动态背景下的红外运动目标检测

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《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、引言随着红外成像技术的快速发展，红外小目标检测与跟踪技术在军事侦察、无人驾驶、夜视系统等领域得到了广泛应用。

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，以提高其准确性和鲁棒性。

二、红外小目标检测算法研究1. 背景建模背景建模是红外小目标检测的关键步骤。

在复杂背景下，背景建模需要考虑到多种因素，如动态背景、光照变化等。

常用的背景建模方法包括基于统计的背景建模和基于深度学习的背景建模。

其中，基于深度学习的背景建模能够更好地适应动态背景和光照变化，从而提高小目标的检测效果。

2. 小目标提取在背景建模的基础上，需要进行小目标的提取。

小目标提取的方法包括基于阈值的方法、基于边缘的方法等。

在复杂背景下，小目标可能受到噪声、遮挡等因素的影响，因此需要采用多种方法进行提取和融合，以提高准确性和鲁棒性。

3. 算法优化为了提高红外小目标检测的准确性和效率，需要针对不同场景和需求进行算法优化。

例如，可以采用多尺度滤波、形态学滤波等方法对图像进行预处理，以消除噪声和干扰；同时，可以利用机器学习和深度学习技术对算法进行训练和优化，以适应不同的场景和背景。

三、红外小目标跟踪算法研究1. 特征提取在红外小目标跟踪中，特征提取是关键步骤之一。

由于红外图像的特殊性，需要提取具有代表性的特征以进行目标的准确跟踪。

常用的特征包括颜色特征、形状特征、纹理特征等。

针对红外图像的特点，可以采用基于灰度特征或基于深度学习的特征提取方法。

2. 跟踪算法选择根据不同的应用场景和需求，需要选择合适的跟踪算法。

常用的跟踪算法包括基于滤波的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。

在复杂背景下，可以考虑采用多种算法进行融合和优化，以提高跟踪的准确性和鲁棒性。

3. 算法性能评估为了评估红外小目标跟踪算法的性能，需要进行实验验证和性能评估。

《智能监控系统中运动目标的检测与跟踪》范文

《智能监控系统中运动目标的检测与跟踪》篇一一、引言随着科技的不断进步，智能监控系统在安全、交通、医疗等领域得到了广泛应用。

其中，运动目标的检测与跟踪是智能监控系统中的关键技术之一。

本文旨在深入探讨智能监控系统中运动目标的检测与跟踪方法及其应用。

二、运动目标检测技术1. 背景与意义运动目标检测是智能监控系统的基础，其目的是从视频序列中提取出感兴趣的运动目标。

该技术对于后续的目标跟踪、行为分析、目标识别等具有重要意义。

2. 常用方法（1）基于帧间差分法：通过比较视频序列中相邻两帧的差异，检测出运动目标。

该方法简单有效，但易受光照变化、噪声等因素影响。

（2）基于背景减除法：利用背景模型与当前帧进行差分，从而提取出运动目标。

该方法对动态背景具有较好的适应性，但需要预先建立准确的背景模型。

（3）基于深度学习方法：利用深度学习技术对视频进行目标检测，如基于卷积神经网络的目标检测算法。

该方法具有较高的检测精度和鲁棒性。

三、运动目标跟踪技术1. 背景与意义运动目标跟踪是在检测出运动目标的基础上，对其在连续帧中的位置进行估计和预测。

该技术对于提高监控系统的实时性和准确性具有重要意义。

2. 常用方法（1）基于滤波的方法：如卡尔曼滤波、粒子滤波等，通过建立目标运动模型，对目标位置进行预测和更新。

（2）基于特征匹配的方法：利用目标的形状、颜色等特征，在连续帧中进行匹配，从而实现目标跟踪。

（3）基于深度学习的方法：利用深度学习技术对目标进行识别和跟踪，如基于孪生神经网络的目标跟踪算法。

该方法具有较高的跟踪精度和鲁棒性。

