object association filter to further remove the pseudo-infrared small target,lower the false alarm rate.Based on the idea of pipeline filtering,this thesis proposes a multi-objective data association tracking algorithm with small target detection results, and establishes multi-objective data association matrix for multi-objective state analysis to complete multi-object tracking task.When the small targets disappear or target dimming,the motion parameters of the small targets are predicted based on the particle filter algorithm.The local area of the dim targets is enhanced by the Retinex algorithm to determine whether the dim targets exist.The experimental results show that the algorithm proposed in this thesis achieved high detection accuracy under different background images,even when the target is submerged in the background,it can be used to analyze the performance of the algorithm.Key words：Infrared small targets;Multi-filters fusion;CNN;Multi-objects association filter;Detection;Tracking目录摘要 (I)Abstract (II)1绪论1.1研究背景及意义 (3)1.2国内外研究现状 (4)1.3论文的结构安排 (7)2红外小目标检测任务2.1目标检测任务 (10)2.2红外小目标检测任务 (12)2.3本章小结 (15)3红外小目标候选区域提取3.1红外图像背景抑制滤波 (16)3.2获取红外小目标检测候选区域 (21)3.3本章小结 (25)4基于多滤波算法融合的红外小目标检测4.1小目标提取 (27)4.2基于多滤波算法融合的红外小目标算法 (32)4.3实验结果与分析 (33)4.4本章小结 (35)5基于卷积神经网络的红外小目标检测5.1卷积神经网络 (36)5.2基于卷积神经网络的红外小目标检测 (38)5.3实验结果与分析 (41)5.4本章小结 (44)6基于粒子滤波预测的红外小目标跟踪6.1粒子滤波状态预测 (46)6.2单尺度视网膜皮层图像增强 (49)6.3多目标数据关联跟踪算法 (50)6.4实验结果与分析 (54)6.5本章小结 (57)7总结与展望7.1全文总结 (58)7.2未来展望 (59)致谢 (61)参考文献 (62)附录：攻读硕士期间发表的论文 (67)1绪论1.1研究背景及意义运动目标检测与跟踪方法的研究和应用是计算机视觉领域的一个重要研究方向，当前已经拥有诸多应用，早期运动目标检测与跟踪技术会被应用到人体识别、导航避障以及监控系统等这些传统领域[1]，现今随着人工智能、大数据的高速发展运动目标检测与跟踪技术也应用到了前沿的自动驾驶、机器人、无人机等新兴领域。
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。
红外图像序列中运动弱小目标检测的方法研究
。膨胀使得原图的基本形状得以保持但填平了
图像边界上的不平滑的凹陷部分； 腐蚀在保持原图的 基本形状的同时去除了边界上不平滑的凸出部分； 开 运算先对图像进行腐蚀运算再进行膨胀运算， 能去掉 图像中的孤立区域和毛刺； 闭运算先对图像进行膨胀 运算再进行腐蚀运算， 可以填充内部小洞并将两个紧 邻的区域连通起来。由此可见， 可以通过开运算选择 合适的结构元素， 去除图像中的小目标和噪声， 再用原 始图像减去开运算后的图像就能去除平缓变化的背 景， 提取出小目标和噪声。在背景变化复杂的情况下 可以通过背景估计去除背景干扰。对于特别弱小的目 标， 在目标运动速度小于 l 像素 / 帧的情况下还可以通 过先膨胀再能量累积的方法提高信噪比。本文实验部 分采用的结构元素为 3 > 3 平顶结构。 !." 目标分割— — —似然比检测 原图像经预处理后， 得到目标 （ 和高频 I m， I， I） 噪声 N （ m， 。自然背景下噪声近似可看作高斯 I， I） 分布的， 而弱小目标近似为均匀分布的。 因此， 背景噪声和目标的概率密度函数可分别表
