基于模糊神经网络的红外图像边缘提取算法
第４２卷 第９期 ２０１２年９月 激光与红外 ＬＡＳＥＲ ＆ ＩＮＦＲＡＲＥＤ Ｖｏ１．４２，Ｎｏ．９ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ，２０１２
文章编号：１００１－５０７８（２０１２）０９－１０６３－０５ ・图像与信号处理・
基于模糊神经网络的红外图像边缘提取算法
崔素梅 ，赵美蓉 ，宋 乐 ，王力强 ，陈炎华
（１．天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室，天津３０００７２；２．天津职业技术师范大学工程实训中心，天津３００２２２）
摘要：针对现有图像边缘提取算法存在的噪声平滑能力与边缘精确定位之间的矛盾，以及红
外图像自身信噪比低、视觉效果模糊和对比度差等缺陷，利用模糊神经网络的学习、自适应和
模糊处理等优点，提出了一种基于模糊神经网络的红外图像边缘提取方法。计算各像素点８
个方向的基本梯度、左关联梯度和右关联梯度，并将其组成梯度数组，把８个方向的梯度数组
作为模糊神经网络的输入信号，通过学习和模糊处理最终可获得相对精确的红外图像边缘。
实验结果表明，该方法抗噪能力强，边缘保留完整且为单像素宽，在处理红外图像边缘提取上
要优于其他算法。 关键词：边缘提取；红外图像；关联梯度；模糊神经网络；隶属度
中图分类号：ＴＰ３９１．４１ 文献标识码：Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１—５０７８．２０１２．０９．０２２
Ｉｎｆｒａｒｅｄ ｉｍａｇｅ ｅｄｇｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｕｚｚｙ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ
ＣＵＩ Ｓｕ—ｍｅｉ ，ＺＨＡＯ Ｍｅｉ—ｒｏｎｇ ，ＳＯＮＧ Ｌｅ ，ＷＡＮＧ Ｌｉ—ｑｉａｎｇ ，ＣＨＥＮ Ｙａｎ－ｈｕａ （１．Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ，Ｔｉａｎｊｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ ３０００７２，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｔｒａｉｎｉｎｇ Ｃｅｎｔｅｒ，Ｔｉａｎｊｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｔｉａｎｊｉｎ ３００２２２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈ ｒｅｇａｒｄ ｔｏ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒａｄｉｃｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｎｏｉｓｅ—ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ ｃａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｔｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｅｄｇｅ，ｗｈｉｃｈ ｒｅｓｕｌｔｓ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｉｍａｇｅ ｅｄｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａ ｎｅｗ ｉｎｆｒａｒｅｄ ｉｍａｇｅ ｅｄｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｕｚｚｙ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ ｔｈｅ ｆｕｚｚｙ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓ ｌｅａｒｎｉｎｇ，ａｄａｐｔｉｖｅ ａｎｄ ｆｕｚｚｙ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ． Ｗｅ ｃａｌｃｕｌａｔｅ ｂａｓｉｃ ｇｒａｄｉｅｎｔ，ｌｅｆｔ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｇｒａｄｉｅｎｔ ａｎｄ ｒｉｇｈｔ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｏｆ ｅａｃｈ ｐｉｘｅｌ ｉｎ ｅｉｇｈｔ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ， ｗｈｉｃｈ ｃｏｎｓｔｉｔｕｔｅｓ ｇｒａｄｉｅｎｔ ａｒｒａｙ．