复杂背景下红外弱小目标图像增强算法

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复杂背景下红外小目标检测方法的研究-2008

KEY WORDS ： Infrared Weak and Small Targets ， Small Target Detection， Enhance，Image Preprocessing，Wavelet-transform
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上海交通大学硕士学位毕业论文
第一章绪论
1.1 研究背景
军事等领域为了尽可能早地发现敌方的卫星及来袭导弹、飞机，使制导系统有足够的反应时间，要求尽最大限度地及早检测到远处目标，提高武器防御和反应能力。使得红外图像中远距离、低信噪杂波比情况下、位置和运动速率都未知的小运动目标的检测及跟踪技术成为当前研究热点之一。 1991 年的海湾战争让人们耳目一新。远程高空精确空袭即"防区外空袭"成为此次战争的主要形式，美军采取飞机平台与精确制导武器相结合，使用远程战略轰炸机和精确制导武器，在空中加油飞机、空天侦察技术的保障下，主要对伊拉克的 50 余个重要目标实施了打击，造成了伊军指挥系统和防御部署的整体瘫痪，仅 42 天即获得了此次战争的胜利。各种高技术武器大展身手，其中，高性能飞机特别是隐形飞机和精确制导武器一举确立了在武器系统中的核心地位。其后的科索沃战争更是以远程和高空打击为主要作战样式，空袭成为达到战争目的的惟一手段。北约部队实施了历时 78 天的大规模空袭战。是一场典型的航空兵与导弹战役，进一步展示了高性能飞机与精确制导武器的威力。伊拉克防空系统在海湾战争中没起到应有的作用，原因之一是伊拉克防空系统的雷达技术落后。一般认为，伊拉克使用的预警、引导和制导雷达都是第一代和第二代武器系统，而多国部队使用的却是第三代或第四代武器系统。先进雷达系统的特点是：可在全空域作战，有很强的抗干扰能力，在作战空域可攻击多个目标，具有多功能性，具有反应时间短和连续作战的能力。不具备这些先进性能使伊拉克落后的雷达系统失去作用，并使整个防空系统处于瘫痪状态。并且，伊军的雷达极易暴露，且没有相应有效的电子侦察系统支持，多国部队很容易进行干扰甚至摧毁。而与此同时，伊拉克发射的飞毛腿导弹则多次被美国的爱国者导弹击落。所以，海湾战争后，很多国家在加紧精确制导武器研究与装备的同时，也加大了反精确制导武器防御系统的研制力度。美国战后开始强调发展战区反导武器装备，重视防空体系的反战术导弹的能力，在反导武器研究方面一直处于领先的地位。1993 年，克林顿宣布中止冷战时代的“星球大战计划” ，转向支持重点发展战区导弹防御系统(TMD)。TMD 用来保护美国部署在世界各地的部队，以及有重要价值的设施。由于 TMD 所面临的威胁受导弹射程和威力左右，所以任何单一的系统都不可能完成整个 TMD 任务。为此，美国国防部采取了一种称之为“系统族”的方式。这种系统族方法采用高层和低层两种防御系统，从而确保纵深防御。高层防御系统拦截大气层外和更远距离的导弹；低层防御系统拦截大气层内飞行高度相对较低的目标。 THAAD 系统是 TMD“系统族”中关键的一部分，是一种典型的高层防御系统。它可从高空和预定目标的下靶区截击远程战区级弹道导弹，从而使部队拥有更多的时间进行多次射击，在较远的距离和较高的高度上拦截战区弹道导弹，特别是

