红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述

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红外搜索系统中弱小目标检测算法研究

背景包含较多复杂因素时，用模板匹配滤波的目标检测方法，除背景抑制后的残留杂波，采消实
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
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第３２卷第５期２１０１年９月
文章编号：０２２８（０１０ — ９７０１０ — ０２２１）５０８ — ５
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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。

红外图像弱小目标检测技术综述

红外图像弱小目标检测难点主要有：
(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。

红外图像处理中的目标检测与跟踪技术研究

红外图像处理中的目标检测与跟踪技术研究摘要：随着红外技术的快速发展和广泛应用，红外图像处理成为了研究的热点之一。

在红外图像处理中，目标检测与跟踪是重要的关键技术，它们在军事、航天、安防等领域发挥着重要作用。

本文将就红外图像处理中的目标检测与跟踪技术进行探讨与研究。

1. 引言红外图像处理是通过对红外图像的采集、传输、处理和分析来提取所需信息的技术，它广泛应用于军事、航天、安防等领域。

而在红外图像处理中，目标检测与跟踪是其中的重要技术，它们不仅能够快速、准确地识别目标，还能够在目标运动过程中进行跟踪，提供更多有关目标的信息。

2. 红外图像目标检测红外图像目标检测是指在红外图像中寻找感兴趣的目标或区域的过程。

目标检测分为两个主要步骤：目标候选区域生成和目标候选区域分类。

目标候选区域生成是通过一系列的图像处理算法和特征提取方法，识别可能包含目标的区域。

常用的方法包括滑动窗口、特征金字塔等。

而目标候选区域分类则是通过分类器对目标候选区域进行分类，区分出目标和非目标。

常见的分类器包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。

此外，红外图像目标检测中还需要考虑红外图像的特殊性质，比如低信噪比、热噪声等，并对算法进行相应改进，以提升检测的准确性和鲁棒性。

3. 红外图像目标跟踪红外图像目标跟踪是指在连续帧红外图像中追踪目标的位置、形状、运动状态等信息。

目标跟踪可以分为两个主要步骤：目标特征提取和目标位置预测。

目标特征提取是通过对目标的外观、运动等特征进行描述，提取出有区分度的特征向量。

常用的特征包括颜色、纹理、边缘等。

而目标位置预测是通过对目标过去的运动状态进行分析，预测出目标在下一帧的位置。

常见的预测方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。

红外图像目标跟踪面临的主要挑战包括目标尺度变化、目标遮挡、背景干扰等，因此需要综合运用多种算法和方法来提高跟踪的精度和鲁棒性。

4. 红外图像处理中的挑战与展望红外图像处理中的目标检测与跟踪技术面临着诸多挑战。

红外图像的检测与跟踪算法研究

红外图像的检测与跟踪算法研究摘要：随着红外图像技术的不断发展，红外图像的检测与跟踪算法在许多领域中发挥着重要作用。

本文主要研究了红外图像的检测与跟踪算法，包括目标检测、目标跟踪和目标识别等方面。

通过对不同算法的比较和实验结果的分析，得出了一些结论，并提出了一些改进的方向。

关键词：红外图像；检测；跟踪；算法引言：红外图像是一种能够通过红外辐射信号来获取物体表面温度分布的图像。

由于其具有不受光照条件限制、能够在夜间和恶劣天气条件下工作等特点，因此广泛应用于军事、航天、安防等领域。

而红外图像的检测与跟踪算法则是对红外图像中的目标进行自动化识别和跟踪的关键技术。

1. 目标检测算法目标检测是在红外图像中寻找特定目标的过程。

常用的目标检测算法包括基于像素级特征的方法（如灰度阈值分割、形态学运算等）、基于纹理特征的方法（如纹理分析、纹理描述符等）和基于形状特征的方法（如Hough变换、轮廓分析等）。

这些算法各有优劣，应根据具体应用场景选择合适的算法。

2. 目标跟踪算法目标跟踪是在红外图像中对目标进行连续跟踪的过程。

常用的目标跟踪算法包括基于特征点的方法（如稀疏光流、稠密光流等）、基于模型的方法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络、循环神经网络等）。

这些算法能够在目标发生尺度变化、遮挡等情况下进行有效的跟踪。

3. 目标识别算法目标识别是在红外图像中识别目标类别的过程。

常用的目标识别算法包括基于模板匹配的方法（如相关滤波器、相位相关等）、基于特征描述子的方法（如SIFT、SURF等）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络、循环神经网络等）。