Ｔｈｅ ｇｒａｄｉｅｎｔ ａｒｒａｙｓ ｉｎ ｅｉｇｈｔ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ ａｒｅ ｔｈｅｎ ｓｅｔ ａｓ ｉｎｐｕｔ ｏｆ ｆｕｚｚｙ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ． Ｆｉｎａｌｌｙ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｐｒｅｃｉｓｅ ｉｎｆｒａｒｅｄ ｉｍａｇｅ ｅｄｇｅ ｉｓ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｂｙ ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｎｄ ｏｂｆｕｓｃａｔｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｈａｓ ｐｏｗｅｒｆｕｌ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ．Ｉｔ ｃａｎ ｒｅｔａｉｎ ｉｎｔａｃｔ ｅｄｇｅ ｗｈｏｓｅ ｅｄｇｅ ｗｉｄｔｈ ｉｓ ｓｉｎｇｌｅ—ｐｉｘｅｌ ｌｅｖｅ１．Ｔｈａｔ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｓｕｐｅｒｉｏｒ ｔｏ ｏｔｈｅｒ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｉｎ ｄｅａｌｉｎｇ ｗｉｔｈ ｉｎｆｒａｒｅｄ ｉｍａｇｅ ｅｄｇｅ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｅｄｇｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ｉｎｆｒａｒｅｄ ｉｍａｇｅ；ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｇｒａｄｉｅｎｔ；ｆｕｚｚｙ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ；ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐ
１ 引 言 图像边缘包含图像的轮廓、位置等主要特征，为
进行目标识别、特征描述、图像复原等图像分析与处
理提供了有价值的特征参数。因此，图像边缘提取
在机器视觉领域和其他图像分析与处理领域中起着
重要的作用。传统的图像边缘提取方法有Ｐｒｅｗｉｔｔ
算子、ＬＯＧ算子、Ｃａｎｎｙ算子和零交叉方法等¨Ｊ，现
代的图像边缘提取方法有基于形态学的边缘提取方 法和基于模糊理论的边缘提取方法等，但这些方法
均存在噪声平滑能力和边缘精确定位之间的矛盾。
加之红外图像具有噪声成分复杂且较大、空间相关
基金项目：国家自然科学基金项目（Ｎｏ．６０８７４１０６）；（Ｎ０． ５１１７５３７７）资助。 作者简介：崔素梅（１９８７一），女，在读硕士，主要从事光电传感， 视觉检测，三维尺寸测量等方面的研究。Ｅ—ｍａｉｌ：ｃｕｉｓｕｍｅｉ００１＠１６３． ＣＯｍ 收稿日期：２０１１－１２－
２９ 激光与红外 第４２卷
性强、目标和背景对比度差，视觉效果模糊等特
点 ，使得这些常用的图像边缘提取方法无法准
确地提取出红外图像的边缘。
模糊神经网络是模糊理论与神经网络的有效结
合，充分考虑了两者的互补性，具有学习、识别、自适
应和模糊处理等功能 。为了克服已有边缘提取
算法中难以克服的噪声平滑和边缘准确定位之间的
矛盾，将模糊神经网络引入到红外图像边缘提取中。
首先计算各个像素点８个方向的基本梯度 和左右
关联梯度，并将每个方向的３个梯度组合成梯度数
组，将８个方向梯度数组作为神经网络的输入信号，