红外小目标的增强与检测

红外小目标的增强与检测红外小目标的增强与检测近年来，随着红外技术的快速发展，红外成像在军事、安防、环境监测等领域得到了广泛应用。

红外成像技术能够侦测到热量辐射，即使在昏暗或复杂环境下，也能准确识别和追踪目标。

然而，在面临红外小目标的增强与检测时，仍然面临一些挑战。

红外小目标增强是为了提高红外图像质量，从而更容易检测和识别目标。

一般来说，红外小目标增强技术主要包括图像去噪、增强对比度以及目标形状和轮廓的提取。

首先，图像去噪是红外图像增强的关键步骤之一。

通过去除噪声，可以更好地保留目标的细节信息。

目前，常用的图像去噪方法包括小波降噪、自适应中值滤波等。

其次，对比度增强也是一项重要任务，可以通过直方图均衡化、伽马变换等方式来提高图像的对比度。

最后，目标形状和轮廓的提取是另一个关键步骤，可以帮助进一步识别和分析目标。

主流的目标形状和轮廓提取算法包括边缘检测、Canny算子以及Sobel算子等。

在红外小目标的检测中，目的是通过图像处理技术来从红外图像中抽取目标信息。

红外小目标检测的挑战在于目标尺寸小、表面温度与周围环境相似、红外图像中噪声较多等因素。

传统的方法主要依靠特征提取和目标识别算法，如边缘检测、模板匹配以及深度学习等。

然而，随着深度学习技术的迅速发展，目标检测算法已经取得了显著的进展。

基于深度学习的目标检测算法通过卷积神经网络提取图像特征，结合目标位置和分类信息，实现了更准确的目标检测和识别。

除了上述增强与检测方法，还可以通过红外图像融合技术来进一步提高红外小目标的检测效果。

红外图像融合是指将多个红外图像融合在一起，以提供更全面和更准确的目标信息。

常见的红外图像融合方法包括加权平均法、小波变换融合法以及卷积神经网络融合法。

这些方法通过综合利用不同红外图像的信息，将目标信息更加鲜明地显示出来，并提高目标检测的准确性。

在实际应用中，红外小目标的增强与检测技术已经得到了广泛应用。

例如，在军事领域中，红外小目标的增强与检测技术可以用于侦查敌方装备和人员，提供实时的情报支持。

《2024年复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究》范文

《复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究》篇一摘要：在红外图像中，小目标的检测与跟踪一直是计算机视觉领域中重要的研究课题。

