红外图像中弱小目标检测算法概述
红外搜索系统中弱小目标检测算法研究
现 弱 小 目标的提 取 。试 验 结果表 明 ： 当场景 较 复 杂且 图像 信 噪 比较 低 时 ， 用该 算 法 处理 后 可 使
使 图像 信 噪 比达到 ４ｄ 以上 ， 而提 高 了弱 小 目标 的检 测概 率 。 Ｂ 从 关键 词 ： 红外 目标检 测 ； 模板 滤 波 ； 自适 应 背景抑 制
引 言
在 云 层 和 地 物 干 扰 情 况 下 ， 小 目标 的探 测 弱 和识别 是 红外 预警 系统 的关 键 技 术 之一 。 由于 点
在 现 有 的点 目标 检 测 算法 中 ， 列 图像 检 测 、 序 分 形法 、 经 网络 、 波 变 换 等 算 法 ， 由于 运 算 神 小 都 量 大 、 算 复杂 等缺 点 ， 计 而不 能 满 足 实 时 处 理 的要
ｂ ｌｔ ｆｐｏ ｎ ａ ｇ ｔ ｓ ｉ ｒ ａ ｅ ｉｉｙ ｏ ｉ ｔ ｔ ｒ ｅ ｓｉ ｎｃ ｅ ｓ ｄ．
Ｋｅ ｒ ｓ：ｎ ｒ ｒ ｄ ｔ ｒ ｔｄ ｔ ｃ ｉ ｎ； ｅ ｐ ａ ｅ ｆｌｅ ｉ ｙ ｗｏ ｄ ｉ ｆ ａ ｅ ａ ｇｅ ｅ ｅ ｔｏ ｔ ｍ ｌ ｔ ｉｔ ｒｎｇ； ｄ ｐ ｉ ｅ ｂ ｃ ａ ａ ｔｖ ａ ｋｇｒ ｕｎ ｕ ｏ ｄ ｓ ｐｐｒ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓｏ
第 ３ ２卷 第 ５期 ２１ ０ １年 ９月
文 章 编 号 ： ０ ２ ２ ８ （ ０ １ ０ — ９ ７０ １ ０ — ０ ２ ２ １ ） ５０ ８ — ５
应
用 光
学
Ｖ０１ ２ ＮＯ． ．３ ５
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｐｉｄＯｐｉｓ ｏ ｒ ａ ｆＡｐ ｌ ｔｃ ｅ
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。
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
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。
红外图像处理中的目标检测算法研究
红外图像处理中的目标检测算法研究近年来，随着红外技术的不断发展，红外图像在军事、航空、遥感等领域中得到了广泛的应用。
而红外图像的主要特点是其对温度敏感，同时在空间和时间上均具有良好的分辨能力，因此它在目标检测中的应用也越来越广泛。
本文就探讨红外图像处理中的目标检测算法的研究进展。
一、红外图像处理中的目标检测算法概述目标检测算法是指通过对图像中的目标进行分析、处理，确定目标的位置、尺寸、形状、数量等信息。
在红外图像处理中，目标检测算法主要有以下几种：1. 基于滤波的目标检测算法滤波是图像处理中常用的一种处理方法。
基于滤波的目标检测算法一般采用各种卷积核对红外图像进行处理，通过滤波后图像的变化来确定目标的位置和尺寸。
这种方法简单易懂，但对目标的形状等特征提取不够精细，因此准确性有限。
2. 基于特征提取的目标检测算法特征提取是指从图像中提取出一些具有代表性的局部结构，为之后的分析和处理提供基础。
基于特征提取的目标检测算法采用各种特征提取方法对红外图像进行处理，通过提取出图像中的一些特征结构来确定目标的位置、尺寸、形状等信息。
这种方法相对于基于滤波的方法来说，可以提取出更为精细的目标特征，因此准确率更高。
