红外背景抑制与点目标分割检测算法研究

复杂背景中红外小目标的检测算法研究的开题报告一、研究背景近年来，随着红外技术的不断发展，红外传感器得到了广泛应用，其中小目标检测一直是红外成像领域的一个热点问题。

在很多应用中，如军事侦察、目标跟踪等方向，红外小目标检测技术已经成为必不可少的一部分。

红外小目标通常指的是在红外图像中，面积较小的目标，由于存在复杂背景和低对比度，因此在红外图像中很难被准确地检测出来。

针对这种情况，研究者们通过对红外图像的数字处理和算法优化，提出了许多解决方案。

但是，在复杂背景中对红外小目标的检测仍然存在一些挑战，如光照变化、噪声干扰、目标姿态变化等。

因此，本研究拟围绕复杂背景条件下的红外小目标检测展开研究。

二、研究目标本研究的主要目标是设计一种适用于复杂背景下的红外小目标检测算法，实现对红外图像中小目标的准确检测。

具体研究目标包括：1. 分析和掌握红外图像的特点，了解红外小目标检测的基本原理和现有技术。

2. 对比分析现有的红外小目标检测算法，优化和改进已有的算法。

3. 设计新的算法，采用深度学习等技术进行处理，提高检测准确率。

4. 验证算法的有效性和鲁棒性，对算法进行实验测试。

三、研究内容1. 红外图像预处理：对于复杂背景中的红外图像，首先需要进行一系列预处理，如去噪、背景抑制，以提高红外小目标的可检测性。

2. 特征提取：在复杂背景下，为了提高检测准确率，需要对目标进行特征提取。

本研究将探讨使用深度学习算法进行目标特征提取的方法。

3. 目标检测算法设计：在特征提取的基础上，本研究将探讨并设计适用于复杂背景下的红外小目标检测算法。

4. 实验验证：对设计的算法进行实验验证，分析算法的效果和性能，并与现有算法进行比较分析。

四、研究意义本研究的意义在于提供一种适用于复杂背景下的红外小目标检测算法，可以用于军事、目标跟踪等领域的应用。

同时，也为红外小目标检测算法的改进和优化提供了新思路。

红外图像处理中的目标检测算法优化技术研究红外图像处理是现代电子信息技术领域的重要分支，广泛应用于军事、航空航天、安防等领域。

而红外目标检测算法作为红外图像处理的核心技术之一，对于提高红外图像处理的准确性和效率具有重要意义。

然而，由于红外图像具有低分辨率、低对比度等特点，使得红外目标检测面临着许多挑战。

因此，对红外目标检测算法进行优化研究具有重要的理论和应用价值。

为了提高红外目标检测算法的性能，研究人员提出了许多优化技术。

首先，基于特征的优化技术是常用的方法之一。

红外图像中目标与背景差异较大，通过提取目标的特征信息可以提高目标检测的准确性。

常见的特征包括形状、纹理和颜色等。

利用这些特征，可以构建适合红外目标检测的分类器，如支持向量机（SVM）和人工神经网络等。

其次，基于模型的优化技术也是重要的研究方向。

在红外目标检测中，目标的形态和结构信息十分重要。

通过建立红外目标模型，可以对目标进行建模和识别，从而实现目标的检测。

常见的模型包括红外目标形状模型和结构模型。

通过将模型与实际图像进行匹配，可以实现目标的检测和定位，提高检测算法的准确性和鲁棒性。

此外，深度学习技术的应用也为红外目标检测算法的优化提供了新的思路。

深度学习技术以其优秀的自动学习和表达能力，已经在图像识别和目标检测等领域取得了显著的成果。

通过使用深度学习模型，可以从大量数据中学习红外目标的特征表示，进而实现目标的准确检测。

基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN和YOLO等，已经取得了令人瞩目的性能。

然而，红外图像处理中的目标检测算法还面临一些挑战和问题。