通过学习、自适应和模糊信息处理最终可准确提取 到红外图像的边缘。
２基本梯度和关联梯度
对于二维红外图像中的任意一像素点．厂（ ，Ｙ）， 每个邻域对应一个方向【６ Ｊ，分别记为ｄ ，ｄ ，ｄ ，ｄ ，
ｄ ，ｄ ，ｄ ，ｄ ，图１为ｄ。方向的示意图，其基本梯度 为 以 ，Ｙ）＝ｌ 一１，Ｙ一１）－ｆ（ ，Ｙ）ｌ，则左关联
梯度为 。ｆ（Ｘ＋１，Ｙ一１）＝ｌ ，Ｙ一２）一
ｌ厂（ ＋１，Ｙ一１）ｌ，右关联梯度为 ｄ ／（ 一１，Ｙ＋１）＝
１．厂（Ｘ一２，），）－ｆ（ 一１，Ｙ＋１）Ｉ。表１列出了像素点
Ｉ厂（ ，Ｙ）的８个方向的基本梯度和左右关联梯度。
基本 ，（ －２， 右关联 梯度 ． 梯度 ｆ（ｘ－１，
， １） ｆ ． —∞ 一
． ｉ ｌＣｘ，ｙ）
左关联 １， 梯度 １）
图１ ｄ．方向示意图 表１ 像素点ｌ厂（ ，Ｙ）的基本梯度和左右关联梯度
方向 基本梯度 左关联梯度 右关联梯度 ｄ１ ｄ１ｌ厂（ ，Ｙ） Ｖ １＿厂（ ＋１，Ｙ一１） Ｖ ｄｌ 一１，Ｙ＋１） ｄ２ Ｖ ，Ｙ） Ｘ，Ｙ一１） ，Ｙ＋１）
ｄ３ ，Ｙ） 一１，Ｙ一１） ＋１，Ｙ＋１） ｄ４ ，Ｙ） Ｘ一１，Ｙ） ＋１，Ｙ）
ｄ５ ，Ｙ） Ｘ一１，ｙ＋１） Ｖ ｄ５厂（ ＋１，Ｙ一１） ｄ６ ，Ｙ） 厂（ ，Ｙ一１） ，Ｙ＋１） ｄ７ ∞ｆ（ｘ，Ｙ 一１，Ｙ一１） ＋１，Ｙ＋１） ｄ８ ，Ｙ） Ｘ一１，ｙ） ＋１，Ｙ）
引入左右关联梯度是为了有效的抑制噪声进而 准确地得到红外图像边缘。例如像素点ｆ（ ，Ｙ）在 ｄ 方向的基本梯度和左右关联梯度值均为正值且
都大，则认为该点是边缘点的可能性大，且边缘方向
与ｄ．方向垂直；若像素点－厂（Ｘ，Ｙ）的基本梯度的绝对
值大且左右关联梯度的绝对值小，则该点的噪声可
能性大。
３模糊神经网络结构
模糊神经网络一般可划分为逻辑模糊神经网
络、算术模糊神经网络和混合模糊神经网络 等。
目前应用和研究最多的一类模糊神经网络是结构上
类似神经网络，功能上是模糊系统的模糊神经网络。
本文采用五层式模糊神经网络系统，具体的拓扑结
构如图２所示。
图２模糊神经网络拓扑结构图 第一层为输入层，本层的节点数为８，输入值
＝（ ， ， ， ， ， ， ， ）为确切值。其中，
ｄ：（ｉ＝１，２，…，８）为各个方向的梯度数组，例如
ｄ ＝［ ｄＬ， ，Ｙ）， ｄ ｆ（Ｘ＋１，Ｙ一１）， ｌｆ（ 一１，
Ｙ＋１）］。为了消除各数据问数量级的差别，避免因
为数量级差别太大而产生较大误差的预测值，需要
对数据进行归一化处理。常用方法有最大最小法，
平均数方差法等，在此选用最大最小法进行数据归
一化处理，函数形式如下：
＝（ 一 ｉ ）／（ …一 ｉ ） （１） 式中，Ｘｍａｘ为数据序列中的最大值； 为序列中的最 小值。
第二层为输入变量的隶属度函数层，用于实现 输入变量的模糊化，即根据隶属度函数求出每一个
输入值的模糊变量值。工程应用中一般选择梯形函
数，本文中有２个模糊子集，“大”，“小”，表示像素
点隶属于噪声的程度，其模糊向量为｛ｏ，口 ｝。如图
３所示。
激光与红外Ｎｏ．９ ２０１２ 崔素梅等基于模糊神经网络的红外图像边缘提取算法 １０６５
图３隶属厦曲线 隶属度函数 （ ）计算公式 ｍ 如下：
ｆ，１ ≤
当 “ 时， （ ）：｛ 。＜ ＜ａ ｐ（２）
【 ０ ≥。，
，０ ≤ａ Ｊ 当 “大”时， 大（ ）＝｛ 。＜ ＜ａ ｒ（３）
【 １ ≥。，
在训练中ａ和ａ 两个参数可以进行调节。该
层的输出为像素点 ，Ｙ）在８个方向上的隶属度，
该隶属度是由梯度数组各元素的隶属度以及表２的
模糊规则决定的。该层节点数为１６。
表２ 单个方向噪声隶属度模糊规则
ｄ１，（ ，ｙ） 小 大 大 大 大
ｄｌ，（ ＋１，Ｙ一１） 小 小 大 大 Ｖｄ１，（ 一１，Ｙ＋１） 小 大 小 大
噪声隶属度 小 大 大 大 小
第三层为“与”层，该层的每个节点与第二层
中８组２个节点中各一个节点相连接，“与”层的
节点数即为像素点．厂（ ，Ｙ）在８个方向噪声隶属度
决定该像素点噪声隶属度的模糊规则数，共２。条
规则。
第四层为“或”层，节点数为输出变量的模糊集
个数，在此用两个模糊集分别表示大、小，即该层节
点数为２。该层中各节点与第三层的各个节点全相
互连接，连接的权值为Ｗ （ｋ＝１，２； ＝１，２，…，２ ），
权值代表了每条模糊推理规则的置信度，训练中可
以进行调节。
第五层为清晰化层，该层的输出为精确的输出
变量，节点数为输出变量个数，在此只有一个输出变
量，故该层节点数为１。该层节点与第四层各节点