3. 基于机器学习的目标检测算法基于机器学习的目标检测算法采用各种机器学习算法对大量的样本数据进行训练，从而达到对红外图像中目标的自动检测。
这种方法因为其在识别复杂目标方面的良好性能，引起了研究者们的广泛关注。
二、基于滤波的目标检测算法基于滤波的目标检测算法一般常用的方法是基于高斯滤波的算法。
之所以采用高斯滤波是因为，高斯滤波涉及到了频率域的平滑处理，通常情况下红外图像具有一定的噪声，采用高斯滤波可以有效去除噪声，从而提高目标检测的准确率。
基于高斯滤波的目标检测算法主要是通过建立一种高斯模型来检测图像中的目标。
该算法首先需要对图像进行高斯滤波，去除噪声，之后在滤波后的图像中连续分割出较明显的连通区域，基于这些连通区域建立模型，判别出其中的热点区，完成对目标的检测。
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。
用在红外热成像上的目标检测算法
红外热成像目标检测算法研究与应用红外热成像技术是一种利用物体热辐射差异进行成像的技术，广泛应用于军事、工业、医疗等领域。
其中，红外热成像目标检测是红外技术应用的一个重要分支，它能够在复杂背景下快速准确地检测出目标，为后续的识别、跟踪等任务提供重要支持。
一、红外热成像目标检测算法概述红外热成像目标检测算法的主要任务是从红外图像中识别出感兴趣的目标，通常包括点目标、面目标和扩展目标等。
这些目标在红外图像中表现为亮度、形状、纹理等特征的变化。
目标检测算法需要能够处理红外图像的噪声、对比度低等问题，同时实现对目标的快速准确检测。
二、红外热成像目标检测算法分类根据检测原理和实现方法的不同，红外热成像目标检测算法可分为以下几类：基于阈值的方法：通过设置合适的阈值，将图像中的目标与背景进行分离。
这种方法简单快速，但容易受到噪声和光照变化的影响。
基于滤波的方法：利用滤波器对红外图像进行预处理，提高目标与背景的对比度。
常见的滤波方法包括高斯滤波、中值滤波等。
基于特征的方法：提取目标的特征（如边缘、角点等），然后利用分类器（如支持向量机、神经网络等）对特征进行分类，从而实现目标检测。
这种方法对目标的形状、纹理等特征具有较强的描述能力，但计算复杂度较高。
基于深度学习的方法：利用深度学习模型（如卷积神经网络）对红外图像进行特征学习和分类。
这种方法能够自动提取目标的深层特征，具有较高的检测精度和鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源。
三、红外热成像目标检测算法应用与挑战红外热成像目标检测算法在军事侦察、无人机导航、安防监控等领域具有广泛的应用前景。
然而，在实际应用中，红外热成像目标检测算法面临着诸多挑战，如复杂背景干扰、目标遮挡、光照变化等。
为了提高算法的鲁棒性和实时性，需要针对这些问题进行深入研究和技术创新。
四、总结与展望红外热成像目标检测算法作为红外技术应用的重要分支，在军事、工业等领域具有广泛的应用前景。
随着深度学习等技术的不断发展，红外热成像目标检测算法的性能将得到进一步提升，为实际应用提供更加可靠的支持。
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。
红外序列图像中运动弱小目标检测
尼 和噪 声灰 度值 Ｎ（ ， ） 合 得到 。其 特 性 是 相邻 帧 背景 变 化很 小 ， 相邻 的 Ｍ 帧可 视 为 恒 定 ； 列 中 ） ｘ ， 组 在 序
噪声 可 近似 为高 斯 噪声 ； 目标 所 经过 的像 素会 在 时域 序列 上产 生 瞬间起 伏 。对 于弱 小 目标检 测 ， 需要 解 决 的问