SE = 0 （5） St 其中，U 、 （ x ，y ） 在 x、 1 分别为点 y 方向的瞬时运动速 度。
（ U， 1 ）+ 7E 对连续的 K 帧图像， 假设 Ex 、 Ey 、 Et 分别为 t 时 刻图像中任一点 （ x ，y ） 的图像辐射 E （ x， 关于 x 、 y， t） 则对某一个可能的目标点 （ xi ，yi ） 有： y、 t 的偏导数， ExiIU + EyiI1 + EtiI = 0 （ I = l， …， （6） 2， K） 即运动约束直 上式可看作速度平面上的 K 条直线， 线。由于目标运动具有连续性和关联性， 在连续的 K 帧图像中目标速度近似不变 （ K 值视目标运动速度而 定， 不宜太大） ， 则同一目标运动轨迹上的点对应的运 动约束直线必然在速度平面上交于一非零点； 背景中
红外小目标检测与跟踪算法研究共3篇
红外小目标检测与跟踪算法研究共3篇红外小目标检测与跟踪算法研究1红外小目标检测与跟踪算法研究红外小目标检测和跟踪是指根据红外图像信息，识别出图像中的小目标，并跟踪其运动轨迹。
这一领域与军事、安防等方面有着重要的应用价值。
针对这一问题，目前已经涌现出了很多相关的研究成果。
红外小目标检测与跟踪技术的研究主要面临着两个关键难题：一是如何从复杂的背景中准确提取出目标；二是如何在目标运动轨迹复杂多变的情况下，实现对目标的快速、准确跟踪。
在红外小目标检测方面，常用的方法主要有基于像素的方法和基于特征的方法。
基于像素的方法是指利用像素的灰度信息进行目标提取，例如常用的背景差分法和帧间差分法。
这些方法简单易于实现，但是对目标和背景的分离要求较高，在存在强烈噪声和变化的情况下效果可能不佳。
相比之下，基于特征的方法则能更好地克服这些问题。
其中，既有基于几何形状特征的方法，如Hough变换、连通区域分析等；也有基于局部纹理、颜色特征的方法，如基于Gabor滤波器、小波变换等方法。
利用人工神经网络可以对进一步的信息抽取，从而提高检测性能。
这些方法对目标的提取效果较好，但是对搜索速度和目标方向变化较快的情况下稳定性还有待进一步提高。
针对红外小目标跟踪问题，目前常用的方法主要有基于模型预测的方法和基于特征匹配的方法。
基于模型预测的方法即通过先验知识，构建出目标的运动模型，再通过运动模型预测目标在下一帧中的位置，从而实现对目标的跟踪。
该方法具有较强的鲁棒性和准确性，但是需要较多的先验知识和手工定义。
基于特征匹配的方法则是利用图像中不同区域之间的共性特征，如颜色、纹理等信息，实现对目标的跟踪。
该方法容易实现，但对目标的选择、特征提取等方面存在较大的挑战。
除此之外，还有一些新兴的算法应用在红外小目标检测和跟踪中，如卷积神经网络（CNN）和深度学习等技术。
这些方法通过检测和跟踪的联合优化，实现了对目标的更加准确和稳定的跟踪。
在将红外小目标检测和跟踪技术广泛应用于实际工程中时，我们需要考虑实际应用中的问题，如复杂场景下的干扰、恶劣的天气条件等。
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。
基于Transformer的红外小目标分割算法研究
现代电子技术Modern Electronics TechniqueSep. 2023Vol. 46 No. 182023年9月15日第46卷第18期0 引 言红外目标识别和检测是现代军事领域的一项关键技术，被广泛应用于红外搜索和跟踪系统[1‐2]。
与基于可见光图像的一般目标识别方法相比，红外弱小目标检测具有以下缺陷：首先，红外检测距离长、分辨率低，红外图像中小目标往往占据很少的像素，从而难以获取目标的形状、物理结构和纹理等细节信息；其次，图像信噪比低、背景复杂，目标和背景之间的对比度差，容易淹没在背景图像中。
由于上述不足，红外搜索和跟踪系统很容易失去目标，无法完成攻击和防御任务。
因此，提高红外搜索跟踪系统的探测能力具有重要的工程应用价值。
针对基于单帧的红外小目标检测，人们已经提出了大量的方法，包括基于形态学滤波的方法[3]、基于局部对比度的方法[2]和基于主成分分析的方法[4]等。
这些传统方法依赖于预先设置的目标特征进行检测，然而在实际DOI ：10.16652/j.issn.1004‐373x.2023.18.002引用格式：张严，段沛沛，车祎瑜.基于Transformer 的红外小目标分割算法研究[J].现代电子技术，2023，46（18）：8‐14.基于Transformer 的红外小目标分割算法研究张 严1， 段沛沛2， 车祎瑜3（1.陕西科技大学 电子信息与人工智能学院， 陕西 西安 710021；2.西安石油大学 计算机学院， 陕西 西安 710065；3.西安驭见半导体科技有限公司， 陕西 西安 710076）摘 要： 红外小目标由于成像距离远，在其图像中仅为很少的几个像素点，因此无法有效获取目标的形状、纹理等特征，进而难以将其从复杂背景中提取出来。
