基于视觉显著性的红外图像弱小目标检测方法

合集下载

基于视觉对比度机制的红外弱小目标检测算法

9%3:&),1%42V565/7@/6E.653/.#94-M6%8$2.56-.0/8C624-0#%$86%8$2.56-.0/6-M5/#0M%.4;-86%/#.C5/-C; $%7-/30/2.6.4$2
;! 引 ! 言
红外弱小目标的准确检测可以实现武器系统精确制导和对危险目标的早期预警'是红外制导和目标跟踪的关键技术 $ *"B+ 红外成像技术自身具备被动隐藏)成像距离远等特性'通常用于侦查远距离目标$在长距成像时'被测目标在红外图像中占据的像素比较少'缺乏可供利用的特征 ' *!+ 导致其检测难度增加$红外传感器在拍摄过程中会伴随出现高亮像素点噪声'这类噪声的亮度等于或略高于目标像
网址 @@@&-,-;/%/&8$0
基于视觉对比度机制的红外弱小目标检测算法
蔡 ! 军黄袁园李鹏泽赵子硕邓 ! 撬
重庆邮电大学自动化学院重庆 !)))=<
!!摘!要针对红外图像中空天海天等复杂背景及像素点噪声容易造成检测虚警的问题提出一种基于视觉对比度机制的红外弱小目标检测算法首先通过新定义的局部对比度算子获取对比度增强的图像该步骤可抑制背景杂波与像素点噪声对检测的干扰提高图像的信杂比增强目标区域的视觉显著性然后利用多尺度方法优化图像的显著区域以增强算法的适用性从而实现算法对不同尺寸的弱小目标的有效检测最后利用自适应阈值分割方法获取待检测的真实目标实验结果表明该算法无需图像预处理环节即可实现对不同尺寸的弱小目标的鲁棒性检测对比常用算法具有快速性高效性和较强的适用性