首先，红外图像的低分辨率和低对比度使得目标的边界模糊，导致目标检测难度增加。

其次，红外图像中的噪声和干扰也会给目标检测带来困扰。

此外，不同红外图像之间的差异性也增加了目标检测算法的复杂度。

针对这些问题，研究人员可以通过引入图像增强和增强对比度的方法来改善图像质量，从而提高目标检测的准确性。

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。

复杂背景下运动点目标的检测算法
复杂背景下运动点目标的检测算法
在复杂背景红外序列图像中,运动点目标的检测一直是研究的重点和难点.介绍了一种新的复杂背景下运动点目标的检测算法.首先
根据点目标、背景干扰和噪声在红外图像中的差异,运用窗口大小不同的.均值滤波器进行背景抑制以提高图像的信噪比,然后用一种门
限法得到新的分割序列图像,最后采用改进后的隔帧差分光流场算法可有效地检测出点目标.仿真实验表明该算法优于传统光流场算法,
能够检测帧间位移小于一个像元的运动目标,具有较好的检测性能,
且实时性强.
李承芳,史丽娜,LICheng-fang,SHILi-na(武汉大学,物理科学与技术学院,武汉,430072)
孙哓玮,SUNXiao-wei(中国科学院,上海微系统与信息技术研究所,上海,200050)。

红外热成像目标检测算法研究与应用红外热成像技术是一种利用物体热辐射差异进行成像的技术，广泛应用于军事、工业、医疗等领域。

其中，红外热成像目标检测是红外技术应用的一个重要分支，它能够在复杂背景下快速准确地检测出目标，为后续的识别、跟踪等任务提供重要支持。

一、红外热成像目标检测算法概述红外热成像目标检测算法的主要任务是从红外图像中识别出感兴趣的目标，通常包括点目标、面目标和扩展目标等。

这些目标在红外图像中表现为亮度、形状、纹理等特征的变化。

目标检测算法需要能够处理红外图像的噪声、对比度低等问题，同时实现对目标的快速准确检测。

二、红外热成像目标检测算法分类根据检测原理和实现方法的不同，红外热成像目标检测算法可分为以下几类：基于阈值的方法：通过设置合适的阈值，将图像中的目标与背景进行分离。

这种方法简单快速，但容易受到噪声和光照变化的影响。

基于滤波的方法：利用滤波器对红外图像进行预处理，提高目标与背景的对比度。

常见的滤波方法包括高斯滤波、中值滤波等。

基于特征的方法：提取目标的特征（如边缘、角点等），然后利用分类器（如支持向量机、神经网络等）对特征进行分类，从而实现目标检测。

这种方法对目标的形状、纹理等特征具有较强的描述能力，但计算复杂度较高。

基于深度学习的方法：利用深度学习模型（如卷积神经网络）对红外图像进行特征学习和分类。

这种方法能够自动提取目标的深层特征，具有较高的检测精度和鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源。

三、红外热成像目标检测算法应用与挑战红外热成像目标检测算法在军事侦察、无人机导航、安防监控等领域具有广泛的应用前景。

然而，在实际应用中，红外热成像目标检测算法面临着诸多挑战，如复杂背景干扰、目标遮挡、光照变化等。

为了提高算法的鲁棒性和实时性，需要针对这些问题进行深入研究和技术创新。

四、总结与展望红外热成像目标检测算法作为红外技术应用的重要分支，在军事、工业等领域具有广泛的应用前景。

随着深度学习等技术的不断发展，红外热成像目标检测算法的性能将得到进一步提升，为实际应用提供更加可靠的支持。

《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、引言随着红外技术的不断发展，红外小目标检测与跟踪技术在军事、安防、交通等领域的应用越来越广泛。