四、智能监控系统中运动目标检测与跟踪的应用1. 安全监控领域：通过智能监控系统对公共场所、住宅小区等进行实时监控，及时发现异常情况，提高安全性能。

2. 交通管理领域：通过智能监控系统对交通流量、车辆行为等进行实时监测和分析，为交通管理和规划提供支持。

3. 医疗领域：在医疗领域中，智能监控系统可以用于病人监护、手术辅助等方面，提高医疗质量和效率。

基于光流估计摄像机运动下红外小目标检测算法

基于光流估计摄像机运动下红外小目标检测算法单巍; 陈得宝【期刊名称】《《淮北师范大学学报（自然科学版）》》【年(卷),期】2019(040)004【总页数】6页(P25-30)【关键词】光流; 光流柱状图; Harris角点; 红外小目标; 动态背景; 目标检测【作者】单巍; 陈得宝【作者单位】淮北师范大学物理与电子信息学院安徽淮北 235000【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言复杂背景下运动小目标的检测一直是红外预警系统的关键技术之一［1-2］. 由于探测距离远，目标在视场上仅表现为几个孤立的亮斑，无法从目标的形状和结构来探测目标，能够利用的仅仅是目标与背景之间的微小差异以及目标的运动特征. 静态背景下运动目标检测技术相对成熟，主要有帧间差分法［3］、背景差分法［4］和光流法［5］. 而当摄像机追踪目标发生转动时，背景也随之运动，目标的运动信息往往淹没在动态背景中［6］，给目标的提取带来困难. 处理方法主要有基于运动补偿的方法［7］和基于光流的方法［8］. 基于运动补偿的方法是对背景运动进行估计，将动态背景转化为静态背景，再使用帧差法提取前景目标.该方法的有效性取决于背景运动补偿的准确性［7］，且帧差法一般无法获取完整的目标. 光流法中的Horn-Schunck 光流（HS光流）能够在动态背景下获取完整的目标［9］，但计算量大，对噪声敏感，难以直接用于运动目标的实时检测；Lucas-Kanade光流（LK光流）只计算稀疏点光流［10］，虽然提高运算速度，但无法获得完整的运动目标.本文以动态地空背景的运动小目标红外图像序列为研究对象，结合2类光流算法的优点，提出一种新的动态背景运动小目标检测方法，实现动态地空背景下的运动小目标检测. 本方法利用LK光流运算速度快的特点，计算图像Harris 角点处2 帧之间的LK 光流，通过光流柱状图快速获取背景的运动信息.然后根据背景的运动信息进行背景运动补偿，将2帧图像进行背景配准［11］，将动态背景转化为静态背景.最后利用HS光流在静态背景下效果较好的特点，计算运动补偿后的HS光流，通过自适应的阈值对光流场进行分割，得到最终的检测结果.1 动态背景补偿光流是三维空间速度矢量在二维平面上的速度场投影. 传统光流方法［9-10］很难直接应用于动态背景的目标检测，因此考虑将动态背景转化为静态背景再进行处理，这就要将图像进行配准.Lucas-Kanade光流算法［10］的思路是假设以p点为中心的一个小区域内各点光流方向相同，区域中各点被赋予不同的权值，再以p点为中心的一个小区域Ω内对光流场施加局部约束条件：式（1）中W( )x,y 为窗函数，代表区域内各点权值，距离区域中心越近权值越大.I 是图像灰度，v 是p点的光流矢量，It 是图像灰度对时间的导数. 利用最小二乘法解得：式中：式（5）表明，W 为一对角矩阵，其主对角线上的元素为，其他元素则为0.基于梯度的光流基本约束方程为式中：分别代表图像灰度相对于x,y,t 的偏导，代表x,y 方向上的光流.本文将Harris 角点［12］作为LK 光流算法中的特征点. 角点是二维图像上亮度变化剧烈的点或图像边缘曲线上曲率极大值的点. 这些点数量非常少，但却保留图像最重要特征信息，能够极大地降低信息的数据量，因此被广泛应用于背景消减［13］和光流计算方面.Harris 角点检测算法是一种基于信号的点特征提取算子，其思路是用一个高斯窗或矩形窗在图像上向任意方向移动微小位移，计算其灰度变化量：式中：ωp,q 是降噪平滑窗口为偏移坐标，Ix,y 为图像中点( )x,y 的像素值，M 为对称矩阵，Ix 和Iy分别代表图像像素在水平方向和垂直方向的一阶灰度梯度.