特别是在复杂背景条件下，红外小目标的检测与跟踪的准确性受到了严重的挑战。

本文旨在研究并探讨在复杂背景条件下红外小目标的检测与跟踪算法，以提高其在现实应用中的准确性和效率。

一、引言红外图像处理技术近年来在军事、安防、自动驾驶等领域中有着广泛的应用。

在复杂的背景条件下，如夜间的城市环境，热噪声和干扰物的存在使得红外小目标的检测和跟踪变得更加困难。

因此，对于该领域的深入研究对于提升系统的整体性能具有重要意义。

二、红外小目标检测算法研究1. 预处理阶段预处理阶段是红外小目标检测的重要环节。

首先，通过滤波技术消除图像中的噪声和干扰物，以增强目标与背景的对比度。

其次，利用图像增强技术，如直方图均衡化等，提高图像的清晰度。

2. 目标检测算法针对红外小目标的特性，本文采用基于区域的方法和基于边缘的方法相结合的检测算法。

首先，通过区域生长法确定可能的目标区域，然后利用Canny算子等边缘检测算法提取目标的边缘信息。

最后，通过形态学操作和阈值分割等方法，将目标从背景中分离出来。

三、红外小目标跟踪算法研究1. 特征提取在跟踪过程中，特征提取是关键的一步。

本文采用基于灰度信息和纹理信息的特征提取方法。

首先，通过灰度直方图等手段提取目标的灰度特征；其次，利用GLCM等纹理分析方法提取目标的纹理特征。

这些特征将用于后续的目标匹配和跟踪。

2. 跟踪算法本文采用基于Mean Shift的跟踪算法。

该算法通过计算目标与周围像素的相似度来定位目标的位置。

在每一帧图像中，通过匹配目标在上一帧的位置和当前帧的特征信息，实现目标的跟踪。

此外，为了解决因遮挡和光照变化等导致的跟踪不准确的问题，本文还引入了基于KCF的跟踪算法进行辅助跟踪。

四、实验与分析本文在多种复杂背景条件下进行了实验，包括低信噪比、多干扰物、动态背景等环境。

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罗蓓蓓;伊兴国;申越;孔鹏;董期林;张卫;李晨光;傅强【摘要】复杂背景下低信噪比弱小目标的检测是红外预警系统中的重点和难点.为解决红外图像中杂波干扰多、目标信噪比低等问题,提出一种非线性空间滤波的目标检测方法.该算法在传统线性空间滤波算法的基础上,通过对预测点周围4个象限的背景灰度值进行计算,并动态地调节阈值,以达到突出小目标的目的.试验结果表明:当背景包含较多复杂因素时,采用非线性空间滤波的检测方法可有效地抑制杂波,实现弱小目标的提取,与线性滤波算法结果相比较,虚警数降低了3/4,且易于工程实现.%Small target detection in complex background is a critical technology in the infrared warning system. Aiming at the problems that there is clutter interference in infrared image and the target's signal-to-noise ratio is low, this paper presents a non-linear spatial filtering detection method. Based on traditional linear spatial filter algorithm, the algorithm calculates the gray value around the four quadrants of the potential target, and adjusts the dynamic threshold properly. The results show that when the background contains more complex factors, the nonlinear spatial filtering method can effectively suppress the clutter to achieve the extraction of the weak target. Compared with the results of linear filtering algorithm, this algorithm decreases the number of false alarms by 3/4, and has easy engineering realization.【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2012(033)005【总页数】5页(P964-968)【关键词】红外目标检测;非线性空间滤波;线性空间预测;虚警数【作者】罗蓓蓓;伊兴国;申越;孔鹏;董期林;张卫;李晨光;傅强【作者单位】西安应用光学研究所,陕西西安710065;西安应用光学研究所,陕西西安710065;中国兵器科学研究院,北京100089;西安应用光学研究所,陕西西安710065;西安应用光学研究所,陕西西安710065;西安应用光学研究所,陕西西安710065;西安应用光学研究所,陕西西安710065;西安应用光学研究所,陕西西安710065【正文语种】中文【中图分类】TN215引言红外预警系统的重要用途之一是根据其所获得的红外图像对空、海等自然背景中的运动目标进行检测，使防御武器有足够的反应时间。

复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究

复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究摘要：近年来，随着红外技术的迅猛发展，红外小目标检测与跟踪在军事、安防、无人机等领域得到了广泛的应用。

然而，在复杂背景条件下，红外小目标的检测与跟踪面临着很大的挑战。

本文针对这一问题进行了深入的研究，提出了一种基于传统图像处理技术和深度学习的综合算法，有效地提高了红外小目标检测与跟踪的准确率和鲁棒性。

关键词：红外小目标；复杂背景；检测；跟踪；算法1. 引言红外小目标的检测与跟踪是无人机、导弹防御、安防系统等领域中重要的研究课题之一。

其在夜间、复杂天气等条件下，能够对隐藏目标进行准确识别和跟踪，具有很高的应用价值。

然而，由于红外图像的复杂背景，小目标易受背景干扰，导致检测与跟踪的准确性下降。

为此，研究如何在复杂背景条件下实现红外小目标检测与跟踪算法具有重要意义。

2. 相关研究在红外小目标检测与跟踪领域，已经有许多相关研究工作。

其中，传统图像处理技术如滤波、阈值分割等被广泛应用于红外小目标的检测，能够提供一定的准确度。

然而，这些方法往往对于复杂背景的小目标难以有效检测，容易受到噪声和干扰的影响。

另外，近年来，深度学习算法在图像处理领域取得了巨大的突破，被广泛应用于目标检测和跟踪任务。

因此，结合传统图像处理技术和深度学习算法，可以提高红外小目标检测与跟踪的准确度和鲁棒性。

3. 算法设计本文提出了一种基于传统图像处理技术和深度学习的综合算法，用于解决复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪问题。