然而，由于复杂背景条件的干扰，红外小目标的检测与跟踪仍然是一个具有挑战性的问题。

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，以提高红外小目标的检测精度和跟踪稳定性。

二、红外小目标检测算法研究2.1 背景抑制技术在复杂背景条件下，背景噪声对红外小目标的检测造成了很大的干扰。

因此，需要采用有效的背景抑制技术来降低背景噪声的影响。

常用的背景抑制技术包括帧间差分法、高斯滤波法等。

这些方法可以有效地消除静态背景和动态干扰，突出小目标。

2.2 目标提取与分割在背景抑制的基础上，需要采用合适的方法提取和分割红外小目标。

常用的方法包括阈值分割法、区域生长法等。

这些方法可以根据目标的灰度、纹理等特征进行提取和分割，得到较为准确的目标轮廓。

2.3 算法优化与改进针对复杂背景条件下的红外小目标检测问题，还需要对现有算法进行优化和改进。

例如，可以采用多尺度滤波器、多特征融合等方法提高算法的鲁棒性和准确性。

此外，还可以通过引入机器学习和深度学习等方法，进一步提高算法的智能化程度。

三、红外小目标跟踪算法研究3.1 基于特征匹配的跟踪算法基于特征匹配的跟踪算法是红外小目标跟踪的常用方法之一。

该方法通过提取目标的特征信息，在后续帧中寻找与目标特征相似的区域作为跟踪目标。

常用的特征包括颜色、纹理、形状等。

3.2 基于模型驱动的跟踪算法基于模型驱动的跟踪算法通过建立目标的数学模型，根据目标的运动规律进行跟踪。

该方法可以有效地处理目标的形变和旋转等问题，提高跟踪的稳定性。

常用的模型包括几何模型、物理模型等。

3.3 算法融合与优化为了进一步提高红外小目标的跟踪精度和稳定性，可以将多种跟踪算法进行融合和优化。

例如，可以将基于特征匹配的跟踪算法和基于模型驱动的跟踪算法进行融合，充分发挥各自的优势。

《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、引言随着红外技术的不断发展，红外小目标检测与跟踪在军事、安全监控和智能交通等领域具有越来越广泛的应用。

然而，由于复杂背景条件下的红外小目标通常具有尺寸小、亮度低、动态性强等特点，导致其检测与跟踪面临极大的挑战。

因此，研究复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法，对于提高红外成像系统的性能和增强目标识别能力具有重要意义。

二、红外小目标检测算法研究2.1 背景抑制与预处理在复杂背景下，通过采用适当的背景抑制算法可以有效地去除噪声干扰和杂波影响，为后续的检测与跟踪提供可靠的图像信息。

常见的背景抑制方法包括空间滤波、时间滤波等。

预处理阶段还包括图像灰度化、直方图均衡化等操作，以增强目标的对比度和清晰度。

2.2 目标检测算法针对红外小目标的特性，常用的检测算法包括基于形态学的方法、基于边缘检测的方法和基于区域生长的方法等。

其中，基于形态学的方法可以有效地提取出目标的形状特征；基于边缘检测的方法可以准确地检测出目标的边缘信息；而基于区域生长的方法则可以自动识别并提取出感兴趣的区域。

在实际应用中，根据不同的场景和需求选择合适的检测算法是关键。

三、红外小目标跟踪算法研究3.1 特征提取与表示在红外小目标跟踪过程中，提取目标的特征信息是实现准确跟踪的关键。

常用的特征包括颜色特征、形状特征和纹理特征等。

此外，为了适应目标的动态变化，还需要对特征进行实时更新和优化。

3.2 跟踪算法选择与实现针对红外小目标的特性，常用的跟踪算法包括基于滤波的方法、基于相关性的方法和基于机器学习的方法等。

其中，基于滤波的方法如卡尔曼滤波器可以有效地估计目标的运动轨迹；基于相关性的方法如均值漂移算法可以快速地找到目标的位置；而基于机器学习的方法如支持向量机、神经网络等则可以自动学习和识别目标的特征信息。

在实际应用中，根据具体需求和场景选择合适的跟踪算法是关键。

四、算法性能评估与优化4.1 评估指标与方法为了评估红外小目标检测与跟踪算法的性能，需要采用合适的评估指标和方法。

红外图像处理与目标检测技术研究摘要：红外图像处理与目标检测技术是近年来受到广泛关注的研究领域。

红外图像具有天然的优势，可以在夜间或低能见度条件下实现目标检测。

本文主要介绍了红外图像处理和目标检测的基本概念、技术原理以及主要应用领域，并综述了当前红外图像处理与目标检测技术的研究进展和挑战。

1. 引言红外图像处理和目标检测技术是基于红外辐射原理，利用红外相机采集红外图像，对其中的目标进行分析和识别的一类技术。

相对于可见光图像处理和目标检测技术，红外图像处理和目标检测技术具有穿透雾霾、克服光照变化、夜间工作等优势，因此在军事、航天、安防等领域得到了广泛应用。

本文将从红外图像处理和目标检测技术的基本概念与原理、关键技术和应用领域等方面进行综述。

2. 红外图像处理2.1 红外辐射特点红外辐射是电磁波谱中波长较长的一段，包括近红外、红外和远红外。

与可见光相比，红外辐射在大气层中的传输性能更好，可以在夜晚和恶劣环境下进行目标探测。

2.2 红外图像增强红外图像增强是红外图像处理的重要环节之一，旨在提高图像的对比度、细节和辨识度。

常用的红外图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化和微分等。

2.3 红外图像配准红外图像配准是将多幅红外图像进行校正对齐，以消除由不同传感器参数、姿态和畸变等造成的差异。

常用的红外图像配准方法包括特征点匹配、相位相关和最小二乘等。

2.4 红外图像分割红外图像分割是将红外图像中的目标与背景进行分离的过程，常用的红外图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。

