基于单帧图像的红外弱小目标检测技术研究综述

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基于滑窗式单帧红外弱小目标检测方法研究

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有较高灰度值的特征，过自适应阈值来判别该滑窗中心位置是否存在目标。当滑窗遍历整幅图像后，可以得到通就红外小目标的检测结果。在判别的过程中，造了一种新的自适应阈值估计的方法。通过大量的仿真实验，与当构并
ＡｂｔａｔＴｈｉｐｐｅｅｅｓａａｇｉｈｓｒｃ：ｓａｒｐｒｓｎｔｌｏｒｔｍｔｔｃａｄｏａｅｈｄｍｎｆａｅａｇｔｎｉｌｏｄｅｅｔｎｌｃｔｔｅｉｉｒｒｄｔｒｅｉｓｎｇｅ
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基于特征的单帧红外小目标检测

总第１１９期
舰船电子工程
ＳｉｅｔｏｉＥｇｎｅｉｇｈｐＥｌｃｒｎｃｎｉｅｒｎ
Ｖｌ．ＯＮｏ５０３．１
７８
２１００年第５期
基于特征的单帧红外小目标检测
余贵水 ” 李秀峰。魏钟记Ｄ
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ＣｌｓｍｂｒＴＮ９６７ａｓＮｕｅ１．６
１引言
随着战场技术的不断发展以及掠海导弹和低
低、缘模糊、纹理特征、寸及形状变化不定，边无尺这些特点，得小目标检测工作变得很困难。探索使

《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。

红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述

面，所谓“ 是指目标红外辐射的强度，映到图弱” 反
像上是指目标的灰度；谓 “ ” 指目标的尺寸，所小是反映到图像上是指目标所占的像素数。红外弱
据检测概率和虚警概率计算单帧图像的检测门限，然后对每帧图像进行分割，并将目标的单帧检测结果与目标运动轨迹进行关联，后进行目标跟踪。最
红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述
张长城，德贵，杨王宏强
（国防科技大学电子科学与工程学院，间电子信息技术研究所，空湖南长沙４０７）１０３
摘
要：中分析了低信噪比复杂背景中红外弱小目标检测与跟踪的难点，文比较了ＤＴ与Ｂ
—— 景制 — 检门卜－迹塑坚 —— 背抑限＿｛聪 — — －轨＿
图１先检测后跟踪算法流程
踪问题成为当前研究的一个热点问题。Байду номын сангаас
基金项目：国防预研基金（１００００Ｋ０７）国防装备预先５４１１４５Ｇ１０；研究项目（１０００－２。４３１７１）作者简介：张长城（９６一）男，１７，国防科技大学硕士研究生，主要研究方向为红外图像采集处理及目标识别等。收稿日期：０６０－１修订日期：０６０－５２０－５３；２０－７０
维普资讯
第３７卷第２期
２００７年２月
激光与红外
ＬＡＥＲ＆ＩＲＡＤＳＮＦＲＥ

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。

单帧红外弱小目标检测技术研究现状与展望

单帧红外弱小目标检测技术研究现状与展望杨德贵;韩同欢;胡亮;白正阳【期刊名称】《信号处理》【年(卷),期】2024(40)5【摘要】红外探测技术具有探测距离远、抗干扰能力强、隐蔽性强和全天候等优势在天基预警、末敏弹制导等领域得到了广泛应用。

通过红外成像技术能够得到目标图像从而对目标进行预警、识别和跟踪。

在实际场景中,目标图像往往所占像素比例小,信号强度低,容易湮没在背景图像中;背景图像变化剧烈,存在较强的结构信息、边缘和噪声,红外图像信噪比低,目标检测难度较大,一直是目标检测领域的研究难点和热门话题。

为提高红外图像弱小目标检测能力,大量的弱小目标检测算法被提出。

现有的主流的检测手段根据图像数据检测方式分为单帧检测和多帧检测两大类,多帧算法依赖大量的图像数据支撑,响应周期长,应用潜力低,而单帧检测算法凭借复杂度低、时效性强、便于硬件实现等特点,被广泛应用在高速运动目标检测、预警等领域。

因此本文以单帧红外弱小目标检测算法为主体,从技术方向入手,着重阐述了基于滤波、基于对比度与显著性分析、基于数据优化和深度学习四类单帧弱小目标检测算法的原理与近年来的典型应用,通过仿真试验和算法复杂度对比了不同算法的性能、优势和不足,总结了弱小目标检测算法的研究现状并对本领域的发展趋势进行了展望。

本文的工作能帮助读者快速了解本领域的研究现状,为研究人员提供参考。

【总页数】20页(P887-906)【作者】杨德贵;韩同欢;胡亮;白正阳【作者单位】中南大学自动化学院;光电智能测控湖南省重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.红外单帧弱小目标检测算法研究综述2.基于单帧图像的红外弱小目标检测技术研究综述3.基于引导滤波和分块自适应阈值的单帧红外弱小目标检测4.单帧红外图像弱小目标检测研究综述因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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。

红外图像序列中运动弱小目标检测的方法研究

２目标分割：）自然图像背景噪声可近似看作高斯
利用目标的信息。由于弱小目标在像面上最初可能只有一个或几个像素大小，缺乏有效的辐射信息和形状特征，可利用的信息主要为灰度信息和运动信息。因此，在利用灰度信息对单帧图像进行处理的基础上，综合利用目标在连续帧间运动的关联性和连续性，够能
引言
运动弱小目标检测在目标识别与跟踪等领域有着广泛的应用。复杂背景条件下，红外运动目标在像面上只有一个或几个像素大小，并处于强杂波干扰下，信噪比低，何有效地检测出目标是亟待解决的难题。如
为了有效抑制背景干扰，高检测概率，须充分提必
Ｆ（，，）一Ｉｍ，，）＋Ｎ（，，）＋Ｂ（，，）ｍ志（志ｍ志ｍ志ｍ一０，，，一１一０， … ，一１１… Ｍ；１，Ｎ（）１
目，标然后利用邻域判决和图像流分析提取出真正的运动目标。考虑到由于环境的影响目标可能在某一帧暂时消失的情况，通过选择合适的邻域判决条件，避免了漏检。模拟实验证明该方法是高效可行的。
就是要提取出图像中的高频分量，Ｊｍ，志即（）
和Ｎ（，，。因此可以采用高通滤波，留小目ｍ志）保标和高频噪声，除平缓变化的背景。本文实验部分剔采用的高通滤波模板如下：
本文的弱小目标检测过程分为三步；
・
收稿日期；ｏ２ｏ－２２ｏ－３１

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基于单帧图像的红外弱小目标检测技术研究综述
何青叶
【期刊名称】《红外》
【年(卷),期】2022(43)4
【摘要】红外探测系统以其隐蔽性好、穿透能力强等优点广泛应用于航空航天、军事侦察等领域。

但该系统的观测距离较远,且目标往往呈现弱小状态,所以针对单帧图像的红外弱小目标检测一直是红外探测领域的难点和研究热点。

基于滤波、视觉显著性、图像数据结构和深度学习四个方面,对当前单帧红外弱小目标检测算法进行了详细综述,最后对红外弱小目标检测技术进行了总结与展望。

【总页数】11页(P9-19)
【作者】何青叶
【作者单位】中国科学院上海技术物理研究所;中国科学院大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.改进Sobel算子的单帧红外弱小目标检测
2.基于滑窗式单帧红外弱小目标检测方法研究
3.Fuzzy-ART背景抑制的单帧红外弱小目标检测
4.一种单帧图像红外弱小目标检测算法及DSP实现
5.红外单帧弱小目标检测算法研究综述
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