这些算法能够在红外图像中准确地识别出目标类别。

结论：通过对红外图像的检测与跟踪算法进行研究，本文得出了一些结论。

首先，不同的算法适用于不同的应用场景，应根据具体情况选择合适的算法。

其次，基于深度学习的算法在红外图像的检测与跟踪中具有较好的性能。

未来的研究可以进一步优化算法的性能，并探索更多的应用场景。

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。

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。

《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。

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。

《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技术在军事、安防、交通等领域的应用越来越广泛。

然而，在复杂背景条件下，红外小目标的检测与跟踪仍然面临诸多挑战。

本文旨在研究复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法，以提高红外系统的性能和准确性。

二、研究背景及意义红外小目标检测与跟踪是红外系统的重要应用之一，其核心在于从复杂的背景中提取出目标，并实现目标的稳定跟踪。

然而，在实际应用中，由于背景的复杂性、目标的微弱性、噪声的干扰等因素，红外小目标的检测与跟踪仍然存在许多问题。

因此，研究复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法具有重要意义。

三、算法研究（一）红外小目标检测算法针对复杂背景条件下的红外小目标检测，本文提出了一种基于动态阈值和形态学滤波的检测算法。

该算法首先通过动态阈值对红外图像进行二值化处理，以去除背景噪声和干扰。

然后，利用形态学滤波对二值化图像进行形态学处理，以提取出目标。

最后，通过连通域分析对目标进行聚类，实现目标的检测。

（二）红外小目标跟踪算法在红外小目标跟踪方面，本文采用了一种基于卡尔曼滤波和均值漂移的跟踪算法。

该算法首先通过卡尔曼滤波对目标进行预测，然后利用均值漂移算法对目标进行定位。

在跟踪过程中，通过不断更新目标和背景模型，实现目标的稳定跟踪。

四、实验与分析为了验证本文提出的算法的有效性，我们进行了大量的实验。

实验结果表明，在复杂背景条件下，本文提出的基于动态阈值和形态学滤波的检测算法能够有效地提取出红外小目标。

同时，基于卡尔曼滤波和均值漂移的跟踪算法能够实现目标的稳定跟踪，具有较高的准确性和鲁棒性。

五、结论本文研究了复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法，提出了一种基于动态阈值和形态学滤波的检测算法以及一种基于卡尔曼滤波和均值漂移的跟踪算法。

实验结果表明，本文提出的算法能够有效地提取出红外小目标，并实现目标的稳定跟踪。

红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述

中将会失效［3］，这是由于在低信噪比条件下获取的小目标与背景的灰度相差不大，在目标分割时，如果检测门限过低，会把一部分背景当成目标，检测门限过高，则有可能造成目标丢失［4］。
目前人们较多采用 TBD 方法来检测图像中低信噪比弱小目标，这种方法对单帧图像中有无目标先不进行判断，而是先对图像中较多的可能轨迹同时进行跟踪，然后根据检测概率、虚警概率和信噪比计算出多帧图像的检测门限进行决策。在低信噪比情况下，TBD 的检测性能优于 DBT，二者性能比较如表 1 所示。
时域滤波算法是利用背景杂波、噪声及目标像素点在时间上有着不同的特征来检测弱小目标的。检测方法是当目标经过某一像素点时，靠近该像素
点时会出现幅值上升，离开该像素点时幅值下降，从而出现先升后降的特性，而背景则无此特征，时域滤波正是利用此差别进行检测的［21］。但时域滤波算法没有充分利用小目标与背景在空间上的特征差别，而且算法要求图像帧速快，否则目标在某像素点只能引起幅值突跳，无法可靠地将目标与噪声进行区分。文献［ 21 ］采用长短两个尺度的时域递归滤波器对像素灰度沿时间轴进行滤波处理，降低了计算的复杂度和存在空间。文献［22］提出了一种基于时空域融合滤波的小目标检测算法。算法在空域上利用形态学 Top - hat 滤波抑制背景增强目标，在时域上通过改进帧间差分方法增强运动目标，时空域处理结果融合分割后，根据目标运动的连续性和规则性，利用相邻帧可能目标点之间的位置关系判别目标，较好地克服了时域检测上的局限性。 3. 7 基于粒子滤波方法
3）适用于信噪比较高的小目标 3）硬件实现较难
Hale Waihona Puke TBD 方法概括起来包含三个步骤（如图 2 所示）：一是背景抑制，通过滤波将红外图像低频和高频部分进行分离，提高信噪比，尽可能抑制原始图像中的低频背景杂波干扰；二是可疑目标跟踪，利用相邻几帧中目标的运动信息来分割可能目标，从背景抑制后的图像中分割出少量候选目标进行跟踪［5］；三是目标检测，利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性，进一步排除虚假目标，从候选目标中检测出真正的目标。