的连接也为全相互连接，连接权值为Ｗ （ｋ＝１，２），
该权值在训练中亦可进行调节。 ４模糊神经网络参数确定 参数的调节是通过网络输出与预测输出的差值
来反向调节连接权值，减小网络输出误差的。对某
一样本（ １ ， ２Ｐ， ３ ；ｔｐ）（Ｐ＝１，２，…，Ｐ，Ｐ为样本
基于深度学习的红外目标识别与跟踪技术研究
基于深度学习的红外目标识别与跟踪技术研究
近年来，随着人工智能领域的不断发展和深度学习算法的成功应用，基于深度学习的红外目标识别与跟踪技术也逐渐成为研究的热点。本文将探讨该技术的基本理论、研究现状以及未来发展趋势。
一、基本理论
在红外目标识别与跟踪技术中，深度学习算法主要有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度置信网络（DBN）等。其中，CNN是目前常用的神经网络模型，其优点在于具有良好的特征提取能力和高效的计算速度，因此被广泛应用于红外图像中的目标检测和识别任务。
基于深度学习的红外目标识别与跟踪技术主要包括图像预处理、目标检测和目标跟踪三个部分。其中，图像预处理主要是对红外图像进行去噪和增强处理，使图像能够更好地被深度学习模型处理。目标检测则是通过深度学习算法识别图像中的目标，常用的算法有Faster R-CNN和YOLO等。目标跟踪则是通过对目标的拟合和跟踪来实现目标的实时定位和追踪。
二、研究现状
近年来，基于深度学习的红外目标识别与跟踪技术得到了广泛的研究和应用。目前在目标检测方面，基于CNN的深度学习算法已经取得了很大的进展，如Faster R-CNN、SSD和YOLO等算法已经成为业界的主流算法。在目标跟踪方面，研究者们主要探究了基于卷积神经网络的目标跟踪方法。例如，Held等人提出的DeepTrack方法通过对目标进行自适应的特征提取，实现了较好的跟踪效果。
此外，还有一些研究者将深度学习算法应用于红外人脸识别等领域。例如，王震等人在红外人脸识别中应用了深度卷积神经网络，实现了较高的识别准确率。 三、未来发展趋势
基于深度学习的红外目标识别与跟踪技术目前还存在一些问题，如如何提高模型的鲁棒性、如何在复杂环境中实现高效的目标跟踪等。未来的研究方向主要集中在以下几个方面：
1. 提高深度学习算法的鲁棒性。研究者们需要进一步探索如何利用跨领域数据增加模型的鲁棒性，以及如何集成多种算法来提高模型的预测能力。
红外图像非均匀性校正
改进的红外图像神经网络非均匀性校正算法
摘 要：红外焦平面阵列（IRFPA）像元响应存在不一致性，会严重影响红外成像系统成像的质量，实际应用中需要采用响应的非均匀性校正（NUC）技术。传统的神经网络校正算法在校正结果中存在图像模糊和伪像的问题，影响人们对于目标的观察。在分析了传统的神经网络性校正算法所出现问题原因的基础上，提出了有效的改进算法：用非线性滤波器代替传统算法中使用的均值滤波器。算法改进之后所得到的校正图像，不仅在清晰度方面有明显的改善，而且有效的消除了传统算法中存在伪像的问题。
关键词：非均匀性；神经网络；模糊；伪像
中图分类号：TN215 文献标识码：A
Improved infrared image neural network non-uniformity
correction algorithm
Abstract：The responsive of infrared focal plane arrays (IRFPA) is different; it will affect the quality
of imaging system seriously. Non-uniformity correction technology will need in practical application. The
calibrated images have the problems of blurring and existing ghost artifacts when use the traditional neural
network correction algorithm. And it is bad for the observation of the target. After analysis the reasons for
the problems in the traditional neural network correction algorithm，proposed the improved algorithm.