基于曲率滤波和视觉显著性的红外小目标检测

第50卷第4期2023年北京化工大学学报(自然科学版)Journal of Beijing University of Chemical Technology (Natural Science)Vol.50,No.42023引用格式:王钰,赵明晶,谢晓明,等.基于曲率滤波和视觉显著性的红外小目标检测[J].北京化工大学学报(自然科学版),2023,50(4):75-86.WANG Yu,ZHAO MingJing,XIE XiaoMing,et al.Infrared small target detection based on curvature filtering and visual significance[J].Journal of Beijing University of Chemical Technology (Natural Science),2023,50(4):75-86.基于曲率滤波和视觉显著性的红外小目标检测王　钰1　赵明晶2*　谢晓明1*　李　伟2(1.北京化工大学信息科学与技术学院,北京　100029;2.北京理工大学信息与电子学院,北京　100081)摘　要:红外成像因具有隐蔽性强㊁环境适应能力强和抗干扰能力强等优点,被广泛用于军事和民用领域㊂为了实现对红外小目标的高精度检测,提出了一种基于曲率滤波和视觉显著性相结合的红外小目标检测算法㊂首次将曲率滤波引入红外小目标检测中,对图像中的背景进行估计,然后将背景估计结果与原图像进行差分,使得图像中的大部分背景被显著抑制㊂为了减小残余的部分高强度杂波对目标的正确检测产生影响,利用形态学方法将高强度杂波移除㊂为了进一步提高目标的检测精度,提出了一种局部对比度算法进行杂波抑制及目标增强㊂最后,采用自适应阈值分割方法得到显著的小目标㊂对本文所提算法与其他算法在5个数据集上进行了比较分析,结果表明,本文算法的信杂比(SCR)与背景抑制因子(BSF)远高于其他算法,在检测率和误报率方面也明显优于其他算法㊂关键词:红外小目标;曲率滤波;局部对比度;单帧检测中图分类号:TP751 DOI :10.13543/j.bhxbzr.2023.04.010收稿日期:2022-08-18基金项目:航空科学基金项目(ASFC -20200051072001)第一作者:女,1996年生,硕士生*通信联系人赵明晶,E⁃mail:631240891@ 谢晓明,E⁃mail:xmxie@引　言红外成像因具有隐蔽性强㊁可全天时工作㊁可穿透云雾以及抗电磁干扰能力强等优点,在军事和民用领域得到了广泛应用[1]㊂同时,目标种类的多样性㊁环境的复杂性等对红外目标检测技术提出了更高的要求[2]㊂在实际获取图像的过程中,目标和背景通常会以非常快的速度变化,导致获得的红外图像整体比较模糊㊁缺乏纹理细节信息㊁目标与背景的对比度降低等问题[3],这些问题都给小目标的精确检测增加了难度㊂现有的红外小目标检测算法从单帧和多帧两个方面来解决以上难点㊂单帧检测算法主要利用帧内的信息,对于复杂场景图像中的小目标较难检测,但其检测速度较快,易于通过硬件实现;多帧检测算法需要依赖帧间的信息,而帧间信息的连续性通常受到红外设备和目标快速变化的影响[4],其检测性能会下降㊂近年来,人们对传统的单帧红外小目标检测算法进行了很多相关研究㊂基于空域滤波的检测算法通过对背景估计来检测小目标,例如最大中值和最大均值滤波[5]㊁双边滤波[6]㊁形态学滤波Top -hat 变换[7]等算法㊂经典的Top -hat 变换广泛用于红外目标检测,但是它对噪声很敏感,在处理背景杂乱的图像时会出现大量的虚警,且依赖结构元素的选取㊂为了解决这些问题,Zhao 等[8]提出了一种新的形态特征提取算法(MMP)用于红外小目标检测,该算法能够更好地利用红外图像中的空间信息㊂此外,基于视觉显著性的算法也获得了很好的检测效果㊂Chen 等[9]在人类视觉对比度机制的启发下,提出了一种局部对比度算法(LCM),该算法是基于目标与周围背景的对比度差异来实现目标增强的,但是在实际应用中会出现很高的虚警率㊂为了克服上述缺点,人们提出了很多改进的算法㊂Shi 等[10]提出了高速的多尺度局部对比度算法(HB -MLCM),该算法在检测速度和检测能力方面表现很好;Han 等[11]根据红外图像中噪声的种类,提出了多尺度局部对比度算法(RLCM),该算法对复杂背景下小目标的处理具有较好的鲁棒性;为了避免区域交叠造成的目标漏检,穆靖等[12]提出了三层模板局部差异度量算法(TTLDM),该算法具有很好的实时性并且避免了多尺度运算导致的算法复杂度提高,但此类算法中大多数不能兼顾实时性和检测性能,对背景杂波的抑制也不充分,导致虚警率较高㊂还有一类算法利用红外图像背景的非局部自相关特性和目标的稀疏性,将图像的背景和目标分别视为稀疏矩阵和低秩矩阵进行处理,取得较好的效果[13-14]㊂如Gao 等[13]提出的红外图像块模型(IPI)就是经典的非局部先验算法,该模型对于高度变化的复杂场景具有很好的适应性,但此类算法的复杂度高,实时效果差㊂此外,人们还将一类新的算法应用于红外小目标检测,这种算法通过将红外图像的三维灰度图看成空间曲面,利用目标与背景的空间曲率差异来最小化图像曲率,进而实现对目标的检测㊂例如Zhao 等[15]提出了主曲率函数滤波的检测算法,该算法对于复杂背景下的目标检测效果较好,但此类算法需要计算每个像素的主曲率,其计算复杂度高,且要求图像二次可导,这一假设较难满足㊂为了解决这一问题,Gong 等[16]提出了曲率滤波理论,通过将图像视为局部可展曲面来最小化曲率,目前该算法在图像去噪方面已得到广泛使用,但是还未应用于红外小目标检测㊂针对以上算法中存在的问题,本文提出了一种基于曲率滤波和视觉显著性相结合的红外小目标检测算法㊂首先采用改进的曲率滤波算法和背景差分操作来抑制图像中的大部分背景,然后提出了一种局部对比度算法,以进一步提高目标和背景之间的对比度㊂与其他算法相比,本文提出的算法能够更有效地检测小目标,并且具有较低的误报率㊂1　基于曲率滤波和视觉显著性相结合的红外小目标检测算法1.1　红外图像特性分析在远距离情况下,红外图像容易受到红外设备和复杂天气的影响,形成的图像具有如下特点㊂(1)背景通常分布较为均匀且占据图片中大量的像素,具有一定的连续性,其内部对比度不突出;(2)一般来说,小目标只占据图像的几个或者十几个像素,其大小不确定,需要自适应地检测目标大小㊂此外,由于目标的高速运动和背景的快速变化,形成的小目标可能会模糊,缺乏结构纹理信息,帧间信息也可能不连续㊂受到距离和设备等因素的影响,小目标的灰度通常也不明显,容易被背景杂波所淹没,导致其内部对比度不突出㊂基于以上分析,本文提出了一种将曲率滤波和视觉显著性相结合的红外小目标检测算法㊂该算法的检测流程如图1所示㊂针对红外图像中目标占据的像素很小,大量的背景及变化容易对目标检测结果造成干扰的问题,提出了改进曲率滤波的背景抑制方法㊂采用全变分曲率滤波算法估计图像的整体背景,将得到的背景估计结果与原图进行差分,并用形态学方法进一步处理差分后的残余杂波,以减弱背景对目标的干扰㊂然后,依据人类视觉显著注意力机制的特点,提出了一种局部对比度算法,以进一步提高目标和背景之间的对比度,从而提高目标的检测率㊂最后,采用自适应阈值分割方法进行目标检测㊂图1　