3. 目标检测技术3.1 特征提取特征提取是目标检测的重要环节之一，有效的特征表示可以帮助区分不同目标。

常用的特征提取方法包括形状特征、纹理特征和颜色特征等。

3.2 目标检测算法目标检测算法根据特征提取的结果进行目标的检测和识别。

目前常用的目标检测算法包括基于模板匹配的算法、基于机器学习的算法和基于深度学习的算法等。

3.3 目标跟踪技术目标跟踪技术是对连续帧图像中的目标进行追踪和预测的过程。

红外图像处理与目标检测算法研究近年来，随着红外技术的不断发展，红外图像处理与目标检测算法在军事、安防、医学等领域中得到了广泛应用。

红外图像独特的特点使得它在特定环境下具备优势，但同时也带来了一系列的处理问题。

因此，研究红外图像处理与目标检测算法对于提高红外图像的质量和有效地识别目标至关重要。

红外图像处理在红外图像获取后的预处理阶段起着至关重要的作用。

由于红外图像的辐射强度高低常常不均匀且存在噪声，需要采用合适的算法进行增强。

传统的增强方法包括直方图均衡化、图像滤波和锐化等。

然而，这些方法往往无法有效地增强红外图像中的目标细节，引发了学者们对于更高效的增强算法的追求。

近年来，基于深度学习的方法在红外图像增强中取得了显著的突破，例如基于生成对抗网络（GAN）的方法能够生成更加真实且富有细节的红外图像。

目标检测是红外图像处理中的关键环节，旨在从图像中准确地定位和识别目标。

传统的目标检测算法通常面临着尺度变化、目标遮挡和复杂背景等问题，在红外图像中更加突出。

为了克服这些问题，学者们提出了许多新的目标检测算法。

其中，基于深度学习的目标检测算法在红外图像处理中表现出了出色的性能。

以Faster R-CNN、YOLO和SSD为代表的深度学习目标检测算法采用了一系列创新的结构和思想，能够实现准确、快速地检测红外图像中的目标。

虽然红外图像处理与目标检测算法取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战和研究方向。

首先，红外图像中存在多种类型和多尺度的目标，针对不同类型和尺度的目标进行有效检测是一个重要课题。

其次，红外图像中的目标常常受到复杂背景的干扰，如何准确地识别目标并将其与背景区分开是一个需要解决的问题。

此外，红外图像的低对比度和噪声也对目标检测算法的性能提出了更高的要求。

因此，如何设计合适的增强算法，提高图像的质量，清晰地呈现目标细节成为研究的重点。

最后，红外图像处理与目标检测算法的研究不仅仅局限于军事和安防领域，还有很大的应用潜力。

红外监视告警系统中的复杂背景抑制算法研究红外监视告警系统中的复杂背景抑制算法研究摘要：红外监视告警系统在安防领域中具有重要的应用价值。

然而，由于环境的复杂性以及背景干扰的存在，使得红外图像中目标物体的检测和跟踪变得困难。

为了提高红外监视告警系统的性能，本文针对其背景抑制问题展开研究，提出一种复杂背景抑制算法。

该算法以图像预处理、背景建模和目标检测为基础，通过分析图像中的目标与背景之间的差异，实现对复杂背景的有效抑制。

1.引言红外监视告警系统是一种通过红外摄像技术实时监控目标物体并进行告警的系统。

由于红外图像可以穿透雾霾、黑暗等特殊环境，其在安防领域中受到广泛关注和应用。

然而，红外图像中常常存在复杂的背景干扰，如高温物体、干扰光源等，给目标物体的检测和跟踪带来了诸多挑战。

2.红外图像预处理红外图像的预处理是复杂背景抑制算法的关键步骤。

首先，对红外图像进行去噪处理，采用高斯滤波算法对图像进行平滑处理，去除部分噪声。

然后，进行图像的灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像。

最后，进行图像的直方图均衡化处理，增强图像的对比度，使目标物体更加明显。

3.背景建模背景建模是复杂背景抑制算法的核心内容。

为了建立准确的背景模型，可以采用基于帧差法的背景更新算法。

帧差法通过比较当前帧和背景模型帧之间像素的差异，来判断是否为目标物体。

当差异超过一定阈值时，将其标记为前景，否则标记为背景。

通过多帧的差分计算，逐步更新背景模型，提高对目标物体的检测能力。

4.目标检测目标检测是复杂背景抑制算法的最终目标。

为了实现目标的准确检测和跟踪，可以采用基于多尺度模板匹配的目标检测算法。

该算法通过在图像中滑动不同尺度的模板，对图像中的每个位置进行匹配，从而实现对目标物体的检测和定位。

同时，通过设置匹配阈值和相似度度量，对目标物体进行筛选，提高检测的准确性。

5.实验结果与分析本文采用公开数据集进行了实验，对比了提出的复杂背景抑制算法与传统方法的性能差异。

红外图像的目标检测与识别技术研究LT摘要低信噪比红外图像中目标的检测与识别技术是增加制导武器系统作用距离，加强系统防御能力的关键技术之一。

本文研究了红外序列图像中目标的检测与识别技术，主要包括图像预处理、目标检测、目标识别。

本文首先分析了红外图像的特点，简要介绍了图像增强的一些方法。

然后综合考虑系统的快速性及后续处理的需要，提出一种新的红外图像预处理方法。

该算法充分利用红外图像中噪声的随机性和目标运动的相关性的特点，采用灰度对比值分割出潜在目标图像区域，再对潜在目标区域进行图像增强。

本文遵从最简单的DBT(先检测后跟踪)检测算法的设计思路，提出了一种基于帧间相关光流法的红外目标检测方法。

实现了红外图像预处理与目标检测任务在一个完整的框架下的统一，实验结果证明了提出的目标检测方法兼顾了快速性和稳健性。

在分析红外目标图像的基本特征和不变性特征及典型的红外目标识别方法后，针对红外图像的特点提出了一组新的特征量，并结合局部最亮点轮廓线的不变矩对红外目标进行了分类识别。

