复杂背景下小目标检测方法综述
基于双核判决的红外小目标检测方法
ｅ ｃｅ ｔ ， ｍｐ ｏ ｅｔｅａ ｉｔ ｆｒｓｓｉｇ ｎ ｉｅａ ｄｄ ｃｅ ｓ ａｓ ｌｒ ｒｔ， ｉｈ ｌｙ ａｆ ｏ ｄ ｔｏ ｉ ｆ ｉｎｌ ｉ ｒｖ ｂ ｌ ｏ ｉｔ ｏｓ ｎ ｅ ｒａ ｅｆｌｅａａｍ ａｅ ｗｈ ｃ ａ ｒ ｆ ｕ ａｉｎ ｙ ｈ ｉ ｙ ｅ ｎ ｉ ｍ ｎ
第３ 卷 第 ７ ４ 期 ２１ ０ ２年 ７月
红 外 技 术
Ｉ ｆａ ｅ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｎ ｒｒｄＴ ｃ ｎ ｌｇ
、０ ．４ Ｎｏ ７ ，１ ３ ． Ｊｌ ２ １ ｕｙ ０２
＜ 图像处理与仿真 ＞
基于双核 判决 的红外 小 目标检测方法
田毅龙 ，李志军 ，王卫华 ，陈 曾平
ｃ ｍｐ ｒｂ ｌｙ ｆｂ ｔ ｆｔｅ ｒ ａ ｈ ｔ ｅｃ ｎ ｉ ｏ ，ｉ＇ ａ ｒａ ａｇ ｔ ｈ ｘ ｅｉ ｎ ａ ｅｕ ｔｓ ｏ ｈ ｔ ｏ ａａ ｉｔ Ｉ ｏｈ ｏ ｍ ｅ ｃ ｈ ｏ ｄｔ ｎ ｔ ｅ ｌｔｒｅ．Ｔ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔｌｒ ｓ ｌ ｈ ｗｓｔａ ｉ ｈ ｉ ｓ ｃ ｍｐ ｒｎ ｔ ｒｄｔ ｎ ｌｈ ｇ ・ ａ ｓｆｌ ｒａ ｄ Ｔ ｐ－ａ ｌ ｒ ｔ ｉ ｍｅｈ ｄ ｃ ｎ ｄ ｔｃ ｍａｌｔ ｇ ｔ ｍｏ ｅ ｏ ａｉｇ ｗｉ ｔ ｉ ｏ ａ ｉｈ－ ｓ ｔ ｎ ｏ － ｔｆ ｔ ， ｈ ｓ ｈ ａ ｉ ｐ ｉ ｅ ｈ ｉ ｅ ｔｏ ａ ｅｅ ｔｓ ｌ ａ ｅｓ ｒ ｒ
定为真实目标点，这样消除背景边缘及噪声的影响，减少 目 标检测虚警。实测数据表 明，与传统的高 通滤波法、Ｔｐｈｔ ｏ ． 算法相 比，该算法能在单帧检测上更有效检测 出小 目标，抑制背景边缘和噪声点， ａ 提 高抗噪能力，降低虚警率，增强帧间目标的检测识别率，能大大减少序列图像 间目标检测与跟踪的 计算量。 关键词：红外图像；单帧检测；双核判决；虚警率
复杂环境下的目标识别与跟踪技术研究与应用
复杂环境下的目标识别与跟踪技术研究与应用在当今科技飞速发展的时代，复杂环境下的目标识别与跟踪技术正发挥着日益重要的作用。
无论是在军事领域的精确打击、安防监控中的异常行为监测，还是在智能交通系统中的车辆追踪，乃至医疗领域的病变检测等方面，这一技术都展现出了巨大的应用潜力和价值。
所谓复杂环境，是指存在多种干扰因素和不确定性的场景。
例如，光线的明暗变化、物体的遮挡、背景的杂乱、目标的快速移动以及多目标的同时出现等。
在这样的环境中，要实现对目标的准确识别和持续跟踪，面临着诸多挑战。
目标识别是整个技术流程的第一步，它的任务是从复杂的场景中找出我们感兴趣的目标。
这需要借助各种传感器获取图像或视频信息，然后运用图像处理和模式识别的方法来提取目标的特征。
这些特征可以是形状、颜色、纹理等。
然而，在复杂环境下，目标的特征可能会发生变化或被干扰，从而导致识别的难度增加。
比如说，在光线不足的情况下，目标的颜色和纹理特征可能变得模糊不清；当目标被其他物体遮挡时，其形状特征也可能不完整。
为了提高目标识别的准确性，研究人员采用了多种方法。
一种常见的方法是基于深度学习的技术。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），能够自动学习目标的特征表示，从而有效地应对复杂环境中的变化。