角点响应函数定义为式中：det(M)为行列式值，tr(M)为矩阵M 的迹，k 为经验值，Harris推荐的取值范围为0.04～0.06.通过设定阈值T 消除噪声，选取R ≥T 的点，同时采用非极大值抑制确定角点. 实际实验分析表明，当阈值T 是响应函数最大值Rmax 的0.01倍时，具备较好的噪声抑制性能.通过Harris 角点处的LK 光流，可以获得图像中特征点的运动规律. 因为处理的是小目标的检测问题，所以目标的角点数量远远小于背景的角点数量. 背景运动是由摄像机运动引起的，背景角点光流应趋于一致. 针对这个特点，可以建立光流柱状图对角点LK光流进行分析，光流柱状图表示具有某一速度的像素个数多少，其最大值通常代表背景的运动速度. 利用背景的运动信息实现运动补偿，将2幅图像配准［14］，便实现从动态背景到静态背景的转换. 目标运动与背景运动相互独立，在背景静止的情况下目标必然运动，此时再用HS光流算法计算便可得到目标光流. HS算法［9］是在光流约束方程的基础上，对整幅图像施加平滑性约束，即图像上任一点的光流都不是独立的，光流在整幅图像内平滑变化. 其表达式为式中：Ixu+Iyv+It=0 为光流约束方程，为平滑约束项，λ 为权重系数.利用Euler方程和迭代算法可以得到光流的递归解：其中：k 为循环数，u(0)和v(0)为初值，可以取0. uˉ和vˉ为局部均值，λ 根据导数求取精度确定，本文取λ=25.最后用合适的阈值对HS光流场进行分割，即可得到目标. 本文采用的是自适应阈值分割［15］，自适应阈值T由式（13）求出：其中：m 为光流场矢量长度均值，σ 为矢量长度标准差，k 为经验值，取值范围一般在10～20之间，本文取k=16.综上所述，本算法的流程如图1所示.图1 算法流程图2 实验结果本文选用实地录取的地空背景红外小目标图像进行仿真实验，图2为某序列图像中的相邻2帧，目标实际运动方向为从右到左，摄像机追踪目标从右向左转动，因此背景从左向右运动.图2 序列图像相邻2帧使用传统HS算法直接计算2帧之间的光流，λ 取25，迭代次数100，结果如图3所示. 目标光流被淹没在背景运动产生的光流之中，很难找到合适阈值对光流场图像进行分割. 此步骤在CPU英特尔第3代酷睿***************双核，4 GB 内存，操作系统Windows10 专业版64 位，MATLAB R2016b 环境下耗时约为0.68 s，难以做到实时且无法检测出目标.图3 直接计算HS光流结果按照本文方法，提取第K帧的Harris角点，并计算角点的LK光流，结果如图4所示. 建立光流柱状图对得到的x方向上的角点LK光流进行分析，得到图5.图4 角点的LK光流图5 角点LK光流柱状图（x方向）由图5可以看出，大部分角点x方向的帧间位移集中在1.6个像素附近，帧间位移为1.5、1.6、1.7的角点约占总角点数的28%、40%、12%，这3部分角点占总角点数的80%，该部分表征整个图像中占绝大多数的背景相对于摄像机的运动. 结合图4（b）可以发现，位移为0.6的角点是目标，其余位移偏离1.6较大的角点所占比例很少，可以认为是由噪声引起的计算误差.根据光流柱状图的性质，其最大值往往对应背景的运动速度，因此可以认为，由摄像机引起的背景运动速度为1.6个像素每帧. 同理对y方向的帧间位移进行计算，获得完整的背景运动信息. 背景配准后的图像及光流场分别如图6及图7所示.由于目标检测的目的是确定目标的位置，而不是要得到精确的目标运动矢量，因此在计算HS光流时可以选择较低的迭代次数，以提高运算速度. 加之动态背景已经转化为静态背景，背景光流基本为零，这更有助于大大降低计算过程中的迭代次数. 实验中图7的迭代次数为5，λ 取25，计算结果已经能够达到凸显目标光流的效果. 在相同平台下，HS光流计算耗时0.18 s，耗时仅为传统方法［6］迭代次数为100时的26%，大大提高算法的实时性.