本文所提算法的总流程图Fig.1　General flowchart of the proposed algorithm㊃67㊃北京化工大学学报(自然科学版) 2023年1.2　基于改进曲率滤波的背景抑制在红外小目标检测中,由于拍摄距离通常较远,得到的图像中目标呈现出弱”和小”的特性㊂背景变化通常也会对目标产生严重干扰,使得目标不易被正确检测㊂因此,首先对背景进行抑制是提高目标检测率的一种重要手段㊂全变分曲率滤波算法[16]能够较好地去除图像中的噪声,因此本文采用全变分曲率滤波算法对红外图像的背景部分进行估计,然后将背景估计结果与原图像进行差分,得到对红外图像中的背景进行初步抑制的结果,这样能够极大地减少背景对目标正确检测的干扰㊂全变分曲率滤波算法以变分模型为理论基础,通过构造的局部滤波器快速求解变分模型㊂与传统的变分模型求解相比,它不需要计算曲率,因此不需要假设图像是可导的㊂该算法将图像视为分段常值可展曲面,采用局部近似图像进行滤波,通过一定次数的迭代使得图像尽可能可展,从而逼近原始图像㊂全变分曲率滤波算法通过构造一个3×3的窗口,计算中心像素R i,j到其邻域内所有切平面的投影距离d i(i=1,2, ,8)㊂d1=R i-1,j-1+R i-1,j+R i,j-1+R i+1,j-1+R i+1,j5-R i,j d2=R i-1,j+R i-1,j+1+R i,j+1+R i+1,j+R i+1,j+15-R i,j d3=R i-1,j-1+R i-1,j+R i-1,j+1+R i,j-1+R i,j+15-R i,j d4=R i+1,j-1+R i+1,j+R i+1,j+1+R i,j-1+R i,j+15-R i,j d5=R i-1,j-1+R i-1,j+R i-1,j+1+R i,j-1+R i+1,j-15-R i,j d6=R i-1,j-1+R i-1,j+R i-1,j+1+R i,j+1+R i+1,j+15-R i,j d7=R i+1,j-1+R i+1,j+R i+1,j+1+R i-1,j-1+R i,j-15-R i,j d8=R i+1,j-1+R i+1,j+R i+1,j+1+R i-1,j+1+R i,j+15-R i,j(1)然后通过选择最小切平面距离来校正中心像素值,其计算式如下㊂Q i,j=R i,j+d ms.t.|d m|=min{|d i|},i=1,2, ,8(2)式中:Q i,j为校正后的中心像素值,d m为找到的最小切平面距离㊂通过式(1)和(2)可以有效地判断中心像素是噪声点还是边缘点:当中心像素是一个噪声点时,它将会被平滑;当中心像素是一个边缘点时,它将不会被平滑㊂当经过一定次数的迭代后,就可以得到背景图像Q㊂因此,可以通过从原始的红外图像中减去背景图像Q来获得背景抑制的结果,将得到的结果记为A,公式如下㊂A i,j=max{I i,j-Q i,j,0}(3)式中:A i,j为背景差分的图像,I i,j为原始红外图像㊂由式(3)易知平滑背景的输出为零,目标区域会被保留,大部分背景区域被显著抑制㊂但是全变分曲率滤波算法在对背景进行估计时会使得图像中的纹理细节信息过于平滑,因此在进行背景差分之后,会留下一些高强度的残余杂波,对目标的正确检测产生影响㊂为此,本文采用5×5的圆盘算子进行先腐蚀后膨胀的形态学操作来进一步减弱这些高强度的残余杂波㊂基于改进曲率滤波的背景抑制过程如图2所示,其中红色方框部分为结果放大的区域,绿色圆框部分为目标区域㊂由图2(b)可以明显看出,经过曲率滤波操作之后,图像中的背景被显著抑制,目标得到明显突出㊂由图2(c)可以看出,经过形态学操作后,高强度的残余杂波得到有效减弱㊂最终得到的图像更适合使用局部对比度算法来增强小目标并抑制背景,也就是说在真正的小目标区域内局部对比度会更突出,而其他区域的局部对比度经过上述操作后会变弱㊂1.3　基于局部对比度的目标增强经典的局部对比度算法依据目标与邻域背景的差异性,将每个目标区域的最大像素点与其周围区域像素点的均值比作为目标区域的增强因子,这样极易增强图像中原本存在的噪声,造成大量虚警,并且由于需要逐像素运算,计算成本较高,实时性也会受到影响㊂因此,本文提出了一种改进的局部对比度算法,通过差值局部对比描述和多尺度运算结果融合来增强目标及扩大局部差异㊂从图2(c)中可以看出,在经过改进曲率滤波操作后,大部分背景和高强度残余杂波得到抑制㊂为了提高目标检测率㊁降低虚警率,进一步提升目标和背景之间的对比度是至关重要的㊂因此,本文提出了一种增强局部差的方法,所使用的窗口模型如图3所示,模型分为内外两个区域,内部为目标区域T,外部为其邻域背景区域B㊂采用小目标与其邻域背景的灰度均值之差d来㊃77㊃第4期王　钰等:基于曲率滤波和视觉显著性的红外小目标检测图2　基于改进曲率滤波的背景抑制Fig.2　Background suppression based on improvedcurvature filtering图3　窗口模型Fig.3　Window model 描述局部对比度(式(4))㊂d =m T -m B(4)m T =1N T∑N Ti =1v i (5)m B =1N B∑N Bj =1v j (6)式中:m T 为目标区域的灰度均值,m B 为背景区域的灰度均值,N T 为目标区域的像素数,N B 为背景区域的像素数,v i 为目标区域第i 个像素的灰度值,v j 为背景区域第j 个像素的灰度值㊂在实际应用中,红外小目标的大小通常是不断变化的,当小目标进入红外搜索和跟踪系统时,随着距离的改变,其大小变化范围一般在2×2和12×12像素之间[17],因此需要选取不同窗口大小的目标区域来估计真实的红外小目标㊂L k =m k T -m kB ,k =1,2,3,4(7)式中:k 为当前选取的第k 个目标尺度,m k T 和m kB 分别为当前尺度下目标区域和背景区域的像素均值,L k 为当前选取的第k 个目标尺度的局部对比度㊂将得到的不同尺度的局部对比图进行Had⁃amard 乘积后,可以获得显著的小目标㊂为了进一步增强红外小目标与背景的差异,对获得的显著目标结果进行平方,计算如下㊂S =(L 1 L 2 L 3 L 4)2(8)式中:S 为最终获得的局部对比度图㊂从以上定义中可以看出,当目前像素属于背景像素时,有L k ≈0和S ≈0,当目前像素属于目标像素时,有L k >0和S ≫0㊂因此,使用Hadamard 乘积能够进一步扩大目标和背景之间的对比度,从而达到使亮度较大的目标更亮,亮度较小的目标更暗的目的㊂本文将小目标的区域大小分别设置为3×3㊁5×5㊁7×7和9×9,背景区域大小设为固定尺寸15×15,这样有利于提高检测速度㊂1.4　自适应阈值分割经过以上处理之后得到最终的小目标显著图,为了使得到的小目标更加直观,采用一种阈值分割方法[18]分离目标㊂Thr =μ+λ×σ(9)式中:Thr 为阈值分割后的结果图;μ为背景均值;σ为背景标准差;λ的取值根据最佳的图像分割效果来确定,对于不同的算法和数据集而言,λ的取值差异较大,其取值范围一般在10~90之间㊂2　算法验证为了验证本文所提算法的有效性,将本文算法与IPI 算法[13]㊁LCM 算法[9]㊁RLCM 算法[11]㊁Top -hat 算法[7]㊁HB -MLCM 