此外，多模态信息融合也是一种有效的手段。
将图像、声音、雷达等多种传感器获取的信息进行融合，可以提供更全面、更准确的目标描述，有助于提高识别效果。
目标跟踪则是在目标识别的基础上，对目标的运动轨迹进行持续的监测和预测。
在复杂环境中，目标的运动可能是不规则的、快速的，这就要求跟踪算法具有良好的适应性和实时性。
常见的目标跟踪算法包括基于滤波的方法，如卡尔曼滤波和粒子滤波。
卡尔曼滤波适用于线性、高斯系统，能够对目标的状态进行较为准确的估计。
粒子滤波则适用于非线性、非高斯系统，通过大量的粒子来近似目标的状态分布，具有更强的适应性。
除了滤波方法，基于特征匹配的跟踪算法也被广泛应用。
复杂背景下红外目标的检测算法研究
复杂自然背景下的人造目标检测
目标 检 测 的方 法 主要 有基 于 轮廓 的方 法 和基 于 区域 的方法 ．基 于 轮廓 的方 法又有 ２类 ， 一类 是 通过 高 通 滤波器 或 自适应 滤波器 检 测 目标 ； 另一 类是 基 于轮廓 几何 模型 的 目标 匹配算 法 ．除此 之外 ， 还有 一 种广 泛
应 用 的复合 方 法 ， 方法 根据 目标和 背 景 的表 面纹 理 特性 ， 过 对 图像 的光 谱 亮度 或 图像 的表 面 分维 特征 该 通 的分析 Ｅ ］达 到 目标 检测 的 目的． ｌ． － ２ 人造 目标通 常 具有 比较简 单 的几何 外 形 ， 圆形 、 如 线形 和 方形 等 ， 它们 的制 造材 料 一 般 比较 光 滑 ， 且具 有 表明纹 理一 致 的特点 ． 自然 景物 通常具 有不 规则 的外 形 和纹理 ．本 文提 出一 种 目标检 测 的综合 方 法 ， 而 该 方法 的第 １步是 对获 取 的彩色 图像 进行 灰度 变换 ， 然后 用滤 波算 子进 行 边缘 检测 ， 到变 换 后 的新 图像 ； 得 第 ２步将新 图像 分割 成若 干个大 小相 等 的方 形 子块 ， 分别 统计 各子块 内等灰 度级 像 素 的数量 ； ３步 根据 事先 第 设定 的标 准检测 目标 ． 文方 法在处 理一 般 的图像 时 。 没 有很 明显 的优 势 ， 在 处理 背 景复杂 、 覆盖 、 本 虽 但 有 小 目标 的图像 时 ． 现 出 良好 的性 能． 真 结果验 证 了该 方法 的有效性 ． 表 仿
Ｐｅｉ 算 子的基 本原 理是通 过卷 积对 图像 中 的每一 个像 素 进行 替换 ． 原 始灰 度 图像 为 ｒｗｔ ｔ 若
的 图像 为 ｇ ， （ 则变换 公式 如下 ：
， 波后 滤
复杂背景下小样本声呐图像目标检测
复杂背景下小样本声呐图像目标检测
岳亚丹;范威
【期刊名称】《舰船科学技术》
【年(卷),期】2024(46)3
【摘要】水下目标检测具有重要意义,在军事和民用领域都发挥着重要作用。
实际场景中可以获得的声呐图像非常有限,且声呐图像的信噪比较低,无法得到较好的检测结果。
因此,本文引入小样本学习,基于Faster RCNN两阶段目标检测算法,选择不同的策略对模型进行优化,得到了较好的检测结果并验证了小样本目标检测在声呐图像领域的可行性。
根据混响对声呐图像的影响进行仿真实验,得到不同混响背景下的声呐图像,对比分析了不同数据集下训练模型的检测性能。