图6 运动补偿后图像图7 运动补偿后计算的光流场对比图3 可以发现，光流场中大部分背景运动都被抑制，突出显示目标运动产生的光流. 按照式（13）给出的自适应阈值对图7进行分割，分割后的图像如图8（a）所示，可以发现，目标存在一些断点，使用形态学方法将断点进行连通，得到最终的处理结果如图8（b）所示.图8 检测结果因为红外预警系统一般作为雷达的补盲设备，主要应用范围是雷达探测的低空近地盲区，图像中背景角点数量远高于小目标数量，所以其角点LK光流柱状图始终能够反映背景相对于摄像机的运动. 由此可见，在多个小目标的情况下本文提出的方法依然是有效的.3 结语本文针对动态地空背景下的红外序列图像运动小目标检测问题，提出一种基于光流估计的自适应门限红外小目标检测方法. 该算法的核心是提取第K帧的Harris角点，计算角点处第K帧与第K+1帧的LK光流. 然后通过光流柱状图确定背景的运动状态，对背景运动进行补偿，将动态背景转化为静态背景.最后用补偿后的图像与第K+1帧进行HS光流计算，通过自适应阈值分割光流场图像，得到最终的检测结果. 实验结果表明，本算法能在摄像机运动的情况下实现地空背景运动红外小目标检测，且实验中只计算角点处的LK光流，HS光流迭代次数很少，算法的速度有很大提高.参考文献：【相关文献】［1］解婷，陈忠，马荣毅. 一种基于PGF、BEMD 和局部逆熵的新型红外小目标检测方法［J］.红外与毫米波学报，2017，36（1）：92-101.［2］朱文杰，王广龙，田杰，等. 空时自适应混合高斯模型复杂背景运动目标检测［J］. 北京理工大学学报，2018，38（2）：165-172.［3］沈瑜，王新新. 基于背景减法和帧间差分法的视频运动目标检测方法［J］. 自动化与仪器仪表，2017，37（4）：122-124.［4］宋志勤，路锦正，聂诗良. 改进的时空背景差分目标检测［J］. 光电工程，2016，43（2）：27-32.［5］谢存，孔祥维. 利用光流预测Snakes模型初期轮廓的动态图象轮廓追迹方法［J］. 中国图象图形学报，2018，5（8）：666-669.［6］闫钧华，段贺，艾淑芳，等. 旋转复杂背景中红外运动小目标实时检测［J］. 电子科技大学学报，2017，46（5）：697-702.［7］于红绯，刘威，袁淮，等. 基于子块运动补偿的运动目标检测［J］. 电子学报，2017，45（1）：173-180.［8］刘洪彬，常发亮. 权重系数自适应光流法运动目标检测［J］. 光学精密工程，2016，24（2）：460-468.［9］HORN B K P，SCHUNCK B G.Determining optical flow［J］. Artificial Intelligence，1981，17（1/3）：185-203.［10］LUCAS B D，KANADE T.An iterative image registration technique with an application to stereo vision（DARPA）［J］. Nutrient Cycling in Agroecosystems，1981，83（1）：13-26.［11］李静，杨涛，潘泉，等. 基于不变特征的运动视频序列自动配准算法［J］. 中国图象图形学报，2018，13（2）：335-344.［12］张立亭，黄晓浪，鹿琳琳，等. 基于灰度差分与模板的Harris角点检测快速算法［J］. 仪器仪表学报，2018，39（2）：218-224.［13］辛浩，李玲玲. 基于帧间差分与背景消减的视频摘要算法研究［J］. 淮北师范大学学报（自然科学版），2017，38（2）：64-68.［14］唐佳林，郑杰锋，李熙莹，等. 基于特征匹配与运动补偿的视频稳像算法［J］. 计算机应用研究，2018，35（2）：608-610.［15］唐红梅，吴士婧，郭迎春，等. 自适应阈值分割与局部背景线索结合的显著性检测［J］. 电子与信息学报，2017，39（7）：1592-1598.。