算法[10]和TTLDM 算法[12]进行对㊃87㊃北京化工大学学报(自然科学版) 2023年比分析㊂选取5组不同场景下的红外图像(见表1)进行测试,测试环境在MATLAB R2021a 中编译㊂表1　选取的红外图像数据集Table 1　Selected infrared image datasets数据集帧数像素背景描述Dataset130256×200较强云杂波空天场景Dataset280450×400目标淹没在较强云杂波空天场景Dataset3100300×256目标淹没在较弱云杂波空天场景Dataset440256×200较弱云杂波空天场景Dataset540300×300低空多建筑场景2.1　评价指标为了评价不同红外小目标检测算法的背景抑制和目标增强效果,采用信杂比(SCR)㊁信杂比增益(SCRG)㊁背景抑制因子(BSF)作为评价指标,其计算式如下㊂R SCR=|μt -μb |σb (10)G SCRG=SCR out SCR in (11)F BSF =C in C out(12)式中:R SCR 为信杂比,G SCRG 为信杂比增益,F BSF 为背景抑制因子,μt 为目标的平均像素大小,μb 为目标周围区域的像素值大小,σb 为目标周围的像素值标准差,SCR in 为输入图像的信杂比,SCR out 为输出图像的信杂比,C in 和C out 分别为原图像和经过处理后的输出图像的标准差㊂SCR 值越大,小目标越容易被检测到;SCRG 反映了目标的输入输出相对于背景的增强程度,也可以用来描述小目标检测的难度,SCRG 值越大,目标的增强程度越大;BSF 反映了背景的抑制效果,BSF 值越大,抑制效果越好㊂对于检测结果,通常利用检测率(P d )和虚警率(F a )来评价目标的检测精度,其计算式如下㊂P d =N trueN actual×100%(13)F a =N falseN total×100%(14)式中:N true 为检测到的真实目标数,N actual 为总的真实目标数,N false 为检测到的虚假目标数,N total 为检测到的所有目标数㊂当以下条件都符合时,认为检测到的小目标是正确的[19]:(1)检测到的目标和真实目标的中心像素之差小于5个像素;(2)真实目标和检测到的目标的像素有重叠㊂2.2　参数选择2.2.1　迭代次数在实验过程中发现,全变分曲率滤波的迭代次数会对算法的检测性能造成一定影响㊂本文比较了不同迭代次数下所提算法的性能,结果见表2㊂可以看出,当迭代次数为10次时在Dataset5中出现了虚警,当迭代次数为20次时算法性能达到了最佳,当迭代次数继续增加时算法性能并未出现变化,但检测效率下降㊂因此,最终选择20次为全变分曲率滤波的迭代次数㊂表2　迭代次数对所提算法性能的影响Table 2　Effect of the number of iterations on theperformance of the proposed algorithm迭代次数Dataset1Dataset2Dataset3Dataset4Dataset5P d /%F a /%P d /%F a /%P d /%F a /%P d /%F a /%P d /%F a /%1010001000100010001004.762010001000100010001000301000100010001000100050100010001000100010001001001000100010001002.2.2　目标尺度表3为不同目标尺度对本文算法的SCR㊁SCRG 和BSF 的影响㊂可以看出,当选用的目标尺度大小表3　本文算法在不同目标尺度下的SCR㊁SCRG 和BSF 平均值Table 3　Average values of SCR,SCRG and BSF of the proposed algorithm for different target scales目标尺度Dataset1Dataset2Dataset3Dataset4Dataset5SCRSCRGBSFSCRSCRGBSFSCRSCRGBSFSCRSCRG BSFSCRSCRGBSF3×3㊁5×5154.2866.3969.29269.23179.33458.93287.63394.00123.2845.427.7862.57347.3046.2396.903×3㊁5×5㊁7×7163.4667.5772.49262.02174.38462.02287.17401.06125.6344.217.5671.16316.5442.60134.923×3㊁5×5㊁7×7㊁9×9175.5771.7575.10260.77173.71463.07291.05406.34126.0450.758.7371.19348.4746.38365.97 粗体数字代表最优结果㊂㊃97㊃第4期王　钰等:基于曲率滤波和视觉显著性的红外小目标检测为3×3和5×5时,数据集2的SCR 和SCRG 值大于其他目标尺度的融合结果;当目标尺度大小为3×3㊁5×5㊁7×7和9×9时,数据集1㊁3㊁4㊁5的SCR㊁SCRG 和BSF 值均大于其他目标尺度的融合结果㊂因此,选用3×3㊁5×5㊁7×7和9×9的目标尺度大小进行目标结果融合会对本文算法产生较好的效果㊂2.3　结果分析2.3.1　定性分析为了直观地比较不同算法的检测效果,从5个数据集中分别选取1张示例图片来展示检测结果及相应的三维灰度图,结果如图4~8所示㊂其中,三维灰度图的x 轴㊁y 轴分别表示图像像素的横坐标和纵坐标,z 轴表示图像的像素值,图像中的小目标由红框框出㊂可以看出,对于示例图片1~4,LCM㊁RLCM 和Top -hat 算法的处理结果中均含有大量的背景杂波和噪声,而IPI 和HB -MLCM 算法的检测结果较好,仅存在少量的背景杂波和噪声㊂对于示例图片5,以上5种算法表现均不佳,均含有大量的背景杂波和噪声㊂TTLDM 算法对示例图片1㊁2和4的检测效果不佳,其结果中含有大量的背景杂波和噪声㊂而本文所提算法的检测结果在各个示例图片中均没有背景杂波,目标的亮度能够被很好地提高,表现出较好的检测性能㊂图4　不同算法对示例图片1的检测结果Fig.4　Detection results of different algorithms for example picture 12.3.2　定量分析表4为不同算法的SCR㊁SCRG 和BSF 值㊂可以看出,LCM㊁RLCM㊁Top -hat 算法的SCR㊁SCRG㊁BSF 值均较低,IPI㊁HB -MLCM 和TTLDM 算法在不同数据集中的SCR㊁SCRG 和BSF 值仅次于本文的算法,但与本文算法的差距很大,本文所提算法的结果最优㊂表5为不同算法的检测率和虚警率㊂可以看㊃08㊃北京化工大学学报(自然科学版) 2023年图5　不同算法对示例图片2的检测结果Fig.5　Detection results of different algorithms for example picture 2表4　不同算法的SCR㊁SCRG 和BSF 平均值Table 4　Average values of SCR,SCRG and BSF for different algorithms算法Dataset1Dataset2Dataset3Dataset4Dataset5SCRSCRG