文中在分析红外小目标图像特点的基础上，将已在自然语言处理领域取得成功的Transformer 模型引入到红外小目标检测领域，提出一个基于Transformer 模型的红外小目标图像分割网络U‐former 。
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。
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。
【CN109934815A】一种结合ATV约束的张量恢复红外弱小目标检测方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910202771.1(22)申请日 2019.03.18(71)申请人 电子科技大学地址 611731 四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号(72)发明人 张兰丹 彭真明 杨春平 赵学功 彭凌冰 张天放 刘雨菡 吕昱霄 宋立 彭闪 王警宇 (74)专利代理机构 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230代理人 杨保刚(51)Int.Cl.G06T 7/00(2017.01)G06T 7/136(2017.01)(54)发明名称一种结合ATV约束的张量恢复红外弱小目标检测方法(57)摘要本发明公开了一种结合ATV约束的张量恢复红外弱小目标检测方法，涉及红外图像处理及目标检测领域；其包括步骤1：构建原始图像的三阶张量；步骤2：构建原始图像的先验信息权重张量；步骤3：利用张量logDet函数和张量l 1范数，结合ATV约束，构建目标函数，将三阶张量和先验信息权重张量输入目标函数，利用ADMM求解目标函数获取背景张量和目标张量；步骤4：根据背景张量和目标张量重构背景图像和目标图像；步骤5：对目标图像进行分割输出目标检测结果；本发明克服现有方法易受背景边缘和噪声的影响导致红外弱小目标检测中虚警率高的问题和核范数引起的局部最优性问题，提了高目标检测和背景抑制能力，提高了目标检测的准确率。
权利要求书4页 说明书13页 附图6页CN 109934815 A 2019.06.25C N 109934815A1.一种结合ATV约束的张量恢复红外弱小目标检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：构建原始图像的三阶张量；步骤2：提取原始图像的先验信息，构建先验信息权重张量；步骤3：利用张量logDet函数和张量l 1范数，结合ATV约束，构建目标函数，将三阶张量和先验信息权重张量输入目标函数，利用ADMM求解目标函数获取背景张量和目标张量；步骤4：根据背景张量和目标张量重构背景图像和目标图像；步骤5：对目标图像进行自适应阈值分割确定目标的位置，输出目标检测结果。
基于随机化张量算法的红外弱小目标检测
基于随机化张量算法的红外弱小目标检测
蹇渊;黄自力;王询
【期刊名称】《激光技术》
【年(卷),期】2024(48)1
【摘要】为了降低基于张量低秩稀疏分解的红外弱小目标检测算法的计算复杂度,提升红外弱小目标的检测性能,将图像时空张量与随机化算法进行结合,提出了一种
基于随机化张量算法的红外弱小目标检测算法。
首先将红外图像序列构造成时空张量作为张量优化模型的输入,然后使用随机化张量算法求解张量优化模型,最后将计
算得到的稀疏张量还原为图像,获得目标图像。
结果表明,相比于传统基于低秩稀疏
分解的算法,所提出的算法不仅计算速度快,而且具有较好的弱小目标检测性能。
该
研究为提升基于张量低秩稀疏分解的红外弱小目标检测算法的运算速度提供了参考。
【总页数】8页(P127-134)
【作者】蹇渊;黄自力;王询
【作者单位】西南技术物理研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
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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。
其次，张量分解算
法本身的计算复杂度较高，需要更高效的算法和硬件支持。
此外，针对特定目标的检测算法还需要更深入的研究。
综上所述，基于张量分解的红外弱小目标检测算法是一种有效的方法，可以在红外图像中提取目标的显著性特征，对弱小目标进行检测。
然而，该算法还存在一些问题需要解决。
相信随着研究的深入和发展，基于张量分解的红外弱小目标检测算法将会取得更好的效果，并在实际应用中得到广泛的应用。