光流法和显著性相结合的动态背景下运动目标检测方法

光流法和显著性相结合的动态背景下运动目标检测方法随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，运动目标检测成为了计算机视觉领域中的一个重要研究方向。

在实际生活中，通过视频监控系统进行运动目标检测是非常常见的需求，因此如何准确地检测出视频中的运动目标成为了一个具有挑战性的问题。

在动态背景下进行运动目标检测更加具有挑战性，因为背景的变化会对检测结果产生影响。

在这样的背景下，结合光流法和显著性检测技术可以提高运动目标检测的准确率和鲁棒性。

光流法是一种常用的用于检测视频中运动目标的方法，它通过分析连续帧之间的像素位移来推断出目标的运动轨迹。

光流法可以较准确地检测静止或缓慢移动的目标，但在动态背景下，由于背景的干扰，光流法容易产生误检测。

结合显著性检测技术可以有效提高运动目标检测的准确率。

显著性检测技术是一种用于分析图像或视频中显著目标的方法，通过计算像素的显著性值来确定图像中的显著目标。

在动态背景下，显著性检测可以帮助过滤掉背景中的干扰，从而使得光流法可以更好地检测出运动目标。

对视频帧进行显著性检测，得到每一帧图像中的显著性目标。

然后，对显著性目标进行目标跟踪，通过光流法计算目标的运动轨迹。

接着，利用背景差分的方法将运动目标和背景进行分离，得到运动目标的区域。

对运动目标的区域进行形态学处理和目标检测算法，得到最终的运动目标检测结果。

光流法和显著性相结合的动态背景下运动目标检测方法具有重要的实际意义和研究价值。

通过进一步的研究和实验，可以进一步提高该方法的准确率和鲁棒性，推动运动目标检测技术的发展。

相信在未来的研究中，这一方法将会得到更加广泛的应用和推广。

机载复杂场景下的低虚警红外目标检测

第30卷第1期2022年1月Vol.30No.1Jan.2022光学精密工程Optics and Precision Engineering机载复杂场景下的低虚警红外目标检测杨德振1，2，喻松林1*，冯进军2，李江勇1，王礼贺1（1.华北光电技术研究所，北京100015；2.北京真空电子技术研究所，北京100015）摘要：机载红外光电探测系统进行下视复杂场景目标探测时，地面虚警干扰源同弱小目标在空间分布上一致，传统算法会导致大量虚警。

因此，提出一种基于运动目标特征的多维度特征关联检测算法。

该算法首先对复杂场景进行特征点检测，引入基于相对速高比的跳帧机制，对经过图像配准的帧间图像进行差分处理检出候选目标。

同时，结合基于核相关滤波的目标相似度方法进行多维多帧关联，进一步抑制虚警并确认目标。

实验结果表明，在载机速高比大于30mrad/s、系统帧时小于10ms的机载环境下，该算法的平均检测率达到99.13%，虚警率降至10-5。

该方法在多种机载复杂场景下得到验证，适合流水并行运算操作，满足工程实践需求。

关键词：目标检测；机载环境；运动目标特征；核相关滤波；虚警抑制；并行流水操作中图分类号：TP391文献标识码：A doi：10.37188/OPE.20223001.0096Low false alarm infrared target detection inairborne complex scenesYANG Dezhen1，2，YU Songlin1*，FENG Jinjun2，LI Jiangyong1，WANG Lihe1（1.North China Research Institute of Electro-optics，Beijing100015，China；2.Beijing Vacuum Electronics Research Institute，Beijing100015，China）*Corresponding author，E-mail：yusir8511@Abstract：When an infrared photoelectric detection system detects a target in a complex airborne scene，the spatial distribution of the ground false alarm interference source is consistent with the spatial distribu⁃tion of the small dim target.Therefore，a multi-dimensional feature association detection algorithm based on moving target features was proposed herein.First，feature points were detected in complex scenes，and a frame skipping mechanism based on the relative velocity-height ratio was introduced.Candidate targets were detected by inter-frame image difference after image registration.Simultaneously，multi-dimension and multi-frame correlations based on the kernel correlation filter were used to suppress false alarms.In an airborne environment where the vehicle speed-to-height ratio is greater than30mrad/s and frame time is less than10ms，the average detection rate of this algorithm is99.13%，and the false alarm rate is10−5. This method was verified in various complex scenarios.In addition，it is suitable for pipeline parallel oper⁃ation and meets the engineering needs.文章编号1004-924X（2022）01-0096-12收稿日期：2021-04-30；修订日期：2021-07-07.基金项目：国家863高技术研究发展计划资助项目（No.2013AA7031066B）；军委科技委基础加强基金资助项目（No.2019JCJQZD33600）第1期杨德振，等：机载复杂场景下的低虚警红外目标检测Key words：target detection；airborne environment；moving target features；kernelized correlation filter⁃ing；false alarm suppression；pipeline parallel operation1引言近年来，红外目标检测在机载电子领域的作用愈加突出。

