红外小目标的增强与检测

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红外系列图像运动小目标检测

再利用目标运动特征，采用邻域判决法最终检测出目标．模拟实验表明谊方法能够准确高效地检测出运动小目标。关键词：红外系列图像’小目标检测：形态学滤波；图像预处理；图像分割；邻域判决１
中图分类号：Ｔ３ｌ文献标识码：ＡＰ９
ＳｌＭｏｉｇＴｒｅｔｃｉｎｉｎｒｒｄＩｇｅｕｎｅｍａｌｖｎａｇｔＤｅｅｔｎＩｆａｅｍａｅＳｑｅｃｓｏ
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《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。

红外图像序列小目标的特性分析与检测

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收稿日期：０１７１ｌ修订日期：０１∞ 一２２０— —２＇０２０－Ｏ基金项目：防科拄大学Ａ国ＴＲ重点实验室基金资助课题（ｏＳ３２１Ｊ０ｌ）ｏＪ９．．Ｗ５Ｓ作者俺介：巍（９１）男．北黄石市人，士研究生，吴１７一，湖博主要从事图像处理、目标检测与识别等工作．表论文２篇发

基于图像融合技术的红外小目标检测

硕士研究生学位论文新疆大学论文题目(中文)：基于图像融合技术的红外小目标检测论文题目(外文)：Infrared Small Target Detection Basedon Image Fusion Technology 研究生姓名：张国峰学科、专业：工学、信息与通信工程研究方向：目标检测与跟踪导师姓名职称：艾斯卡尔·艾木都拉教授论文答辩日期2019年6月3日学位授予日期2019年6月15日摘要红外小目标的捕获与跟踪在红外精确制导、遥感、空间探测和航空导航等领域有着广泛的应用。

然而，应用环境有时会迫使我们将成像系统与目标保持一定的距离，从而导致在摄像机的视野中出现较小的目标。

同时，由于红外成像设备的抖动、成像设备的噪声等因素，微弱目标信号被淹没在复杂的背景中。

还有隐身战斗机等向空中辐射的电磁信号越来越微弱，采用反射目标的回波来搜索和定位的雷达等探测设备已不能满足现实的需求。

这些存在的问题致使红外图像序列中微弱小目标检测与跟踪工作变得更加困难和具有挑战性。

红外热成像技术由于良好的隐蔽性能，全天候昼夜成像的特点、机动性好、配置方便，非常有利于搭载在预警和无人机上。

监视系统要是能在早期识别敌方目标，然后锁定目标并跟踪，这样可以给面目标跟踪识别阶段省去检测这一环节而大大延长己方防空系统的反应时间，亦或在面目标阶段二次检测目标，降低检测的虚警概率，并向防空系统发出报警。