基于神经网络的红外焦平面非均匀性自适应校正算法
第２５卷第６期 ２００６年１２月 红外与毫米波学报
Ｊ．Ｉｎｆｒａｒｅｆｌ Ｍｉｌｌｉｍ．Ｗａｖｅｓ Ｖｏ１．２５，Ｎｏ．６ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ，２００６
文章编号：１００１—９０１４（２００６）０６—０４０５—０３
基于神经网络的红外焦平面非均匀性自适应校正算法
王炳健， 刘上乾， 赖 睿， 李 庆
（西安电子科技大学技术物理学院，陕西西安７１００７１）
摘要：由于材料、工艺等原因，红外焦平面阵列（ＩＲＦＰＡ）各单元普遍存在响应不一致的现象。从而导致ＩＲＦＰＡ都存 在非均匀性．非均匀性校正（ＮＵＣ）是红外图像处理系统中的重要环节．本文在研究了传统的基于神经网络的ＮＵＣ 算法的基础上，提出了一种改进的基于神经网络的非均匀性自适应校正算法。并对比了传统的基于神经网络的算 法和本文算法的校正效果和收敛速度，宴验表明本文提出的算法校正效果好，收敛速度快． 关键词：红外焦平面阵列；非均匀性校正；神经网络；自适应校正 中图分类号：ＴＮ９１１．７３ 文献标识码：Ａ
ＡＤＡＰＴＩＶＥ ＮｏＮ．ＵＮＩＦｏＲＭＩＴＹ ＣｏＲＲＥＣＴＩｏＮ ＡＬＧｏＲＩＴＨＭ
ＦｏＲ ＩＲＦＰＡ ＢＡＳＥＤ ｏＮ ＮＥＵＲＡＬ ＮＥＴＷｏＲＫ
ＷＡＮＧ Ｂｉｎｇ－Ｊｉａｎ，ＬＩＵ Ｓｈａｎｇ—Ｑｉａｎ，ＬＡＩ Ｒｕｉ，ＬＩ Ｑｉｎｇ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｐｈｙｓｉｃｓ。Ｘｉｄｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ ７ １ ００７ １，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｕｅ ｔｏ ｂｅｉｎｇ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄ ｂｙ ｄｅｔｅｃｔｏｒｓ’ｍａｔｅｒｉａｌ，ｒｅｌａｔｅｄ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｅｔｃ。ｅｖｅｒｙ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｅｌｅｍｅｎｔ’ｓ ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｉｔｙ ｏｆ ｉｎｆｒａｒｅｄ ｆｏｃａｌ ｐｌａｎｅ ａｒｒａｙｓ（ＩＲＦＰＡ）ｉｓ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ．ｗｈｉｃｈ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎ ｎｏｎ—ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ ｏｆ ＩＲＦＰＡ．Ｓｏ ｎｏｎ—ｕｎｉｆｏｒｍ－ ｉｔｙ ｃｏｒｒｅｅｔｉｏｎ（ＮＵＣ）ｉＳ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ＩＲＦＰＡ．Ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ＮＵＣ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｎｅｕｒａＩ ｎｅｔｗｏｒｋ ｗｅｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ．Ａｎｄ ａ ｎｅｗ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ＮＵＣ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ＷａＳ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ａ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｗａｓ ｍａｄｅ ｔｏ ｔｈｅｓｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｐｒｅｖａｉｌｓ ｏｖｅｒ ｏｔｈｅｒ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ａｎｄ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｓｐｅｅｄ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ＩＲＦＰＡ：ｎｏｎ—ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ；ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ；ａｄａｐｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ
基于Mamba和Transformer的红外与可见光图像融合网络
基于Mamba和Transformer的红外与可见光图像融合网络
目录
1. 内容概要................................................2
1.1 背景与动机...........................................3
1.2 研究目标与意义.......................................4
1.3 主要工作与贡献.......................................5
2. 相关工作................................................6
2.1 红外与可见光图像融合方法概述.........................7