基于Cauchy分布的红外视频运动目标检测

摘要：于柯西分布统计模型和梯度信息，出了一种用于热成像（外）基提红图像序列中行人目标检测的统计背景剔除方法．它不依赖传统红外行人检测方法的“ 热场” ｈｔｐｔ假设（（ｏｓｏ） — 即认为人体区域总比周围环境热）而是用一种，快速动态背景的重建方法建立初始化背景Ｇｕｓｎ模型，ａｓａｉ简化了Ｃｕｈａｃｙ分布的参数估计问题．基于Ｇｕｈａｃｙ分布的背景剔除被首先用来识别局部兴趣区域（ｅｉｓＯ－ｔｅｔＲＩ．Ｒｇｎ—ｆｎｅｓ，Ｏ）在每个兴趣区域将当前图像和背景图像的梯度ｏＩｒ信息组合成一个梯度图．对梯度图进行各向异性滤波和运用最大类间方差法进行自适应阈值处理后获得行人目标区域．多组实验及与其他方法比较，果表明提出的方法对热成像红外视频人体目标的位置和形状实现了较精经结确的检测，对环境、时间变化、极性翻转、晕轮” “ 效应等产生的影响，以及背景中杂波的干扰具有较好的鲁棒性．关键词：外；红智能视觉监视；变化检测；背景建模；西分布；柯梯度中图分类号：３９．文献标识码：Ｉａ１４３Ａ
维普资讯
第２７卷第１期
２００８年２月
ห้องสมุดไป่ตู้
红外与毫米波学报
ＪｎｒｒｄＭｉｉ．Ｉｆｅｌｍ．Ｗａｅａｌｖｓ
Ｖｏ．２１７，Ｎｏ．１
Ｆｂｕｂ，０８ｅｒａｙ２０
文章编号：０１９１（０８０ — ０５— ７１０ — ０４２０）１０６０

基于红外图像序列的运动目标检测算法研究

第36誊，增刊红外与激光工程2007年9月、b1．36S uppl印∽nt l n如r ed柚d Las er E ngi n∞ri ng Sep．2007基于红外图像序列的运动目标检测算法研究任章，李露，蒋宏(北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京100083)摘要：为解决红外图像序列中运动目标的快速检测问题，提出一种结合目标的不变矩与红外特征的新的特征量，利用图像序列中目标运动的连续性，在匹配的过程中采用K al m aIl预测滤波来估计目标下一帧的位置，从而形成完整的运动目标的检测算法。

该算法既能利用不变矩的仿射不变性，又能对红外目标的辐射特性进行全面的综合描述，准确地实现目标的相关匹配；此外，引入K a】m an 预测滤波不仅能够迅速准确地进行目标匹配，并且在目标出现遮挡、丢失的情况下可应用预测对目标的位置做出合理的估计，以维持对目标的正常的检测跟踪。