BSFSCRSCRGBSFSCRSCRG BSFSCRSCRG BSFSCRSCRG BSFIPI141.2651.2822.3526.9016.41216.04136.37207.2342.0122.613.9524.69111.5115.3811.83LCM3.511.290.704.062.671.035.528.720.894.020.751.136.180.820.98RLCM6.482.482.107.594.8818.499.4112.793.374.320.816.6211.841.5816.54Top -hat16.015.631.8711.257.1020.807.348.372.1116.822.996.1617.752.414.53HB -MLCM 59.8021.5620.0061.8940.38290.3768.5187.3549.7830.575.3747.1449.556.637.23TTLDM42.8313.2616.8348.8131.1962.05219.09254.7861.8121.813.8422.4697.9413.5761.64本文算法175.5771.7575.10260.77173.71463.07291.05406.34126.0450.758.7371.19348.4746.38365.97 粗体数字代表最优结果,下划线数字代表次优结果㊂出:在检测率为100%的情况下LCM 算法的表现最差,在不同的示例图片上均有不同程度的虚警率;IPI㊁RLCM㊁Top -hat 和TTLDM 算法在处理数据集时均有误检的情况;HB -MLCM 算法在处理数据集1~㊃18㊃第4期王　钰等:基于曲率滤波和视觉显著性的红外小目标检测图6　不同算法对示例图片3的检测结果Fig.6　Detection results of different algorithms for example picture 3表5　不同算法的检测率和虚警率Table 5　Detection rates and false alarm rates of different algorithms算法Dataset1Dataset2Dataset3Dataset4Dataset5P d /%F a /%P d /%F a /%P d /%F a /%P d /%F a /%P d /%F a /%IPI1000701.75100097.5010088.06LCM10028.5710052.11000.991004.7610088.44RLCM10056.5210011.111006.981006.981000Top -hat10030.2310032.21000.99100010080.6HB -MLCM 100010001000100010097.88TTLDM 1006.2591.2558.87100010001000本文算法100010001000100010004时检测率很高,表现出很好的检测性能,但在处理数据集5时出现了大量虚警;TTLDM 算法可以较好地处理示例图片3~5,但在处理示例图片1和2时均有误检的情况;本文所提出的算法可以在保证检测率为100%的情况下同时保持较低的虚警率,其结果均优于其他算法㊂㊃28㊃北京化工大学学报(自然科学版) 2023年图7　不同算法对示例图片4的检测结果Fig.7　Detection results of different algorithms for example picture4表6为采用不同算法处理数据集的单帧平均运行时间㊂对每个数据集分别进行实验,取数据集总时间的平均值作为单帧的运行时间㊂可以看出,IPI 和RLCM的运行速度较慢,LCM㊁HB-MLCM㊁Top-hat㊁TTLDM和本文算法的运行速度较快㊂以上结果表明,LCM㊁RLCM和Top-hat算法对背景的抑制能力较差,目标增强的效果也不如其他算法;IPI算法容易造成目标漏检,使得检测率下降,且该算法的实时性较差;HB-MLCM算法在处理数据集5时BSF值很小,对具有强边缘背景的图像(如示例图片5)的抑制能力较差,并且SCR㊁SCRG 和BSF值远小于本文提出的算法;从检测率和虚警率来看,TTLDM算法对于目标被背景淹没的图像(如示例图片1和2)的检测能力较差,容易造成大量虚警,该算法适合检测目标与背景有明显差异的图像,此外,TTLDM算法的SCR㊁SCRG和BSF 表6　不同算法的单帧平均运行时间Table6　Average running time of single frame fordifferent algorithms算法单帧平均运行时间/sDataset1Dataset2Dataset3Dataset4Dataset5 IPI5.43153.9511.204.6722.96 LCM0.460.550.520.460.49 RLCM2.766.253.932.774.20 Top-hat0.470.470.470.420.44 HB-MLCM0.480.500.490.460.47 TTLDM0.430.500.500.430.40本文算法0.471.740.520.490.53值与本文提出的算法存在较大差异,虽然TTLDM算法具有较高的实时性,但其检测结果不太理想㊂因此,与其他算法相比,本文算法的综合检测性能最优㊂㊃38㊃第4期王　钰等:基于曲率滤波和视觉显著性的红外小目标检测图8　不同算法对示例图片5的检测结果Fig.8　Detection results of different algorithms for example picture53　结论本文提出了一种将曲率滤波和视觉显著性相结合的红外小目标检测算法㊂首次将曲率滤波引入红外小目标检测中,通过背景差分操作来实现对背景的显著抑制,并采用形态学方法将残留的部分高强度噪声移除㊂为了加强目标与背景间的差异,采用目标区域与邻域背景间的灰度均值差来描述这种差异,然后将多尺度运算结果进行Hadamard乘积,使目标得到显著增强,背景得到显著抑制㊂最后,采用自适应阈值分割方法提取到显著的小目标㊂相较于其他算法,本文所提的算法不仅具有较快的检测速率,而且在检测精度上也有明显的提升㊂参考文献:[1]　刘征,杨德振,李江勇,等.红外单帧弱小目标检测算法研究综述[J].激光与红外,2022,52(2):154-162.LIU Z,YANG D Z,LI J Y,et al.A review of infraredsingle⁃frame dim small target detection algorithms[J].Laser&Infrared,2022,52(2):154-162.(in Chi⁃nese)[2]　范晋祥,杨建宇.红外成像探测技术发展趋势分析[J].红外与激光工程,2012,41(12):3145-3153.FAN J X,YANG J Y.Development trends of infrared im⁃aging detecting technology[J].Infrared and Laser Engi⁃neering,2012,41(12):3145-3153.