2.2 Transformer在图像处理中的应用........................8
2.3 Mamba框架简介........................................9
3. 研究方法...............................................10
3.1 网络结构设计........................................12
3.1.1 Transformer架构概述.............................12
3.1.2 Mamba框架特点...................................13 3.1.3 融合网络结构设计................................15
3.2 损失函数与优化算法..................................16
3.2.1 常见损失函数介绍................................18
红外图像中弱小目标检测技术研究
红外图像弱小目标检测技术研究
1、 本文概述
随着技术的不断进步，红外成像技术已成为现代军事、航空航天、民用安全等领域不可或缺的重要工具。特别是在夜间或弱光条件下，红外成像技术以其独特的成像方法实现了对目标的清晰观察和识别。在实际应用中，红外图像往往含有大量的噪声和干扰，使得弱目标的检测异常困难。研究红外图像弱小目标检测技术具有重要的现实意义和应用价值。
本文旨在探索红外图像弱小目标检测技术的相关理论和方法。我们将分析红外图像的特征，以了解红外图像中弱小目标的特征和困难。我们将回顾现有的弱目标检测算法，包括基于滤波的方法、基于背景抑制的方法和基于多帧融合的方法等，并分析其优缺点和适用场景。接下来，我们将提出一种基于深度学习的弱目标检测算法，该算法通过从红外图像中提取和分类深度特征来实现对弱目标的精确检测。我们将通过实验验证所提出算法的有效性，并将其与其他算法进行比较，为红外图像弱小目标检测技术的发展提供参考和启示。
2、 红外图像弱小目标检测技术综述
红外图像弱小目标检测技术是识别、提取和跟踪复杂背景下弱目标的重要技术。由于红外图像中弱目标的信噪比低、对比度低、体积小、运动轨迹不确定等特点，其检测成为一项极具挑战性的任务。近年来，随着红外成像技术和信号处理技术的快速发展，红外图像中的弱小目标检测技术也受到了广泛的关注和研究。
红外图像弱小目标检测技术的核心在于如何有效地从复杂背景中提取目标信息。这通常涉及多个阶段，如图像预处理、对象增强、对象提取和对象跟踪。在图像预处理阶段，主要目的是去除图像中的噪声，提高图像质量，为后续的目标检测提供良好的基础。在目标增强阶段，使用直方图均衡和对比度增强等各种算法来提高目标与背景之间的对比度，从而突出目标信息。在目标提取阶段，采用阈值分割、边缘检测、形态学处理等方法从增强图像中提取目标区域。在目标跟踪阶段，通过滤波算法、匹配算法等实现对目标的连续跟踪。
目前，在红外图像中微弱小目标的检测方面取得了重大进展。由于实际应用场景的多样性和复杂性，仍有许多问题需要解决。例如，如何提高检测算法的鲁棒性以适应不同的背景和目标类型，如何进一步提高检测精度和速度以满足实际应用需求，如何设计更高效、更稳定的跟踪算法以实现对目标的长期连续跟踪等，红外图像中弱小目标的检测技术仍然是一个值得深入研究的方向。
一种改进的BP神经网络非均匀性校正算法
第２２卷第３期 ２０１３年６月 测绘ｌＴ程 Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｏｆ Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ Ｖｏｌ＿２２。ＮＯ．３ Ｊｕｎ．，２０１３
一种改进的ＢＰ神经网络非均匀性校正算法
林斌，范永弘 （信息工程大学测绘学院，河南郑州４５００５２） 摘要：利用ＢＰ神经网络进行红外焦平面阵列的非均匀性校正，容易产生校正精度低、收敛速度慢及边缘模糊等缺 点。文中提出一种基于中值滤波和改进网络权值的ＢＰ神经网络算法。对于非均匀性很大的红外图像，先对其进行 中值滤波预处理，然后再在权值迭代过程中加入动量项改正来避免图像边缘模糊。实验结果表明改进后的ＢＰ神经 网络算法更适合边缘细节丰富的红外图像。 关键词：红外焦平面阵列；非均匀性校正；神经网络；网络权值 中图分类号：ＴＮ２１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００６—７９４９（２０１３）０３—００２４—０４ Ａｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｎｏｎ—ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ
ＩｄＮ Ｂｉｎ，ＦＡＮ（；－Ｙｏｎｇ—Ｈｏｎｇ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ，Ｉｎｆｏｒｍｉｎｇ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ４５００５２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｎｏｎ－ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｌｅａｄｓ ｔｏ ａ ｌｏｗｅｒ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ｌｏｗｅｒ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｓｐｅｅｄ ａｎｄ ｓｌｕｒ ｅｄｇｅ．