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。

红外序列图像小目标检测与跟踪技术综述

红外序列图像小目标检测与跟踪技术综述许　彬1,郑　链1,王永学2,宋承天1(1.北京理工大学机电工程学院,北京100081;2.河北工业大学理学院,天津300130)摘　要:指出了小目标检测与跟踪中存在的难点问题;综合该领域近年来的研究成果,按照检测与跟踪的先后次序,将算法分为DBT 和T BD 两大类,并给出相应的数学模型和各自的主流方法;对两大类算法的执行性能进行了比较;最后指出该领域可以深入研究的方向。

关键词:检测;　跟踪;　形态学;　小波;　匹配滤波;　小目标中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:100722276(2004)0520482206Survey of dim target detection and trackingin infrared im age sequencesX U Bin 1,ZHE NGLian 1,W ANG Y ong 2xue 2,S ONG Cheng 2tian 1(1.School of M echatronic Engineering ,Beijing Institute of T echnology ,Beijing 100081,China ;2.School of Science ,Hebei University of T echnology ,T ianjin 300130,China )Abstract :Firstly ,the difficulties of dim target detection are pointed out in this paper.Secondly ,all methods are classified as DBT and T BD according to the order of detection and tracking ,the mathematical m odels based on the tw o kinds of methods are presented and the mainstream methods of each kind of methods are als o introduced.Thirdly ,the executive performances of the tw o kinds of methods are com pared.In the end ,s ome promising research directions in this field are proposed .K ey w ords :Detection ;　T racking ;　M orphology ;　W avelet ;　Matching filtering ;　Dim target0　引　言在现代化的高技术战争中,武器系统应具备极快的反应速度和良好的隐身性能,远距离的红外目标探测技术能很好地满足这一条件,它能及时地发现、跟踪目标,实现迅速有效的攻击,是机载武器系统发展的一个趋势[1～3]。

红外图像序列中弱小目标检测与跟踪技术研究-2008

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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

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。

红外小目标检测与跟踪算法研究

红外小目标检测与跟踪算法研究红外小目标检测与跟踪算法在军事、航空、无人驾驶等领域具有广泛的应用价值。

这些领域常常需要从复杂的背景中准确快速地检测并跟踪目标。

因此，研究红外小目标检测与跟踪算法对于提高系统的智能化和自动化水平具有重要意义。

然而，红外小目标检测与跟踪面临着诸多挑战，如目标尺寸小、背景干扰强、动态变化快等。

传统红外小目标检测方法主要包括基于图像处理的方法和基于特征融合的方法。

基于图像处理的方法通过预处理、滤波、边缘检测等步骤提取目标。

代表性的算法有Canny边缘检测和Sobel算子。

基于特征融合的方法通过融合多种特征，提高目标检测的准确性。

这些特征包括颜色、纹理、形状等，代表性的算法有基于支持向量机（SVM）和神经网络的方法。

现代红外小目标检测方法则主要包括基于深度学习的方法和基于强化学习的方法。

基于深度学习的方法利用卷积神经网络（CNN）自动学习图像中的特征，代表性的算法有YOLO和SSD。

基于强化学习的方法通过训练代理（agent）在环境中进行学习，以实现最优决策，代表性的算法有Q-learning和Deep Q-network（DQN）。

本文研究了一种基于深度学习的红外小目标检测与跟踪算法。

利用高帧率红外相机采集包含小目标的红外图像序列。

接着，通过预处理技术对图像进行去噪、增强等操作，以便于特征提取。

然后，利用卷积神经网络（CNN）对图像进行深度学习，自动学习图像中的特征，并分类出目标和非目标区域。

在跟踪阶段，本文采用基于滤波的跟踪算法，利用卡尔曼滤波器对目标进行跟踪预测，同时利用互相关算法计算目标的运动轨迹。

通过实验评估本文算法的性能，包括错误率、响应时间和硬件成本等指标。

本文通过对大量实验数据的分析，验证了所提出算法的有效性和可靠性。

在错误率方面，本文算法相较于传统方法具有更高的目标检测准确率。

在响应时间方面，本文算法也具有较快的运行速度，能够在短时间内完成对大量图像的处理。