与能 量特 性 的 目标检 测方 法 。
ｌ 红 外 序 列 图 像 特 性 分 析
红外 序 列 图像 可描 述为
Ｆ（ ， ） 一 ＦＴ ， 忌 ｘ， 忌 （ Ｙ， ）＋ Ｆｃ ｚ， ， ）＋ Ｎ （ ， ） （ 尼 ｚ， 忌 （ ） １
即序列 图像 中第 ｋ帧 的任 意像 素 （ ， 的灰 度 值 Ｆ（ Ｙ 忌 由 目标灰 度值 Ｆｒｚ， ， ） 背 景 灰 度值 Ｆ （ ， － ） ｚ ｘ， ， ） ， Ｙ忌 、 （ ｃ ． ７ ２
红 外 序 列 图像 中运 动 弱 小 目标 检 测
张 强 ， 蔡敬菊 ， 张启衡 。
（ ．中 国科 学 院 光 电 技 术 研 究 所 ， 都 ６ ０ ０ ； ２ １ 成 １ ２ ９ ．中 国 科 学 院 研 究 生 院 ，北 京 １ ０ ３ ） ０ ０ ９
摘
要 ： 为 检 测 红 外 序 列 图像 中 的 运 动 弱 小 目标 ， 析 了 目标 在 序 列 图像 中 的运 动 特 性 和 概 率 分 布 特 分
性， 以及 目标 和 噪 声 在 序 列 中 的能 量 分 布特 性 。 提 出 连 续 Ｍ 帧 高 阶 累 积 方 法 来 增 强 运 动 弱 目标 能 量 ， 假 设 用 检 验 对 目标 和 背 景 进 行 分 割 ， 过 搜 寻 序 列 运 动 能 量 中心 来 实 现 目标 的 多 帧关 联 检 测 。 通 过 仿 真 实 验 证 明 了 通 算 法 对 红 外 弱 小 目标 检 测 有 效 性 。 关 键 词 ： 红 外 弱 小 目标 ； 高 阶 累 积 ； 假 设 检 验 ； 序 列运 动 能 量 中心
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。
红外序列图像的小目标检测
２１ ０ ２年 ２月
计 算机 应 用 与软件
Ｃｏ ｐ ｔ ｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｓ ａ ｄ Ｓ ｆｗａ ｅ ｍ ｕ ｅ ｐ ｉａ ｉｎ ｎ ｏｔ ｒ
Ｖｏ ＿ ９ Ｎｏ． ｌ２ ２
Ｆ ｂ ０１ ｅ ．２ ２红外 序 列 图像 的小 目标 检 测
霍建亮 曾 翎 王德胜 曾 军
Ａ ｓｒｃ ｂ ｔａｔ
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红外小目标检测 报告
红外小目标检测方法概述1110540103 李方舟1.什么是红外小目标？关于小目标”的定义，目前没有统一的定论。
一般认为，当红外成像的距离较远时，在成像平面上只占几个或几十个像素的面积，表现为点状或斑点状，对比度和信噪比较低的目标，即可称之为小目标。
2.为什么要进行红外小目标检测？红外成像具有距离远，隐蔽性高，抗干扰能力强，穿透烟尘，雾以及阴霾的能力强，可全天候，全时间工作等优点。
因此被广泛应用于监视侦察以及导航等军事领域，成为现代精确制导武器的主要技术之一。
在尽可能远的距离上检测并跟踪到敌方目标，以争取在有利的时机发动攻击。
是决定现代战争胜负的重要因素。
距离越远，目标成像面积越小，图象质量越差，对目标的检测和跟踪越困难。
因此，研究小目标的检测和跟踪方法，对提高红外成像系统的作用距离，有着非常重要的意义。
目标检测作为寻的制导系统中的前端处理环节，是精确制导中最为关键和核心的组成部分。
只有及时检测到目标，才能保证如目标的如目标跟踪等后续工作的正常进行。