该算法主要包含以下步骤：步骤1：预处理对红外图像进行预处理，包括图像去噪和增强等操作，以提高图像质量。

步骤2：背景建模建立适应性背景模型，对红外图像进行背景建模与更新，以获得背景信息。

步骤3：目标检测基于传统图像处理技术，如滤波和阈值分割等方法，对红外图像进行目标检测。

同时，利用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）等，提取更高级的特征，以提高目标检测的准确率和鲁棒性。

复杂背景下的红外弱小目标阈值更新恒虚警算法

ＣＡＦＲ检测方法。对红外图像进行Ｌｐｃ滤波和杂波拟合后，设计ＣＡａｌｅａＦＲ检测器，图像中的每个检测单元，根据周围单元来确定其阈值，再判定其为目标还是背景杂波。试验表明，提出的算法能够控制虚警率和提高探测率，并且很好的解决了复杂背景下目标遮挡和背景变化的问题。关键词：ＣＡＦＲ；红外弱小目标检测；Ｌｐａｅ滤波；威布尔分布；阈值更新ａｌｃ中图分类号：Ｔ１．３Ｎ９１７文献标识码：Ａ文章编号：１０ —８１２１）００５ —５０１８９（０１１ —５９０
ＦＮＬ，ＧｏｈａＨＥａ，ＱＩｉｉｎＡｕＵＧｕ —ｕ，ＣＮＱｉｎＡＮＷｅ— ａｘ
（ｃｏｌｆＥｅｔｃＯｔ，ｍｉｇＵｉｅｓｙｏＳｉｃｎｅｈｏｏｙＮｎｉ０４Ｃｉ）Ｓｈｏｌｒ＆ｐｉＮａｎｎｖｒｉｃｎｅｄＴｃｎｌｇ，ａｊｇ２９，ｈｎｏｃｉｃｔｆｅａｎ１０ａ
ＴｈｒｓｌｅｈｏｄＵｐｄａｉＡＲｅｅｔｏｇｒｔｆＩｒｒｄＳａｌｒｅｔｎｇＣＦＤｔｃｉｎＡｌｏｉｈｍｏｎｆａｅｍｌＴａｇｔ
ｕｎｄｅｍｐｌｘＢａｋｒｕｎｄｒＣｏｅｃｇｏ
第３卷第１３０期２１年１０１Ｏ月ｏｌｙｏｇ
、ｏ．３Ｎｏ．０，１３１０ｃ．２０１ｔ１
＜图像处理与仿真＞
复杂背景下的红外弱小目标阈值更新恒虚警算法

《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。

复杂背景下红外弱小目标检测算法研究的开题报告

复杂背景下红外弱小目标检测算法研究的开题报告一、选题背景和研究意义红外成像技术在夜间、恶劣天气等环境下，具有不同于可见光的显著优势，因此在军事、安防等领域得到广泛应用。