因此，设计一种鲁棒的红外小目标检测算法具有重要的现实意义和实用价值。

本文在前人基础上设计出了两种不同的小目标检测算法：分别是量子遗传算法和局部对比增强的小目标检测和基于双边滤波下局部强度与梯度融合的小目标检测。

一种是利用量子遗传算法优化和获取结构元素，针对不同的背景等起伏边缘构造相应的结构元素进行形态学滤波，然后局部对比增强小目标能量，最后采用阈值分隔技术提取小目标。

另一种检测算法在杂波抑制上选用双边滤波技术，目的是考虑空间邻域信息和灰度相似特性，达到降噪去噪保留边缘的目的。

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。

红外小目标

红外小目标红外小目标是一种能够通过红外线技术来探测和跟踪物体的设备。

红外小目标主要由红外传感器、信号处理器和显示器等组成，可以在夜间和低光环境下实现目标的观测和定位。

红外小目标的应用十分广泛，可以用于军事侦察、消防救援、安防监控、天文观测等领域。

在军事侦察中，红外小目标可以通过探测敌方装备和人员的热辐射来实现目标的远距离监视和跟踪，其隐蔽性和精准性远远超过了传统的光学设备。

在消防救援中，红外小目标可以通过探测火灾现场的热辐射来快速定位和救援被困人员，大大提高了救援效率和成功率。

在安防监控中，红外小目标可以通过探测入侵者的体温来发出警报，并实时监控目标的位置和行动。

红外小目标的原理是利用物体发出的红外辐射来探测目标。

物体的温度越高，红外辐射的强度越大。

红外传感器可以将红外辐射转化为电信号，然后传递给信号处理器进行处理和分析，最后将目标信息显示在显示器上。

信号处理器通常采用数字信号处理技术，可以对红外图像进行增强、滤波和目标识别等处理，从而提高目标的清晰度和识别性能。

红外小目标的优点是具有高灵敏度、大动态范围和快速响应的特点。

由于红外辐射可以穿透烟雾、雾霾等大气污染物，因此红外小目标可以在恶劣环境下工作。

另外，红外小目标还可以实现对多个目标的同时监测和跟踪，具有实时性和高效率的特点。

然而，红外小目标也存在一些局限性。

首先，红外传感器对大气的温度和湿度敏感，环境条件的变化可能会对目标的探测和跟踪产生影响。

其次，由于红外传感器的成本较高，红外小目标的价格也较昂贵，不适合大规模推广应用。

综上所述，红外小目标是一种具有广泛应用前景的技术设备，可以在夜间和低光环境下实现目标的观测和定位。

随着红外技术的不断发展，红外小目标的性能将进一步提高，其在军事、消防、安防等领域的应用也将更加广泛。

红外图像中运动小目标的检测

２３背景复杂．
在实际探测中，小目标总是处于一定的背
景之下，：管探测背景是天空、气背景，大或是地面背景，其红外辐射背景相当强且复杂。此外，背景通常不断变化，一帧图像中的背景是变化的，相邻两帧的背景也是变化的。２４具有～定的运动性．虽然单帧图像不能体现目标的运动信息，
诸如中值滤波等手段来提取目标；３）目标为点源目标，目标与噪声特性相似更增加了检测的难度。但是，低信噪比情况下，目标的运在动图像序列比目标静止时提供更多的信息，使我们有可能利用目标的运动图像序列检测出单帧图像中很难检测出的小目标。由运动目标形成的图像序列一般可分为两种情况：静止背景中的运动目标和运动背景中的运动目标。从目标检测的方法看来，都是采用突出目标或消除
标的检测。１板匹配方法也不能用常规
维普资讯
第４期
（红
外》月刊
７
的图像检测方法｛２）由于背景复杂，不能用
式中，Ｓａｌｉａ指信号，Ｃｕｔ指背景杂波，Ｎｉｇｌｅｔｒｏｅｓ指噪声。在背景杂波有较大起伏时，常规的阐
使用。
卫星遥测、防空预警、确制导等领域。精随着科
学技术的发展，红外探测系统已经从点源探涮系统、线列器件扫描系统发展到凝视焦平面成

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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。

在安防监控中，红外小目标的增强与检测技术可以用于监测入侵者，预警火灾等安全事件。

此外，红外小目标的增强与检测技术还可以应用于工业生产过程中的故障诊断与预警，环境监测以及医学诊断等多个领域。

综上所述，红外小目标的增强与检测是红外技术发展的重要方向之一。

通过不断改进算法和技术手段，红外小目标的增强与检测能够在复杂环境下提供更准确、高效的目标信息，为相关应用领域提供更好的支持和保障。

随着科技的不断进步，相信红外小目标的增强与检测技术会得到进一步的发展和应用
综上所述，红外小目标的增强与检测技术在军事、安防监控、工业生产等领域得到了广泛应用，对提供实时情报支持、预警安全事件、故障诊断与预警等方面发挥了重要作用。

通过红外图像融合技术的应用，可以进一步提高目标检测的准确性和全面性。

随着算法和技术手段的不断改进，红外小目标的增强与检测技术将在复杂环境中提供更准确、高效的目标信息，为相关应用领域提供更好的支持和保障。

可以预见，随着科技
的进步，红外小目标的增强与检测技术将会得到进一步的发展和应用。