基于此原因，在红外凝视成像的图像序列中进行目标检测具有相当的难度，几乎所有的小目标检测法都致力于增强图像的信噪比，积累目标能量，以提高目标检测能力。
3.红外小目标检测方法分析对于红外目标的检测问题，目标的一些先验信息，如目标的形状、大小，目标灰度变化在时间上的连续性，以及目标运动轨迹的连续性等是有效分割目标和噪声的关键。
目标检测方法根据这些特性的使用顺序不同，可分为两大类：先检测后跟踪( D e t e c t B e f o r e T r a c k ，D B T )方法和先跟踪后检测( T r a c k B e f o r e D e t e c t ，T B D )方法。
3.1 DBT检测方法基于先检测后跟踪的目标检测技术属于一类经典的红外目标检测。
该类方法分为两步:首先根据目标形状，强度等特性，在单帧图像中检测出候选目标，然后根据实际需要，在分割后的二值化图形序列中，通过序列图像投影到目标轨迹。
红外图像弱小点目标检测技术研究
中图 分类号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３ １４
文献 标志码 ： Ａ
文章编号 ：１ ０ —０ ３ ２ ０ ）２ １ １ —４ ０ ０１ ９ （０ ８ １ —５ ８０
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍ ｉ ｔ Ｍ ｏ ｉ ｇ Ｔａ ｇ ｔＤｅ ｅ ｔｏ ｎ Ｉ ｆ ａ ｅ ｍ ａ ｅ ｓ ａ ｃ ｎ Ｄｉ Ｐｏ ｎ ｖ ｎ ｒ ｅ ｔ ｃ ｉｎ ｉ ｎ ｒ ｒ ｄ Ｉ ｇ
ｌｗ Ｓ ｏ ＮＲ （ｉｎｌ ｏ ｅｒｔ ）ａ ｄｔｅｓｒ ｕ ａｋ ｒｕ ｄａ ｄｎ ｉ ｉ ｕｂ ｎｅ ｎｅ ｅｔ ｅｄ ｔ ｔ ｎ ｓ ａ ｎ ｉ ａｉ ｎ ｈ ｅｉ ｓｂｃ ｇｏ ｎ ｎ ｏｓ ｄｓ ｒａ ｃ，ａ ｆ ｃｉ ｅｅ ｉ ｇ ｓ ｏ ｏ ｅ ｔ ｆ ｖ ｃｏ
摘要 ： 对低信 噪 比、 针 背景和 噪声 干扰严 重 的红外 图像 中运 动 点 目标 的检 测 问题 ， 出 了一种 提
背景预测 和 目标 轨迹 搜索相 结合 的高效检 测 算法。 该 算 法首先 对序 列 图像 进 行 高通 滤 波， 后对 然 滤 波后 的 图像进 行 背景预测 ， 将原 图像 与背景 预测 图像相减 获得残 差 图像， 依据 图像 阀值分 离 出少
第２ ９卷 第 １ ２期
２ ００ ８ １ Βιβλιοθήκη 年 ２月兵 工
学
报
Ｖ ｏ ． ＮＯ． ２ １２９ １ Ｄｅ ． ２０ ｃ ０８
ＡＣＴＡ ＡＲ Ｍ Ａ Ｍ ＥＮ ＴＡＲ Ｉ Ｉ
红 外 图像 弱 小 点 目标 检 测技 术 研 究
于劲 松 ，万九 卿 ，高 秀林
（ 京 航 空 航天 大 学 自动 化 科学 与 电气 工 程 学 院 ，北 京 １０ ９ ） 北 ０ １１
ｉ ｏ ｓ ｍｅ ｔ ｅ ｈ ｌ ｎｇ ｔ ｏ ｈｒ ｓ ｏ ｄ．Ｔｈｅ ｓ ｑｕ ｎ ｅ ｒ ｓｄ ａ ｍａ ｅ ｏ ａｎｉ ｇ ｃ ｎ ｄ ｔ ａ ｇ ｔ ｒ ｙ ｔ ｅ ｉｅ ｏ ｅ ｅ ｃ ｅ ｉ ｕ ｌｉ ｇ ｓ ｃ ｎｔ ｉ ｎ ａ ｄｉａ ｅ ｔ ｒ ｅ ｓ ａ ｅ ｓ ｎ ｈ ｓｚ ｄ ｔ ｆ ｒ ａ ｃ ｍｂ ｎ ｔｏｎ ｆａ ｍａ ｅｂ ｈ ａ ｉ ｍ ｏ ｉ ａ ｉ ｎ ａｇ ｒｔ ｍ ．