实验结果表明该算法能够达到目标检测的准确性和实时性要求。

关键词：目标检测；不变矩；特征提取；特征匹配；K al m aI l滤波中圈分类号：TP391文献标识码l A文章编号：1007—2276(2007)增(探测与制导)-0136_05M oV i ng t ar get det ec t i ng al gor i t hm f or I R i m ages se quenceR E N Zha Il g，L I Lu，J L A N G H o ng(School of A u锄na吐∞s ci锄∞柚d El cc伍cal Engi l溉勘g，B ei harI g uI l i v懿i吼B蜘i ng100083，C舳埔A bs t r act：hl or d er t o f as t det e ct t11e m oV i ng t a昭e t f硒m m e I R i m a ge a rr ays，a new f eat I l r e w l l i chcom bi nes tt l e t a唱et’s m om ent i nV ar i ant s and I R c har a ct e r i st i cs is pr o pos ed i n t hj s pa pe r．T he t a略e t de t ect i Il g al gor i m m m al res us e of m e con血uousness of t a唱e t m oV i I培i n i m a ge a11ra ys．hl m at ch j ng proce ss，i t ado pt s K ahn an f i l t er t o es t i m at e t lle t a略e t pos i t i on i n next i m a ge．The pr op os ed al gori t l l m uti l i ze§t11e棚ne i nV ar i ant s of m om ent i nV撕ant s a11d t11e r adi aI l t s pec诚pr ope啊0f t11e mt aI苫et t o r e al i z e Ⅱl e a cc ur a t e c or re l a t i V e m a t cI l i ng．W hat’s m or e，by us i ng K=l锄an f i l t er i ng，i t not onl y can i f I l pr o V e tI l e m at chi ng pre c i s i on and r educe t he com pu诅t i on t i m e，but al s o can r eas o nabl y est i m at e t he t a玛e t pos i t i on i nc ufr e nt i m a ge eV en w h e n m e t a略e t i s s he l t e r ed o r l ost．T he ex肼时I m nt re sul t s i ndi ca t em at锄s I I l e吐l od c觚ef f色ct i Vel y re al i z e t ll e re al一t i m e and preci se t a瞎e t det ect i ng．K|ey w ords：T魂et de t ect i ng；M om ent i nv ar i ant s；Fean鹏ex仃act i on；Featl鹏删ncIl i ng；K a】m a Il f il te血gO引+言利用红外成像技术实现目标的检测、识别与跟踪是红外成像制导的主要组成部分。

动态背景的序列图像中运动小目标检测算法

运动小目标的检测算法。该算法在连续四帧图像配准的基础上，提对配准之后的图像序列进行
沿时间轴的一维小波变换，实现目标和背景的分离。然后对主要包含运动目标信息的图像按像素相乘的方法得到目标增强图像，对其分割后提取运动小目标。实验结果表明，方法能够有效的对红外慢速和快速运动的小目标进行检测。该关键词：态背景；小目标；波变换；动弱小图像配准
ｔｓｘｅｉｎｉｄｉａｅｔａｔｅｈｉｅｐｒｍｅｔｎｃｔｓｈｔｈｐｒｐｓｄｍｅｈｏｃｎｅｅｔｎｌｃａｅｓｏｏｏｅｔｄａｄｔｃａｄｏｔａｌｗｏａｓｍｏｉｇｍａｌａｇｔｆｅｔｌ．ｒｆｔｖｎｓｌｔｒｅｅｆｃｉｙｖｅＫｅｙｗｏｄｓ：ｄｙａｉｂｃｇｏｄ；ｍａｌａｇｔｗａｅｌｔｒｎｓｏｒ；ｍａｅｅｉｔａｉｎｒｎｍｃａｋｒｕｎｓｌｔｒｅｓ；ｖｅｔａｆｍｉｇｒｇｓｒｔｏ
维普资讯
ＣｍｕｒｎｅｒｇａｄＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｏｐｔｎｅｉｎｐｌａｉｓｅｎｃｏ
２０，３３）９０７４（５３
动态背景的序列图像中运动小目标检测算法
汲清波，张兴周，刘云鹤
ｄｎｍｉａｋｒｕｄＣｏｕｅｇｎｅｉｇａｄＡｐｌａｉｎ．０７４（５）９－５ｙａｃｂｃｇｏｎ．ｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎｎｐｉｔｓ２０。３３：３９．ｃｏ