Ａ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｃｏｒｒｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｎｏｎ— ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ ｏｆ ａｎ ｉｎｆｒａｒｅｄ ｆｏｃａｌ ｐｌａｎｅ ａｒｒａｙ（ＩＲＦＰＡ）ｂａｓｅｄ ｏｎ ｍｅｄｉａｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｗｅｉｇｈｔ ｃｈａｎｇｉｎｇ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｏｒ ｉｎｆｒａｒｅｄ ｉｍａｇｅ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｎｏｎ—ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ，ｔｈｅ ｍｅｄｉａ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｉｓ ｆｉｒｓｔ ｕｓｅｄ ｔｏ ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓ ｔｈｅ ｈｉｇｈ ｎｏｉｓｅ ａｎｄ ｔｈｅｎ ｍｏｍｅｎｔｕｍ ｐａｒｔ ｉｓ ａｄｄｅｄ ｔｏ ａｖｏｉｄ ｓｌｕｒｒｉｎｇ ｉｍａｇｅ ｅｄｇｅ ａｄａｐｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｍｏｒｅ ａｄａｐｔａｂｌｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｉｎｆｒａｒｅｄ ｉｍａｇｅｓ ｗｉｔｈ ａｂｕｎｄａｎｃｅ ｅｄｇｅ ｄｅｔａｉｌｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｉｎｆｒａｒｅｄ ｆｏｃａｌ ｐｌａｎｅ ａｒｒａｙ；ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｎｏｎ－ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ；ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ；ｎｅｔｗｏｒｋ ｗｅｉｇｈｔ
红外细节图像处理算法研究及应用
红外细节图像处理算法研究及应用
一、绪论
红外图像处理是红外成像技术发展的重要组成部分，其应用涵盖丰富和广泛。红外成像技术可以检测到发热体，对于热成像、夜视、医学成像等领域起着关键作用。
二、红外图像特点
与传统成像技术不同，红外成像技术采集到的图像具有以下特点：
1. 色彩单一；
2. 对比度低；
3. 噪声多。
三、红外图像处理算法
为了应对红外图像的特点，需要相应的处理算法。以下为红外图像处理算法的一些应用：
1. 平滑滤波算法：红外图像的噪声比较多，平滑滤波算法能够减少噪声并保持边缘信息。
2. 直方图均衡化：红外图像的对比度较低，直方图均衡化算法能够增强图像的对比度。 3. 边缘检测算法：红外图像的边缘信息较重要，不仅能够表现目标物体的轮廓，还能够对图像进行分割。目前常用的边缘检测算法有Canny算法、Sobel算法等。
四、红外图像处理应用
红外图像的处理应用涵盖医学、军事、消防等多个领域。以下为几个典型应用：
1. 医学应用：通过红外热像技术，可以对人体进行无创检测，使得医学影像诊断更加准确和精细。
2. 军事应用：红外感应技术在战争中起着重要作用，可以探测到人体的热区域，实现夜视和远程目标识别。
3. 消防应用：在火灾中，红外热像技术可以用于查找火源，准确定位火灾蔓延的情况。
五、红外图像处理未来发展趋势
未来的红外图像处理技术将会更加智能化和高效化。人工智能将会被广泛应用于红外图像处理领域，人工神经网络等算法将会被用于目标识别和分割。同时，红外图像处理将会结合更高级的机器学习技术，进行更加复杂的数据分析和处理。
六、结论 通过对红外图像处理技术的研究和应用，我们可以看出，红外图像在工农业、医学、军事等各个领域都有着广泛的应用前景。同时，我们也需要不断完善和创新，使红外图像处理技术不断迭代更新，达到更好的效果和应用效益。
一种基于神经网络的图像复原方法
第35卷，增刊红外与激光工程2006年10月
一种基于神经网络的图像复原方法
王辉，杨杰，黎明，蔡念
(上海交通大学图像处理与模式识别研究所，上海200240)
摘要：提出了一种基于BP神经网络的图像复原算法。在分析图像模糊机制的基础上，为了降低输入维数，
该方法采用滑动窗口操作来提取特征，同时为了加快训练速度和改善网络复原效果，首先对图像进行边缘提
取，对图像内边缘区域和平坦区域分别采用滑动窗口获得训练集。利用BP神经网络的学习能力，通过训练，
建立含有退化信息(高斯模糊)的模糊图像和清晰图像之间的映射关系模型，利用该模型对模糊图像进行复
原，得到的复原图像在视觉上和定量分析上都获得了较好的效果。
关键词：图像复原；BP神经网络；
滑动窗口；特征提取
中图分类号：TP39l文献标识码：A文章编号：1007—2276(2006)增D-0121-05
Imagerestorationmethod
based
onneuralnetwork
WANG
Hui，YANGJie，U
Ming，CAINi觚
(b埘i加leofh嶝Pr∞ess白略如dPatt锄R∞ognjtion，sh锄曲IaiJi∞1bnguniversi哆，Sh强曲ai200|240，aa蛐
Abstract：Based
onBPneural
network，animagerestorationmetllod
is
presented．’roreduceme
input
dimension，a
slidingwindowmetllod
is
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featuresofthebluⅡed
image．Fortlle
pu叩oseof
accelemting
trainingand
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slidingwindowis