然而，由于红外图像所反映的物理信息较少，红外图像质量不高，加上复杂背景中嵌入多种杂乱的噪声，如建筑物、负责人工设备等，导致红外图像的弱小目标检测变得复杂和困难。

因此，研究针对复杂背景下红外弱小目标检测算法对优化红外成像技术、提高红外图像处理精度及实际应用具有重要的实际应用价值和研究意义。

二、研究内容和方法本文的研究内容是提高红外弱小目标检测的检测准确率和检测速度。

基于分布式特征表示的思想，提出了一种基于区域级聚类分割和误差反向传播的弱小目标检测算法。

具体来讲，主要包括如下两个方面：1. 区域级聚类分割方法。

首先，对原始的红外图像进行预处理，包括降噪、增强等操作，将图像分成若干个小区域，然后借鉴聚类分析的思想，将临近的灰度值比较相近的像素点划分到一个簇中。

这样，就保证了一个聚类中的像素点之间具有较大的局部相似性，从而能够有效避免复杂背景带来的噪声干扰。

2. 误差反向传播算法。

在模型预测的过程中，根据分布式特征表示的思想，每一个样本可以被表示成多个特征的集合。

因此，通过将目标样本特征划分成不同的子集从而构建特征向量。

在训练过程中，通过反向传播算法，不断更新权重值，以使误差最小化。

从而提高了弱小目标检测的准确率和检测速度。

三、预期成果及意义本文的预期成果是通过提出一种基于区域级聚类分割和误差反向传播的弱小目标检测算法，有效解决了红外成像领域中弱小目标检测问题。

该算法具有以下几点优势：1. 对于复杂背景下的红外图像进行了有效的预处理，提高了检测效果。

2. 基于分布式特征表示，通过融合多个特征子集，很好地利用了特征的多样性，提高了检测准确率和检测速度。

3. 可以在实际应用中取得良好的效果，为红外成像领域的实际应用提供了有力的支持。

该算法的成果，将在军事、安防等相关领域推广应用，为提高红外图像处理的自动化、智能化水平做出贡献。

复杂背景中红外小目标的检测算法研究的开题报告

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

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

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

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

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

因此，本研究拟围绕复杂背景条件下的红外小目标检测展开研究。

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

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

2. 对比分析现有的红外小目标检测算法，优化和改进已有的算法。

3. 设计新的算法，采用深度学习等技术进行处理，提高检测准确率。

4. 验证算法的有效性和鲁棒性，对算法进行实验测试。

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

2. 特征提取：在复杂背景下，为了提高检测准确率，需要对目标进行特征提取。

本研究将探讨使用深度学习算法进行目标特征提取的方法。

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

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

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

同时，也为红外小目标检测算法的改进和优化提供了新思路。

复杂背景下红外小目标的关联检测方法与设计方案

本技术公开了一种复杂背景下红外小目标的关联检测方法，其特征步骤为1、分析灰色关联度与边缘定位加权的关联，研究自适应变分耦合的非均匀性校正方法，以降低图像鬼影效应，提高细节辨识度；2、分析目标尺寸与多尺度灰度差异极值的关联，研究多尺度灰度差异极值加权的局部图像熵增强方法，以增强图像局部对比度，突出小目标；3、分析场景分割阈值与目标轨迹复杂度的关联，研究时空域轨迹搜索的红外小目标检测技术，以自适应检测不同尺度的小目标。

本技术丰富了小目标检测技术。

该小目标的关联检测方法对提高实战系统的生存、反击及攻击能力，进而把握战场控制权，具有重要的应用价值与现实意义。

权利要求书1.复杂背景下红外小目标的关联检测方法，其特征是方法步骤如下：（1）分析灰色关联度与边缘定位加权的关联，研究自适应变分耦合的非均匀性校正方法，将空间迭代形式转化为时间递推，以滤除固定图案噪声且提高校正收敛速度；（2）分析目标尺寸与多尺度灰度差异极值的关联，研究具有良好泛化能力的红外图像预处理方法，以增强目标和保持目标尺寸的完整性；（3）分析场景分割阈值与目标轨迹复杂度的关联，研究时空域轨迹搜索的红外小目标检测技术，抑制虚假目标点集，减少目标轨迹搜索范围，以提高小目标检测率。

2.根据权利要求1所述的一种复杂背景下红外小目标的关联检测方法，其特征在于：所述自适应变分耦合的红外图像非均匀性校正，该非均匀性校正模型引入图像像素平滑调和度与像素灰色关联度，构建全变分正则化项和描述图像变化趋势相似度的趋势保真项，采用Split-Bregman迭代方法降低计算复杂度，实现既能约束图像水平方向的梯度，又能保护图像垂直方向的梯度。