实验结果表明,在训练样本中增加混响信号可以提高低信噪比条件下的目标检测精度。
【总页数】6页(P151-156)
【作者】岳亚丹;范威
【作者单位】上海船舶电子设备研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7
【相关文献】
1.复杂背景下红外图像弱小目标检测
2.复杂背景下SAR图像近岸舰船目标检测
3.一种复杂海天背景下红外图像舰船目标检测方法
4.复杂背景下遥感图像密集目标检测
5.基于改进YOLOv5的小样本水下声呐图像目标检测
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复杂背景下的红外小目标图像信息提取
难 。文中结合 目 标跟踪系统采集 的图像 ， 研究复杂背景下的小 目图像信息提取技术。
１ 复 杂 背 景 下 的 目标 图 像 特 征
外 弹道小 目标 跟踪 系 统获 取到 的弹丸 目标 图像 ， 的 目标 图像 信 息在 空 间 几何 关 系 中可 以反 映 出实 它 际 目标在 空 间 中的位 置 ， 目标 本 身 的尺寸 则反 映在 图像 中所 占像 素 的数 目上 。由于 目标 的边缘 在 图像 而 上是 一个 模糊 的概念 ， 即变化剧 烈 的 部分 ， 以准 确 的识 别 出 目标 的边 缘信 息 直 接 关 系 到 跟踪 精 度 。为 所 了研 究外 弹道 小 目标 图像处 理算 法 ， 需要 对 弹 丸图像 特点 分析 。图 １为 目标 跟踪 的基 本原 理框 图 。 整个 系统 主 要 由 成像 光 学 系 统 及 跟 踪 机 构 、 数
Ｆ ｇ １ Ｔ ｅ ｂ ｓｃ ｐ ｉ ｃｐ ｅ ｏ ｒ ｅ ｒ ｃ ｉ ． ｈ ａ ｉ ｒｎ ｉｌ ｆｔ ｇ ｔ ａ ｋ ａ ｔ
收 稿 日期 ：２ １ ０ ０ １— ８—１ ０
基 金 项 目 ： 西 省 教 育 厅 自然 科 学 专 项 （０ ０ Ｋ ０ ） 陕 ２ １Ｊ ６ ５
波法 的 目标 图像 的预 处理 算法 ， 目标 图像 增 强 ， 目标 图像 与 背景 分 离和 Ｓｂｌ ｏｅ 边缘 检 测算 法等 图 像 处理 技 术 ， 而对红 外 小 目标 图像 定位 。 实验 结果表 明 ： 从 所采 取 的 图像 处 理 方 法 可 以对 复 杂 背
景 下的 目标信 息提 取 ， 结合 跟踪 系统 的控 制机 制 ， 实远程 目标 的动 态跟 踪 。 现
第３ 卷 第５期 １
２１ 年 ０ ０ １ ９月
基于深度学习的目标检测技术的研究综述
基于深度学习的目标检测技术的研究综述摘要：随着深度学习方法的快速发展，目标检测作为计算机视觉领域中最基本、最有挑战性的任务之一，取得了令人瞩目的进展。
本文总结了目标检测的研究背景、意义及难点，对基于深度学习的目标检测算法进行综述，并指出了存在问题与发展方向。
关键词：深度学习；目标检测；特征提取1.引言目标检测结合了目标定位与目标分类两大任务，被广泛应用于行人检测、自动驾驶等计算机视觉领域，为用户提供有价值的信息。
目标检测的主要任务是从图像中定位目标，然后准确地判断每个目标的类别。
当前目标检测技术已经广泛应用于日常生活、交通场景检测等领域。
由于同一类物体的不同实例间可能存在很大差异，而不同类物体间可能非常相似，以及不同的成像条件和环境因素会对物体的外观产生巨大的影响，使得目标检测具有很大的挑战性。
