红外弱小目标检测28页PPT
基于视觉对比度机制的红外弱小目标检测算法
;! 引 ! 言
红外弱小目标的准确检测可以实现武器系统精确制导 和对危险目标的早期 预 警'是 红 外 制 导 和 目 标 跟 踪 的 关 键 技术 $ *"B+ 红外成像技术自身具备被动隐 藏)成 像 距 离 远 等 特性'通常用于侦查远距离目标$在长 距 成 像 时'被 测 目 标 在红外图像中占据的像素比较少'缺 乏 可 供 利 用 的 特 征 ' *!+ 导致其检测难度增加$红外传感器在拍摄过程中会伴随出 现高亮像素点噪声'这 类 噪 声 的 亮 度 等 于 或 略 高 于 目 标 像
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基于视觉对比度机制的红外弱小目标检测算法
蔡 ! 军 黄 袁 园 李 鹏 泽 赵 子 硕 邓 ! 撬
重庆邮电大学自动化学院重庆 !)))=<
!!摘!要针对红外图像中空天海天等复杂背景及像素 点 噪 声 容 易 造 成 检 测 虚 警 的 问 题提 出 一 种 基 于 视 觉 对比度机制的红外弱小目标检测算法首先通过新定义的局部对比度算子获 取 对 比 度 增 强 的 图 像该 步 骤 可 抑 制背景杂波与像素点噪声对检测的干扰提高图 像 的 信 杂 比增 强 目 标 区 域 的 视 觉 显 著 性 然 后利 用 多 尺 度 方 法优化图像的显著区域以增强算法的适用性从 而 实 现 算 法 对 不 同 尺 寸 的 弱 小 目 标 的 有 效 检 测 最 后利 用 自 适应阈值分割方法获取待检测的真实目标实验结 果 表 明该 算 法 无 需 图 像 预 处 理 环 节 即 可 实 现 对 不 同 尺 寸 的 弱 小 目 标 的 鲁 棒 性 检 测 对 比 常 用 算 法 具 有 快 速 性 高 效 性 和 较 强 的 适 用 性
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
红外小目标的增强与检测
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。
基于多向背景预测的红外弱小目标检测
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ ：
Ｔ ｅｄ ｔ ｃｉｎ ｏ ｉ ｔｒ ｅ ｓｉ ｌｔｅ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｉ ａｌ ｍｐ ｒ ｎ ｒ ｂ ｅ ｉ ｆａ ｅ ｇ ｒ ｃ ｓｉ ｇ ｈ ａ ｉ ｏ — ｈ ｅｅ ｔ ｆ ｍ ａｇ ｔ ｎ ｃｕ ｔｒｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｌ ｉ ｏｔ ｔ ｏ ｌｍ ｎ ｉ ｒ ｒ ｄ ｉ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ．Ｔ ｅ ｔ ｄ ｔ ｎ ｏ ｄ ｓ ａ ｐ ｎ ｍａ ｒ ｉ
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第 ２ ６卷 第 １ １期 ２１ ０ ０年 １ 月 １
信 号 处 理
基于视觉显著性的红外图像弱小目标检测方法
２ ０ １ ３ 年 １ ２月
空 军 预 警 学 院 学 报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ａｉ ｒ Ｆｏ ｒ ｃ ｅ Ｅａ ｒ ｌ ｙ Ｗａ ｎｉ ｒ ｎｇ Ａｃ ａ ｄ ｅ ｍｙ
Ｖｌ ０ １ ． ２ ７ Ｎ Ｏ． ６ Ｄｅ ｃ ． ２０１ ３
总是有一 定差异 的 ， 而人类视觉 系统（ Ｈ Ｖ Ｓ ） 能
１ 红外 图像 显 著 度 图
一
般 图像 中各 个 位 置 的 显 著性 度 量 可 以 定
义 为 某 种 特 征 在 该 像 素 与 邻 域 范 同 内 相 应 特 征
的对 比度 ， 某 像 素 与 周 围 邻 域 像 素 的 相 似 性 越 大， 则 该像 素 的显 著性 越 小 ， 越不 容 易 凸显 出来 ，