Ｔｈ ａ ｇ ｔｔａ ｋ ｗａ ｅ ｅ ｔ ｏ ｍ ｏ ｉ ａ ｉ ｒ ｍｅ ｉ ｇ ｙ ｔ ｅｍ ｘ ｍｕ ｃ ｍｂ ｎ ｔｏ ｌ ｏ ｉｈ ｅｔ ｒ ｅ ｒ ｃ ｓｄ ｔ ｃ — ｅ ｒ ｍ ｈ ｏ ｉ ａ ｉ ｎ ｆ ａ ｍａ ｅ ｂ ｔｌｚｎｇ ｔ ｅ ｃ ｎ ｉ ｕ ｔ ｎｄ ｃ ｎｓｓｅ ｃ ｆｔｒ ｅ ｖ ｍ ｅ ｔ ｄ ｆｏ ｔ ｅ ｃ ｍｂ ｎ ｔｏ ｒ ｍｅ ｉ ｇ ｙ ｕ ｉｉｉ ｈ ｏ ｔｎ ｉｙ ａ ｏ ｉｔ ｎ ｙ ｏ ａ ｇ ｔｍｏ ｅ ｎ ． Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ： ｉｆ ｒ ａ ｉｎ ｐ ｏｃ ｓ ｉ ｔｃ ｎｉｕ ｄ ｎ ｏ ｍ ｔｏ ｒ ｅ ｓｎｇ ｅ ｈ ｑ ｅ；ｉ ｆａ ｅ ｍ ａ ｅ；ｂ ｃ ｇｒ ｕ ｄ ｐ ｅ ｉｔｏ ｎ ｒｒｄ ｉ ｇ ａ ｋ ｏ ｎ ｒ ｄｃ ｉ ｎ；ｃ ｍｂｉ ｔｏ ｏ ｎａ ｉｎ
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。
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文章编号21005-5 30(Z 005 04-0083-04红外图像中弱小目标检测算法概述卓宁1 孙华燕1 张海江Z(1.装备指挥技术学院 北京10141 ;Z. Z 41部队 8分队 辽宁葫芦岛1Z 5001 摘要2在现代战争中 复杂背景下的红外弱目标检测技术是红外制导系统中一个亟待解决的问题 也是提高武器系统性能的关键O 现基于小目标检测的现状和最新进展 从空间滤波和时间滤波的角度对现有的小目标检测技术进行了简单的概述 并分析了今后的研究方向O关键词2复杂背景;小目标;空间滤波;时间滤波中图分类号2TP 3 1.4文献标识码2AAlgorithm surveys on small target detection in inf rared imageZHUO Nzng 1 SUN Hua -yan 1 ZH NG Haz -jzangZ (1.Institute of eguipment Command and Technology Beijing 10141 China ;Z.PLA Z 41Command and 8Unit ~uludao 1Z 5001 ChinaAbstract 2In the modern War detection of the small target in the condition of complicated background is an urgent problem for infrared control and guide it is also the key of improving Weapon system capability .Part algorithms of infrared small target detection in the Way of spatial filter and time filter are introduced in this paper based on present and recent technology .Finally the direction of the study are analyzed .Key words 2complicated background ;small target ;spatial filter ;time filter1引言现代战争中 要求更早地~在更远的距离上发现和捕获敌方的来袭导弹~飞机等目标 以使防御武器有足够的反应时间O 