3.根据权利要求1所述的一种复杂背景下红外小目标的关联检测方法，其特征在于：所述多尺度灰度差异极值加权的局部图像熵增强，该局部图像熵增强方法引人多尺度灰度差异算子和局部图像熵算子，然后通过点积运算获取加权局部图像熵，从而抑制背景杂波，增强不同尺寸小目标。

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。

复杂背景下红外弱小目标检测算法研究

ｐｏｅｌ．Ｔｈｅｕｔｈｗｈｔｗｈｎｔｅｂｃｇｏｎｏｔｉｓｍｏｅｃｍｐｅａｔｒ，ｈｏ — ｒｐｒｙｅｒｓｌｓｓｏｔａｅｈａｋｒｕｄｃｎａｎｒｏｌｘｆｃｏｓｔｅｎｎ
虚警数降低了３４且易于工程实现。／，关键词：外目标检测；红非线性空间滤波；线性空间预测；虚警数
中图分类号：ＴＮ２５１文献标志码：Ａｄｉ１．７８ＪＯ２１３．５６０ｏ：０５６／Ａ０２３０００１
ｗａｎｉｇｓｓｅｒｎｙｔｍ．ＡｉｉｇａｈｅｐｒｂｌｍｓｔｔｔｒｓｃｕｔｒｉｔｒｅｅｃｎｉｒｒｄｉａｎｄｍｎｔｔｏｅｈａｈｅｅｉｌｔｅｎｅｆｒｎｅｉｎｆａｅｍｇｅａｔａｇｔＳｓｇｌｔ — ｏｓａｉｓｌｗ，ｔｓｐｐｅｒｓｎｔｏ —ｉａｐａｉｌｆｌｅｉｅｅ — ｈｅｔｒｅ ’ ｉｎａ— ｏｎｉｅｒｔｏｉｏｈｉａｒｐｅｅｓａｎｎｌｎｅｒｓｔａｉｔｒｎｇｄｔｃｔｏｍｅｈｏｉｎｔｄ．Ｂａｅｒｄｔｏｌｌｎａｐａｉｌｉｔｒａｇｒｔｍ，ｔｌｒｔｍａｃｌｔｓｔｓｄｏｎｔａｉｉｎａｉｅｒｓｔａｆｌｅｌｏｉｈｈｅａｇｏｉｈｃｌｕａｅｈｅ
ｌａｐｔａｉｅｉｇｍｅｈｄｃｎｅｆｃｉｅｙｓｐｐｅｓｔｌｔｒｔｃｅｅｔｘｒｃｉｎｏｉｒｓａｉｌｆｌｒｎｔｏａｆｅｔｖｌｕｒｓｈｅｃｕｔｅｏａｈｉｖｈｅｅｔａｔｏｆｎｅｔｔａａｇｅ．Ｃｏｐｒｄｗｉｈｔｅｕｌｓｏｉｅｒｆｌｅｉｇａｇｏｉｈ，ｔｉｌｏｒｔｈｅｗｅｋｔｒｔｍａｅｔｈｅｒｓｔｆｌｎａｉｔｒｎｌｒｔｍｈｓａｇｉｈｍｃｅ — ｄｅｒａ

《2024年复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究》范文

《复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究》篇一一、引言随着红外技术的不断发展，红外小目标检测与跟踪在军事、安全监控和智能交通等领域具有越来越广泛的应用。

然而，由于复杂背景条件下的红外小目标通常具有尺寸小、亮度低、动态性强等特点，导致其检测与跟踪面临极大的挑战。

因此，研究复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法，对于提高红外成像系统的性能和增强目标识别能力具有重要意义。

二、红外小目标检测算法研究2.1 背景抑制与预处理在复杂背景下，通过采用适当的背景抑制算法可以有效地去除噪声干扰和杂波影响，为后续的检测与跟踪提供可靠的图像信息。