(in Chinese) [3]　ZHANG H,ZHANG L,YUAN D,et al.Infrared smalltarget detection based on local intensity and gradient㊃48㊃北京化工大学学报(自然科学版) 2023年properties[J].Infrared Physics&Technology,2018,89:88-96.[4]　ZHAO M J,LI W,LI L,et al.Single⁃frame infraredsmall⁃target detection:a survey[J].IEEE Geoscienceand Remote Sensing Magazine,2022,10(2):87-119.[5]　DESHPANDE S D,ER M H,RONDA V,et al.Max⁃mean and max⁃median filters for detection of small targets[C]//Proceedings of SPIE,Signal and Data Processingof Small Targets.Denver,1999:74-83. [6]　TOMASI C,MANDUCHI R.Bilateral filtering for grayand color images[C]//Proceedings of Sixth IEEE Inter⁃national Conference on Computer Vision.Bombay,1998:839-846.[7]　BAI X Z,ZHOU F G.Analysis of new top⁃hat transforma⁃tion and the application for infrared dim small target detec⁃tion[J].Pattern Recognition,2010,43(6):2145-2156.[8]　ZHAO M J,LI L,LI W,et al.Infrared small⁃target de⁃tection based on multiple morphological profiles[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2021,59(7):6077-6091.[9]　CHEN C L P,LI H,WEI Y T,et al.A local contrastmethod for small infrared target detection[J].IEEETransactions on Geoscience and Remote Sensing,2014,52(1):574-581.[10]SHI Y F,WEI Y T,YAO H,et al.High⁃boost⁃basedmultiscale local contrast measure for infrared small targetdetection[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Let⁃ters,2018,15(1):33-37.[11]HAN J H,LIANG K,ZHOU B,et al.Infrared small tar⁃get detection utilizing the multiscale relative local contrastmeasure[J].IEEE Geoscience and Remote Sensing Let⁃ters,2018,15(4):612-616.[12]穆靖,李伟华,饶俊民,等.采用三层模板局部差异度量的红外弱小目标检测[J].光学精密工程,2022,30(7):869-882.MU J,LI W H,RAO J M,et al.Infrared small targetdetection using tri⁃layer template local difference measure[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(7):869-882.(in Chinese)[13]GAO C Q,MENG D Y,YANG Y,et al.Infrared patch⁃image model for small target detection in a single image[J].IEEE Transactions on Image Processing,2013,22(12):4996-5009.[14]ZHAO M J,LI W,LI L,et al.Infrared small⁃target de⁃tection based on three⁃order tensor creation and tucker de⁃composition[C]//Proceedings of the2021IEEE Interna⁃tional Geoscience and Remote Sensing Symposium.Brus⁃sels,2021:3129-3132.[15]ZHAO Y,PAN H B,DU C P,et al.Principal curvaturefor infrared small target detection[J].Infrared Physics&Technology,2015,69:36-43.[16]GONG Y H,SBALZARINI I F.Curvature filters effi⁃ciently reduce certain variational energies[J].IEEETransactions on Image Processing,2017,26(4):1786-1798.[17]KIM S,LEE J.Scale invariant small target detection byoptimizing signal⁃to⁃clutter ratio in heterogeneous back⁃ground for infrared search and track[J].Pattern Recog⁃nition,2012,45(1):393-406.[18]汪奎伟.红外小目标的检测与跟踪[D].大连:大连理工大学,2013.WANG K W.Infrared small target detection and tracking[D].Dalian:Dalian University of Technology,2013.(in Chinese)[19]LI W,ZHAO M J,DENG X Y,et al.Infrared small tar⁃get detection using local and nonlocal spatial information[J].IEEE Journal of Selected Topics in Applied EarthObservations and Remote Sensing,2019,12(9):3677-3689.㊃58㊃第4期王　钰等:基于曲率滤波和视觉显著性的红外小目标检测。