这时目标的图像很小 只有一个或几个像素 缺乏结构信息 此外视场中可能还有云~地物等各种复杂的背景杂波 目标点极易被噪声所淹没O 因此 复杂背景下低信噪比红外弱小目标检测是武器系统中的关键技术之一 是运动目标探测中一个亟待研究与解决的课题O为了从二维序列图像中检测到低信噪比红外弱小目标 自70年代以来 国内外学者和专家进行了广泛而深入的研究 提出了许多有实际意义的检测算法O Bauch [1]等人提出 通过采用一组时间上的高阶差分来抑制背景干扰 并得到目标运动轨迹O 并用动态规则和状态估计技术来增加目标的可检测性O 然而 这种方法在低信噪比的情况下可能呈现较差的性能O 此后 又有人提出了频域中的三维时空匹配滤波技术并且把其简化为只在空域中进行的二维匹配滤波 其结果在时间序列中进行递推求和O Irani M [Z ]等人用计算小邻域上灰度的加权平均再用梯度进行归一化 以此作为运动的度量O 还有由Liou S P 和J ian R C 提出的运动目标检测方法是基于时空空间中运动轨迹任一点上切线和法线的正交性 但是为了得到图像第Z 7卷第4期Z 005年8月光学仪器O PTICAL I N S T R U M e N T S V ol.Z 7 N o.4August Z 005收稿日期2Z 004-11-1作者简介2卓宁(1 7 - 女 安徽蚌埠人 工程师 硕士生 主要从事图像信号处理方面的研究O48光学仪器第Z7卷函数的时间和空间偏导数必须实时完成在时空空间中的三维曲线拟合因而增加了计算量国内在小目标检测方面也做了大量的工作提出了迭代统计平均检测法神经网络法全局搜索法等小目标检测方法但是由于背景的不同小目标运动轨迹速度及姿态的变化各种检测算法的计算量大等原因故至今尚无十分理想可实时实现的算法现概述了现有的低信噪比小目标检测部分算法并分析了今后的发展和研究方向小目标的检测一般都采用空间时间滤波算法先进行空间滤波预处理实现目标增强和背景抑制提高图像的信噪比再在此基础上用门限检测的方法进行目标检测然后通过时间序列分析进行时间域滤波去伪存真找到真正的目标2基于空间滤波的检测方法空间滤波一般采用阀值相关卷积小波等线性滤波器和形态学中值均值最大等非线性滤波器线性滤波器一般数学表达式清楚计算简单但是经过滤波后一般会使边沿变模糊;而非线性滤波器一般加强图像的边沿下面对基于空间滤波器的检测方法作简单的介绍2.1门限检测法(ThreShOlding)利用门限检测法的目的是使规定的检测门限高得足以抑制背景起伏低得足以使目标信号通过小目标探测算法最终都要演化成门限检测法门限检测法的一般原理是设图像表示为:1 {f(z j)}z [l M]j [l N](l)点目标存在与否可以表示为:H l f(z j)Z TH O f(z f)<Tf(z f)表示某一帧图像中(z j)点的灰度值T为门限或阈值这种算法存在于很多文献中但是计算出来的门限通常为固定门限适应性较差2.2背景抑制法背景抑制技术的研究非常广泛主要由图像滤波像素变换等其中以滤波技术应用最为常见到目前为止已经发展了很多种基于图像滤波的背景抑制方法包括采用卷积或相关运算的背景抑制基于TOP-h 变换的数学形态学滤波二维均方误差法数学形态学滤波等背景抑制技术的基本思想:首先对红外图像的背景起伏分量进行估计然后将原始图像与背景起伏图像相减以得到不含起伏的红外图像对于这一类算法的实质仅在于背景估计部分所采用的算法不同文献[3]提出了基于门限检测的低通滤波算法;文献[4 