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标的检测。仿真实验表明，该算法能减少背景干扰，突出运动目标，有效地检测出变化背景中的运动目标。
关键词：目标检测；红外图像；图像帧差；图像配准；互信息测度
中图分类号：ＴＰ３９１；ＴＮ２１文献标志码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－５０１Ｘ．２０１３．０３．００１
种动态背景下红外运动目标检测算法。首先，提出了一种基于帧差法的图像匹配特征块选取方法，并结合改进的
互信息测度对相邻图像进行背景匹配；接着对匹配后的图像进行帧差处理，给出了基于特征块的阈值确定方法；
并对分割后的图像进行形态学滤波去除孤立干扰点；最后，利用图像投影的方法得到运动目标区域，完成运动目
，，
（１．Ｘｉ＂ａｎＳａｔｅｌｌｉｔｅＣｏｎｔｒｏｌＣｅｎ￣ｒ，Ｘｉ＇ａｎ７１００４３，Ｃｈｉｎａ；
２．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｓｔｏｎｒａｕｔｉｃＤｙｎａｍｉｃｓ，Ｘｉ＇ａｎ７１００４３，Ｃｈｉｎａ）
ｎｏｉｓｅｉｓｗｉｐｅｄｏｆｂｙｕｓｉｎｇｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙｍｅｈｏｔｄ，Ａｔｌａｓｔ，ｔｈｅｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓｃｏｍｐｌｅｔｅｄｂｙｉｍａｇｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ．
ｍｅｔｈｏｄｏｆｉｍａｇｅｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｔｉｃｂｌｏｃｋｂａｓｅｄｏｎｆｒａｍｅｄｉｆｅｒｅｎｃｅｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｍｕｍａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｅａｓ￣ｅｉｓｃｏｍｂｉｎｅｄｔｏｍａｔｃｈｂａｃｋｒｏｇｕｎｄ．ＴｈｅｎｔｈｅｍａｔｃｈｅｄｉｍａｇｅｓｒｅａｄｅｌｔａＷｉｔｈｒａｆｍｅｄｉｆｅｒｅｎｃｅｓａｎｄｔｈｅｒａｆｍｅ
ｄｉｆｅｒｅｎｃｅｓｉｍａｇｅｉｓｓｅｇｍｅｎｔｅｄｂｙｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｗｈｉｃｈｉｓｇｏｔｔｅｎｂａｓｅｄｏｎｉｍａｇｅｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｔｉｃｂｌｏｃｋ．Ｔｈｅｂａｃｋｒｏｇｕｎｄ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｃａｎｎｏｔｗｏｒｋｗｈｅｎｂｏｔｈｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｎｄｏｂｊｅｃｔｓｒｅａｉｎｍｏｖｉｎｇｓｔａｔｅ．Ａｍｅｔｈｏｄｏｆｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｏｎｍｏｖｉｎｇｂａｃｋｒｏｇｎｄｕ．Ｆｉｒｓｔａｓｅｌｅｃｔｉｎｇ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ第４０卷第３期
２０１３年３月
光电工程
Ｏｐｔｏ－ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｖｏ１．４０，Ｎｏ．３Ｍａｒｃｈ，２０１３
文章编号：１００３ — ５０１Ｘ（２０１３）０３ — ０００１ — ０６
ＡＭｅｔｈｏｄｏｆＩｎｆｒａｒｅｄＩｍａｇｅＭｏｖｉｎｇＯｂｊｅｃｔ
ＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｎＤｙｎａｍｉｃＢａｃｋｇｒｏｕｎｄ
ＬＩＪｉａｎｃｈｅｎｇ１．２ＬＩＵＸｉｎｇｍｉａｏ，一，ＰＡＮＷｅｉｑｕａｎｌ，－ＸＵＥＦｕｌａｉ，－，ＬＩＵＪｕｎ’ ’ ２
动态背景下的红外运动目标检测
李建成１，２，刘兴淼，潘伟全１，２，薛福来１，２刘钧，２
（１．西安卫星测控中心，西安７１００４３；２．宇航动力学国家重点实验室，西安７１００４３）
摘要：针对传统运动目标检测方法在背景和目标都存在运动时，无法进行有效的运动目标检测的问题，提出了一