一种红外图像序列弱小目标的检测方法

用基于ＤＴ的相关检测算法进行进一步检测。Ｂ算法性能分析和实验结果均表明，低信噪比条件下该算法具有较高
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：Ｔ７１Ｎ２５Ｐ５，Ｔ１文献标志码：Ａ
ｆｌｕｓｆｔｒｅｐｃｎｉｎｏｍａｉｎｔｌｔｅｎａｃａｇｔｄｔｃｉｎａｉｔｈｍａｌａｄｗｅａｇｔｕｌｅｏｇｔｓａｅａｄｔａｍｅｉｆｒｔｏｆｒｒｅｈｎｅｔｒｅｅｅｔｂｌｙｉｔｅｓｌｎａｔｒｅｏｉｈｏｉｎｋ
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７０３）１０８
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ＤＴＢ的相关检测算法运算量小但检测性能较差，而基于ＴＤ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ＴＤ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５０
２０年１０８０月
光电工程
Ｏｐｔ — ｅｔｏｉｇｎｅｉｏＥｌｃｒｎｃＥｎｉｅｒｎｇ
Ｖ１５Ｎｏ１ｏ．，．０３
０ｃ．０ｔ２０８
文章编号：１０ —０Ｘ（０８１—０８００３５１２０）００４— ６

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。

基于深度学习的红外视频显著性目标检测

基于深度学习的红外视频显著性目标检测基于深度学习的红外视频显著性目标检测引言：随着社会的发展和科技的进步，红外视频在军事、安防、消防等领域得到了广泛的应用。

在红外视频中，显著性目标的检测是一项重要的研究任务。

传统的红外视频目标检测方法通常基于手工提取的特征，存在着特征提取困难、鲁棒性差等问题。

而深度学习的兴起为红外视频显著目标检测提供了新的解决方案。

本文将介绍基于深度学习的红外视频显著性目标检测的方法和应用。

一、红外视频的特点红外视频与可见光视频相比有其独特的特点。

首先，红外视频可以在低光、夜间等环境下进行采集，适用于许多特殊场景。

其次，红外视频能够捕捉到物体的热能信息，对于军事和安防等领域的目标检测具有重要意义。

然而，由于红外视频中的目标通常具有低对比度，背景噪声较大，导致目标与背景之间的区分度较低，给目标的检测带来了挑战。

二、深度学习在红外视频显著目标检测中的应用深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过多层神经网络的训练，可以从数据中学习到更高层次的特征表示。

近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其在红外视频显著性目标检测中也得到了广泛的应用。

1. 基于卷积神经网络的目标检测方法卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是目前最常用的深度学习模型之一。

通过多层卷积和池化操作，CNN可以从原始红外视频数据中提取出丰富的特征表示。

在红外视频显著目标检测中，研究者通常将红外视频帧作为输入，将其经过卷积神经网络进行特征提取，然后通过分类器进行目标检测。

2. 基于循环神经网络的目标检测方法循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种能够处理序列数据的深度学习模型。

红外视频可以看作是由一系列连续帧组成的时间序列数据，因此，循环神经网络在红外视频显著性目标检测中有着独特的应用价值。

研究者通过将红外视频帧序列输入循环神经网络进行训练，可以从时间维度上对目标进行建模，从而提高目标检测的准确率和稳定性。

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。

基于视觉显著特征的目标检测方法研究

基于视觉显著特征的目标检测方法研究一、概述随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测作为其中的关键任务，已经广泛应用于智能监控、自动驾驶、人机交互等众多领域。