5]提出了用空间高通滤波方法改善图像质量抑制背景噪声的方法;文献[6]提出了一种基于卡尔曼滤波理论的时域递归低通滤波算法低通高通滤波虽然对背景起到一定的抑制作用但是效果不够理想基于TOP-h 变换的数学形态学滤波[7]是一种实用的自适应非线性滤波技术它利用集合函数的膨胀和腐蚀进行局部最大和最小运算以实现对图像的空间滤波通过使参与运算的区域大小根据背景的起伏程度进行相应的调整来实现自适应滤波只要结构元素选择合适该方法能得到比较理想的背景估计结果二维最小均值方误差滤波实际上是一种典型的自适应线性预测算法它在预测过程中采用了最小均方误差准则当原始红外图像中含有较强相关噪声时二维最小均值方误差是行之有效的方法利用噪声的相关性可以从滤波器的输入信号中预测得到噪声分量并消除之而在滤波器的残差中得到目标信号分量该算法对平稳背景图像具有很好的噪声抑制效果但对于非平稳背景反而可能会使信噪比降低2.3小波变换法小波分析的多尺度特性使得它适合于在低信噪比环境下进行红外目标检测其伸缩特性可使部分图像特征在某个尺度下被有效地抑制而某些感兴趣的特性可以被突显出来因为小波基函数有可变的间隔 它们能够使定位信号间断 当对一幅图像进行二维离散小波变换时 可产生具有不同分辨力和减小了空间的子图 而保持目标和杂散的适当空间位置 小波变换的另一个潜在的好处就是不但能够从一个或两个子带仅用系数进行检测 而且可以减少处理的总像素数目 李国宽[ ]等采用阈值法对高频成份进行统计分析来探测小目标 但其前提是小目标尺寸较大 且图像中只有一个小目标 周杰[ ]等研究了一种方向小波变换的点目标检测方法 其思路是点目标在一定的时间段内是沿直线运动的 因而 将点目标轨迹的能量沿运动方向投影时其叠加的峰值最高 于是检测运动点目标的问题就可以转化为在不同方向投影图中寻找能量最大~波形最陡峭的能量波峰 即目标能量波峰 该方法不适用于目标角速度接近于 的情况. 最大中值滤波器中值滤波器是一种典型的非线性滤波算法 在过滤掉高频噪声的同时对低频图像边沿破坏较小 这种方法的基本思想是 在输入图像中 以任一像元为中心设置一个确定的邻域 将该领域内各像素的灰度值按大小有序排列 取位于中间位置的那个值(或最大值)作为该像元的输出灰度值 遍历整幅图像就可完成整个滤波过程 然后 将原始图像与滤波输出相减 即可得到消除了背景的图像 该算法只能滤除脉冲宽度小于滤波窗口一半的噪声 邻域窗口的大小与形状对滤波结果也有较大的影响 这就是该算法的局限性3基于时间滤波的检测方法空间滤波器通常无法唯一地探测到可能的点目标 还需要进一步采用时间滤波器 即通过目标在多帧图像中的相关性进行滤波 有些算法中时间滤波器放在空间滤波器之后叫先检测后跟踪(detect before track ) 有些算法中时间滤波器放在空间滤波器之前 叫做探测前跟踪(track before detection ) 前者只有在信噪比很高的情况下才能取得较好的性能;与之相比 后者是基于运动特性的目标检测技术 它只用运动特性对目标进行描述 并将目标的检测和跟踪问题简化为轨迹的检测 因而得到了广泛的应用 常用的时间滤波器有 三维匹配滤波器~帧相关技术~多级假设检验法~最优原理的动态规划法~图像流法等3.1三维匹配滤波器匹配滤波器[1 11]是最佳的滤波器 其原理就是 针对目标所有可能的运动情况设计相应的多个三维滤波器 对每个滤波器的图像序列的输出结果进行统计 选出使输出信噪比最高的滤波器 从该滤波器所对应的运动状态可以确定目标在图像中的位置和轨迹 由于每一匹配滤波器对应着一条完整的轨迹 故这种方法可实现对多条轨迹的同时检测 原则上讲 可以从未经二值化的图像中检测出运动轨迹 然而 由于运动目标的数目~速度和位置等航迹信息不能预先知道 这就导致不可实现的无穷尽式搜索 因此只适用于很小应用范围3. 