理领 域 中的研 究 热 点 ， 其 性 能 的优 劣直 接 影 响 到 各 种 系 统 效 能 的 发 挥 ． 为 了尽 早 发 现 目标 使 系
统 有 足够 的反 应 时 间 ， 要 求 目标 在很 远 处 就 能被 检 测 到 ．这 时 目标 成像 面积 很 小 ， 同 时 由于 大气 辐 射 对红 外 传 感 器 的影 响 ， 图像 中包 含 有 严 重 的 起伏背景 ， 使 得 目标 信 号 淹 没 在 其 中难 于 分 辨 ， 表 现 为低 信 噪 比弱小 目标 ． 对 于 红 外 图 像 弱 小 目标 的 检 测 问 题 ， 代 表 性 的方 法 有 基 于 背 景 预 测 方 法 、 基 于 数 学 形 态 学 方 法 以及 基 于 小 波 变 换 方 法 等 ．这 些 方法 的基本思想是尽可能准确 地预测背景 和 目 标 大 小 及形 状 ， 然 后采 用 背 景 抑 制 的方 法 消 除背 景 ， 突 显 出 目标 ． 这 些 方 法 ， 在 一 定 程 度 上 都 取 得 了较 好 的检 测 效果 ， 但 前 提 是 目标 具 有 一定 的 信噪 比， 即 目标 的灰度 强 度 要 明显 高 于周 围背景 区域 ． 当 目标 信 噪 比较 低 时 ， 上述 方 法 大 多 不 能 有 效 抑制 背 景 、 突 出 目标 ． 实 际上 ， 即使 目标 的 强 度 较 弱 （ 即 目标 的信 噪 比较 低 ） ， 图像 中 的 目标 区域 与 周 围 背 景 区域
各向异性SUSAN滤波红外弱小目标检测
提 取 。Ｓ ＵＳ ＡＮ检 测算子 对边 缘和 角点敏感 ， 对 噪声 不 敏感 பைடு நூலகம் 严 高 师 等人 利 用 Ｓ ＵＳ ＡＮ 滤波 器 的这 个 特 性 ， 对
红 外弱小 目标 进行 检测 ， 取得 了较好 的效 果ｒ ２ ］ 。本文对 Ｓ ＵＳ Ａ Ｎ 滤 波器进 行改进 ， 将各 向异性 高斯 滤波 算子 替 换 原有 的高斯 滤 波算 子 ， 提 出各 向异 性 Ｓ ＵＳ ＡＮ 滤 波器 ， 并给 出 Ｓ ＵＳ ＡＮ 滤 波算 子 中的方 差 和 阈值 的计 算 公
轴对 称 滤波器 ， 缺乏 方 向滤波 的能力 ， 滤 波后不 能很好 地保 存 红外 图像 的边 缘 信息 ， 致 使残 差 图像 中包 含有 大
量 的边缘 奇异 点 ， 造 成较 高 的虚 警率 。史 漫丽等 人ｎ 。 。 利 用各 向异性 高斯 滤波器 对 图像 进行 滤波 ， 在保持 边缘 细 节 的同时 ， 又起 到 了低 通滤 波器 的效果 ， 重建 的背 景 中包 含 的高 频 噪声 较少 ， 残 差 图像 中 的弱小 目标 也便 于
式。
１ Ｓ Ｕ Ｓ Ａ Ｎ 滤 波 背 景 建 模 技 术
背 景建模 技术 是红 外弱小 目标 检测 的一种 非 常实用 的方 法 ， 相 比于一 般 的均 值 滤波 、 高 斯 滤波 而 言 ， 由于
不 能对 红外 图像 的边缘 细节进 行有 效 的保 留 ， 因而 不太适 合用 于红外 弱小 目标 的检测 。Ｓ ｍｉ ｔ ｈ提 出的 Ｓ ＵＳ ＡＮ
Ｓ ＵＳ Ａ Ｎ 滤 波 器 能 够 很 好 地 保 留 图像 中 的 边 缘 信 息 ， 使 残 差 图像 中 弱 小 目标 的信 噪 比增 益 和 信 杂 比增 益 极 大 地提高 ， 目标 大 小 得 到 较 好 的 保 留 ， 虚警率下降 。
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。
复杂背景下红外弱小目标检测算法研究
虚 警数 降低 了 ３ ４ 且 易于工程 实现 。 ／， 关键 词 ： 外 目标检 测 ； 红 非线 性 空间滤 波 ； 线性 空 间预测 ； 虚警数
中 图分 类 号 ： ＴＮ２ ５ １ 文献标志码 ： Ａ ｄ ｉ １ ． ７ ８ Ｊ Ｏ２ １ ３ ． ５ ６ ０ ｏ：０ ５ ６ ／Ａ ０ ２ ３ ０ ００ １
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