常见的背景抑制方法包括空间滤波、时间滤波等。

预处理阶段还包括图像灰度化、直方图均衡化等操作，以增强目标的对比度和清晰度。

2.2 目标检测算法针对红外小目标的特性，常用的检测算法包括基于形态学的方法、基于边缘检测的方法和基于区域生长的方法等。

其中，基于形态学的方法可以有效地提取出目标的形状特征；基于边缘检测的方法可以准确地检测出目标的边缘信息；而基于区域生长的方法则可以自动识别并提取出感兴趣的区域。

在实际应用中，根据不同的场景和需求选择合适的检测算法是关键。

三、红外小目标跟踪算法研究3.1 特征提取与表示在红外小目标跟踪过程中，提取目标的特征信息是实现准确跟踪的关键。

常用的特征包括颜色特征、形状特征和纹理特征等。

此外，为了适应目标的动态变化，还需要对特征进行实时更新和优化。

3.2 跟踪算法选择与实现针对红外小目标的特性，常用的跟踪算法包括基于滤波的方法、基于相关性的方法和基于机器学习的方法等。

其中，基于滤波的方法如卡尔曼滤波器可以有效地估计目标的运动轨迹；基于相关性的方法如均值漂移算法可以快速地找到目标的位置；而基于机器学习的方法如支持向量机、神经网络等则可以自动学习和识别目标的特征信息。

在实际应用中，根据具体需求和场景选择合适的跟踪算法是关键。

四、算法性能评估与优化4.1 评估指标与方法为了评估红外小目标检测与跟踪算法的性能，需要采用合适的评估指标和方法。

复杂背景下红外小目标检测算法研究共30页

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1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根
复杂背景下红外小目标检测算法研究
6
、
露
凝
无
游
氛
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天
高
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
风
景
澈
。
7、翩翩新来燕，双双入我庐，先巢故尚在，相将还旧居。
8
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吁
嗟
身
后
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，
于
我
若
浮
烟
。
9、陶渊明（约 365年 —427年），字元亮，（又一说名潜，字渊明）号五柳先生，私谥“靖节”，东晋末期南朝宋初期诗人、文学家、辞赋家、散
文家。汉族，东晋浔阳柴桑人（今江西九江）。曾做过几年小官，后辞官回家，从此隐居，田园生活是陶渊明诗的主要题材，相关作品有《饮酒》、《归园田居》、《桃花源记》、《五柳先生传》、《归去来兮辞》等。

基于复杂背景的红外小目标图像预处理方法

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一种红外弱小目标图像增强的新算法

ＩＦＡＥＭＮＨＹ／ＶＬ７Ｎ．ＮＲＲＤ（ＯＴＬ）ｏ．，ｏ３２，ＭＡ０６Ｒ２０
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问题。为此本文提出一种的新的增强算法，即首先针对红外弱小目标图像的特点，设置固定的平台阚值对图像的背景和噪声进行适度抑制，
然后再对直方图进行双向均衡处理，以增强红
目标往往淹没于大片的背景中，给目标识别带来了很大的困难，因此必须对获取的红外图像
Ｌｅ —ｏｇ，ＧｏｈａＩＷｎｙｎＵＧｕ — ｕ
（ｓｔｔｏｅｔｎｃｐｉ，ａｊｇＵｉｒｔｃｎｅｎｅｈｏｏｙＮｎｉｇ２９，ｈｎ）ＩｔｕｅｆｌｒｉＯｔｓＮｎｉｎｖｓｙｏＳｉｃｄＴｃｎｌ，ａｄ１０４ＣｉａｎｉＥｃｏｃｎｅｉｆｅａｇｎ０

复杂背景下红外弱小目标图像增强算法

复杂背景下红外小目标检测方法的研究-2008

红外小目标的增强与检测

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基于复杂背景的红外小目标图像预处理方法

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