帧相关技术帧相关技术利用图像帧信号之间的空间相关性对目标进行轨迹关联 它假设在采用稳像技术之后小目标在相邻两帧图像中位置漂移在一定的允许范围之内 设有连续的两帧图像 对第一帧进行处理得到其中可能的小目标坐标 然后以第一帧中小目标为基准在第二帧图像中相同坐标位置附近一定距离范围内进行搜索 如果也搜索到小目标 则在这两帧中继续保留这些点 且记下这些点的坐标位置 否则就认为该小目标是随机噪声 并将其去掉 对第三帧图像也作同样的处理 这样搜索的范围就不断减小 最后确定出真正小目标的位置 文献[12~1M ]就采用了帧相关技术 该算法存在的不足 目标的信噪比通常要求较高 否则图像中目标灰度值的起伏可能会造成相关中断3.3多级假设检验法[15]多级假设检验法是一种通过序贯处理来达到减少计算目的的算法 它将众多可能的目标估计以树的结构组织起来 通过对序列中到达每帧图像的树进行假设检验 以随时去掉没有通过检验的树 来达到减少运算量和存储量的目的 该方法的优点是对每一条候选轨迹的计算效率较高 从而减小了计算量和存储量;但是当信噪比较低时 虚警率较高3. 基于最优原理的动态规划法[16]5 第M 期卓宁等 红外图像中弱小目标检测算法概述动态规划是一种基于最优原理的算法 基本思想是:先定义一种目标状态作为一组可能的目标轨迹 每一条轨迹以递归的方式被跟踪并赋予一个得分数 对于给定帧图像上的像元 只要简单的根据轨迹分数确定其相应归属哪条轨迹即可 但是该方法需要较多的匹配滤波器对目标进行检测 由于将图像序列分成每一级具有固定长度的若干组 故可能会引起轨迹的失配 从而造成性能损失 并且最优化过程可能带来巨大的计算量和存储量 不利于实时处理3.5基于图像流算法的滤波技术图像中目标的运动在图像的两个坐标上投影所产生的速度场称为图像流 通过对序列图像进行图像流分析 可以有效地检测出图像中目标的运动轨迹 文献[4 5]对弱目标检测提出图像流法 文献[17]提出数学形态学膨胀累加,图像流航迹关联和二级并行假设检验的点目标检测方法 图像流法的优点是能够检测独立运动的对象 不需要预先知道场景的任何信息 并且可用于摄像机运动的情况 但多数图像流法计算复杂耗且在有些情况下不可用 如有阶跃边缘和遮挡的情况 除非硬件支持 否则很难实时实现 4结束语复杂背景下红外弱小目标的检测历来被认为是一个十分复杂的问题 同时也是图像理论发展的瓶颈之一 文中对近年来国内外比较常用的小目标检测算法的研究进行了简单的概述 限于篇幅 不能一一列举 到目前为止 在提出低信噪比小目标检测算法中通用性强且性能优良的并不多见 在工程实现上还存在这样和那样的不足 需要进一步探索和不断改进完善当前红外弱小目标检测算法面临的关键技术难点是:(1D 低信噪比情况下 可靠,稳定的检测目标;(2D 虚警率低且恒定 检测概率较高;(3D 高速实时性处理 预计这些技术难题将在今后若干年内逐步得到解决5参考文献[1]Bauch -E Futterman W I Kemmer D B .Back -ground suppression and tracking With a staring mosaic sensor [J ].O ptzcal Engzneerzng .1981 2O(1D :1O3~11O.[2]Iranni M et al . 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