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edgepartand
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getme
traillingsets，respectiVely．Amappingmodel
基于人眼微动机理的红外图像边缘提取
基于人眼微动机理的红外图像边缘提取
刘辉，赵文杰，吴畏
（空军航空大学特种专业系，吉林长春１３００２２）
摘要：提出了一种基于人眼微动机理的边缘提取算法。通过模拟眼球的微动，提取图像的微动
边缘，同时为了减少伪边缘的产生，对其微动边缘图像进行均值滤波处理，最后应用非极大值抑制和
双阈值检测边缘连接提取图像的二值化边缘。实验结果显示，该算法边缘提取效果较好，达到了预期
的效果。
关键词：人眼微动；红外图像；边缘提取
中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７４—７７２０（２０１０）２０—００５６—０３
Ｅｄｇｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｆｒａｒｅｄ ｉｍａｇｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｅｙｅ ｍｏｖｅｍｅｎｔ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ
ＬＩＵ Ｈｕｉ，ＺＨＡＯ Ｗｅｎ Ｊｉｅ，ＷＵ Ｗｅｉ
（Ｓｐｅｃｉａｌ Ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ａｖｉａｔｉｏｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ａｉｒ Ｆｏｒｃｅ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ １３００２２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｆｒａｒｅｄ ｉｍａｇｅｓ，ａ ｎｅｗ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ｔｈｅ ｅｄｇｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ ｉｓ ａｄｖａｎｃｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｅｙｅｓ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ．Ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｓｉｍｕｌａｔｅｓ ｔｈｅ ｏｃｕｌａｒ ｍｉｃｒｏｔｒｅｍｏｒ，ａｎｄ ｅｘｔｒａｃｔｓ ｔｈｅ ｆｅｔｔｉｎｇ ｉｍａｇｅｓ ｅｄｇｅ．Ｗｈａｔ
ｉｓ ｍｏｒｅ，ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｐｓｅｕｄｏ－ｅｄｇｅ ｉｍａｇｅ ｏｐｅｒａｔｅ ｔｈｅ ｍｉｃｒｏ－ｅｄｇｅ ｉｍａｇｅ ｏｎ ａｖｅｒａｇｅ ｆｉｌｔｅｒ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｗｅ ｈａｄ ｂｅｔｔｅｒ ｔｏ ｔａｋｅ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ ｂｏｔｈ ｎｏｎ——ｍａｘｉｍｕｍ ｉｎｈｉｂｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｄｕａｌ——ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｔｏ ｅｘｔｒａｃｔ ｔｈｅ ｂｉｎａ－
红外图像处理中的目标检测算法研究
红外图像处理中的目标检测算法研究
近年来，随着红外技术的不断发展，红外图像在军事、航空、遥感等领域中得到了广泛的应用。而红外图像的主要特点是其对温度敏感，同时在空间和时间上均具有良好的分辨能力，因此它在目标检测中的应用也越来越广泛。本文就探讨红外图像处理中的目标检测算法的研究进展。
一、红外图像处理中的目标检测算法概述
目标检测算法是指通过对图像中的目标进行分析、处理，确定目标的位置、尺寸、形状、数量等信息。在红外图像处理中，目标检测算法主要有以下几种：
1. 基于滤波的目标检测算法
滤波是图像处理中常用的一种处理方法。基于滤波的目标检测算法一般采用各种卷积核对红外图像进行处理，通过滤波后图像的变化来确定目标的位置和尺寸。这种方法简单易懂，但对目标的形状等特征提取不够精细，因此准确性有限。
2. 基于特征提取的目标检测算法
特征提取是指从图像中提取出一些具有代表性的局部结构，为之后的分析和处理提供基础。基于特征提取的目标检测算法采用各种特征提取方法对红外图像进行处理，通过提取出图像中的一些特征结构来确定目标的位置、尺寸、形状等信息。这种方法相对于基于滤波的方法来说，可以提取出更为精细的目标特征，因此准确率更高。
3. 基于机器学习的目标检测算法
基于机器学习的目标检测算法采用各种机器学习算法对大量的样本数据进行训练，从而达到对红外图像中目标的自动检测。这种方法因为其在识别复杂目标方面的良好性能，引起了研究者们的广泛关注。 二、基于滤波的目标检测算法
基于滤波的目标检测算法一般常用的方法是基于高斯滤波的算法。之所以采用高斯滤波是因为，高斯滤波涉及到了频率域的平滑处理，通常情况下红外图像具有一定的噪声，采用高斯滤波可以有效去除噪声，从而提高目标检测的准确率。
基于高斯滤波的目标检测算法主要是通过建立一种高斯模型来检测图像中的目标。该算法首先需要对图像进行高斯滤波，去除噪声，之后在滤波后的图像中连续分割出较明显的连通区域，基于这些连通区域建立模型，判别出其中的热点区，完成对目标的检测。