根据检测算法中是否手动提取特征，可以将目标检测算法分为传统方法和基于深度学习的算法。
传统的基于手工特征的目标检测算法对于一般图像中的目标识别精度差、定位不准确，因此无法满足当前实际场景中对于检测的需求。
区域选择多是采用基于滑动窗口的检测方法，特征提取采用手动选择，如颜色特征、纹理特征等。
由多种因素导致检测算法复杂度高，鲁棒性低、准确度和实时性差的缺点。
基于深度学习的目标检测技术解决了传统目标检测的缺点，通过引入卷积神经网络自学习目标特征来代替传统手动选择和提取特征的过程，引入区域候选框或直接回归方法可以提高目标检测准确度和实时性。
2.基于深度学习的目标检测的研究现状深度学习是通过多层非线性变换对高复杂性数据进行建模的算法合集。
多层指神经网络的层数，深度是超过８层的神经网络，层数越多，深度越深。
非线性是指处理实际应用中复杂的非线性可分问题，采用复杂的函数逼近，进而更加详尽地表征出数据的特性。
深度学习的本质就是采用多个隐层的机器学习模型和海量的训练数据来尽可能充分地表征和学习到有用的特征信息，进而预测或识别出结果。
camouflaged object detection综述综述综述 -回复
camouflaged object detection综述综述综述-回复什么是camouflaged object detection，为什么它很重要，以及现有的方法和技术。
第一步：介绍camouflaged object detection的背景和意义（200-300字）Camouflaged object detection（伪装物体检测）是指在复杂背景中准确识别伪装或隐蔽的物体的任务。
在自然界中，许多生物和人造物体都借助伪装技术来隐藏自身，以逃避捕食者或敌人的注意。
对于人类而言，了解和掌握伪装物体检测技术对于许多应用是至关重要的，包括军事侦察、安全监控、野生动物保护等领域。
伪装物体检测的目标是从复杂背景中准确地检测出伪装物体，并对其进行分类和定位。
然而，由于伪装物体常常与背景环境融为一体，传统的物体检测方法往往无法有效处理这一问题。
因此，开发一种精确、高效的伪装物体检测算法具有极大的挑战和重要性。
第二步：现有的伪装物体检测方法（800-1000字）目前，已经提出了许多用于伪装物体检测的方法和技术。
下面将介绍几种典型的方法：1. 基于特征提取的方法：这种方法主要通过提取图像的特征来实现伪装物体的检测。
常用的特征包括纹理特征、颜色特征、形状特征等。
这些特征可以通过图像处理和机器学习的方法进行提取和分类，从而实现伪装物体的检测和识别。
然而，由于伪装物体的外观常常与背景高度相似，基于特征提取的方法存在识别准确性低和计算复杂度高的问题。
2. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习技术的兴起为伪装物体检测带来了新的机会。
通过深度神经网络的训练和优化，可以实现对复杂背景中伪装物体的有效检测。
例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在伪装物体检测方面取得了显著的进展。
这种方法优势在于能够自动地从数据中学习到更具判别性的特征，提高了伪装物体检测的准确性和鲁棒性。
3. 基于多传感器融合的方法：为了提高伪装物体检测的鲁棒性和可靠性，还可以结合多个传感器的信息进行融合。