在实际应用中，由于场景的复杂性、目标的多样性以及光照、遮挡等干扰因素的存在，目标检测仍然面临着诸多挑战。

研究基于视觉显著特征的目标检测方法具有重要的理论价值和实际意义。

视觉显著特征是指图像中能够引起人眼注意的特征，如颜色、纹理、形状等。

这些特征在目标检测中扮演着重要的角色，因为它们能够有效地描述目标的外观和内在属性，从而提高检测的准确性和鲁棒性。

基于视觉显著特征的目标检测方法通过提取和分析这些特征，实现对目标的快速、准确定位。

基于视觉显著特征的目标检测方法已经取得了显著的进展。

传统的目标检测方法主要依赖于手工设计的特征描述符和分类器，如Haar 特征、HOG特征等。

这些方法在应对复杂场景和多变目标时往往表现不佳。

随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法逐渐崭露头角。

这些方法通过自动学习图像中的层次化特征表示，实现了对目标的更精确描述和定位。

本文旨在研究基于视觉显著特征的目标检测方法，通过深入分析目标的视觉显著特征，结合先进的深度学习技术，提出一种高效、准确的目标检测算法。

本文将首先介绍目标检测的基本概念和任务挑战，然后阐述视觉显著特征在目标检测中的应用及其优势。

本文将详细介绍基于深度学习的目标检测方法的原理和最新进展。

通过实验验证所提方法的有效性和优越性，并对未来研究方向进行展望。

1. 目标检测在计算机视觉领域的重要性在计算机视觉领域，目标检测是一项至关重要的任务，它对于实现更高级别的图像理解和分析起着关键作用。

目标检测旨在从复杂的图像或视频场景中准确地识别并定位出感兴趣的目标对象，这些对象可以是行人、车辆、动物、人脸等。

随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测在众多领域得到了广泛应用，如自动驾驶、智能安防、医学影像分析等。

基于多光谱与显著性的红外弱小目标融合检测

基于多光谱与显著性的红外弱小目标融合检测摘要：基于多光谱与显著性，提出一种红外弱小目标融合检测算法。

该算法旨在将从多光谱探测器获得的同一场景的多光谱图像信息组合到一起，利用它们在时空上的相关性及信息上的互补性，提高系统的检测性能。

采用一种新的基于人类视觉注意机制的显著性方法，该方法能够快速准确找到图像中的显著性区域；将目标看作一类，背景和干扰点看作另一类，选取离差平方和准则，使类内距离最小，类间距离最大；训练出融合参数，得到融合后的显著性图像。

通过设定的门限值二值化，可以看出该融合方法能很好地将目标与背景分开，从而检测出目标。

关键词：红外弱小目标；多光谱；显著性；图像融合中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1673-5048（2016）02-0047-050引言多光谱成像技术不同于传统的单一宽波段成像技术，而是将成像技术和光谱测量技术相结合，获取的信息不仅包括二维空间信息，还包含随波长分布的光谱辐射信息，形成所谓的“数据立方”。

丰富的目标光谱信息结合目标空间影响极大提高了目标探测的准确性、扩展了传统探测技术的功能。

因此，研究如何基于多光谱对红外弱小目标进行检测与识别有着实际的意义。

在多光谱领域，国内外学者已经取得了一定的进展。

Margalit和Reed提出了一种基于相关图像的恒虚警率自适应目标检测算法[1]；Heesung提出了基于滤波的光谱匹配方法[2]；1999年，Richards等提出了光谱角映射算法（SAM）[3]。

SAM算法具有结构简单、实时性好等优点，但是，其性能对目标光谱方差十分敏感，当光谱信噪比较低时，其性能变得十分不可靠。

2011年，GuYanfeng等将SAM算法与核函数相结合，提出了一种基于核函数的正规化光谱角的光谱匹配算法[4]，提升了SAM算法对于光谱方差变化的鲁棒性。

光谱匹配滤波器（SMF）[5]是一种具有代表性的光谱目标检测算法，是典型的光谱匹配算法，基于标准目标光谱模型和背景光谱模型的先验信息已知。

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。

基于红外图像处理技术的目标检测和跟踪技术研究

基于红外图像处理技术的目标检测和跟踪技术研究红外图像处理技术在目标检测和跟踪领域中得到了广泛应用。

随着传感器技术的日益成熟和计算机处理性能的不断提高，基于红外图像的目标检测和跟踪技术成为研究热点。

本文主要介绍基于红外图像处理技术的目标检测和跟踪技术研究。

一、红外图像处理技术简介红外辐射是指波长在0.8~1000微米范围内的光辐射，因其在大气中传播损失小，可以穿透雾、烟和夜间的黑暗，所以被广泛应用于夜视、火控、生命体征监测等领域。

红外图像处理技术是把红外图像传感器采集到的红外辐射图像进行数字处理和分析，从中提取目标信息并进行识别、检测和跟踪。

其主要包括图像预处理、目标检测和跟踪、目标识别等主要步骤。

二、基于红外图像处理技术的目标检测目标检测是指在一张图像中找出其中的目标，并给出它们的位置。

基于红外图像处理技术的目标检测技术主要采用特征检测和机器学习算法相结合的方法。

特征检测是指在图像中寻找具有特定特征的区域。

基于红外图像的目标检测主要采用纹理特征、边缘特征、形状特征等多种特征进行检测。

机器学习算法是指通过大量的样本数据进行训练，学习到从图像中提取特征并进行目标检测的方法。

主要包括支持向量机、神经网络、决策树等算法。

三、基于红外图像处理技术的目标跟踪目标跟踪是指在一段视频序列中，持续追踪图像中的目标，以实现目标在时空上的连续跟踪。

基于红外图像处理技术的目标跟踪主要采用模型跟踪和特征点跟踪两种方法。

模型跟踪是指在目标检测的基础上，通过建立目标的状态模型，实现目标在不同帧之间的跟踪，主要包括卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等算法。

特征点跟踪是指在一段视频序列中通过提取目标的特征点，以它们在不同帧之间的运动来实现目标的跟踪。

主要包括SURF、SIFT、FAST等算法。

四、基于红外图像处理技术的应用基于红外图像处理技术的目标检测和跟踪技术已经得到了广泛的应用。

其中，主要包括火灾监测、工业安全、安保监控、精准医疗等领域。

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。