关键词: 红外图像，目标检测，识别技术ABSTRACTThe low signal-to-noise ratio in infrared image target detection and recognition technology is one of the key technologies that increase the distance of the role of guided weapons systems, system defense capabilities. This paper studies the infrared image sequences in target detection and recognition technologies, including image preprocessing, target detection, target recognition.This paper first analyzes the characteristics of the infrared image, a brief introduction to some methods of image enhancement. And considering the need of fast and follow-up treatment, raised a new infrared image pre-processing methods. This algorithm takes advantage of the characteristics of the random noise in the infrared image and the correlation of the target motion, using the gradation ratio divided potential target image region, then the potential target area for image enhancement.Design ideas in this article comply with the most simple of the dbt (after the first detection, tracking) detection algorithm, proposed an inter-frame correlation-based optical flow method of infrared target detection method. Infrared image pre-processing and target detection task in the framework of a complete unified, experimental results show that the proposed target detection method both fast and robust.In the analysis of the basic features of the infrared target image and the invariant feature and typical infrared target recognition method for infrared image characteristics of a set amount of new features, combined with local highlight of the contour of the moment invariants of infrared target the classification.Keywords: infrared image, target detection, identification technology目录摘要 (I)ABSTRACT ...................................................................................................................... I I 1 绪论 . (1)1.1 研究背景和意义 (1)1.2 国内外研究现状及发展趋势 (1)1.3 本论文的主要工作 (3)2 红外图像的产生及特征 (4)2.1 红外图像的产生机理及特点 (4)2.2 红外图像直方图 (6)2.2.1 直方图的定义及特点 (7)2.2.2 红外图像直方图 (8)2.3 红外图像的对比度及分辨率 (9)2.4 红外图像的噪声分析 (9)3 红外目标检测技术 (10)3.1 红外序列图像运动目标检测的基本方法 (10)3.1.1连续帧间差分法 (10)3.1.2背景差分法 (11)3.1.3光流法 (12)3.2针对红外序列图像中运动小目标的检测算法 (14)3.2.1利用运动特征检测红外弱小目标的方法 (14)3.2.2基于移动式管道滤波的小目标检测方法 (15)3.2.3基于帧间相关性的红外序列图像弱小目标的检测方法 (15)3.3红外弱小目标检测技术 (16)3.4基于帧间相关光流法的红外目标检测方法 (17)4. 红外图像识别技术研究 (19)4.1红外图像目标识别的研究现状及发展趋势 (19)4.2红外目标特征与分析 (20)4.2.1 图像识别系统 (23)4.3 模式特征识别254.3.1 不变量方法 (26)4.3.2 拓扑法识别 (27)4.4相关匹配法 (28)4.4.1相关匹配跟踪算法 (28)4.4.2特征匹配跟踪算法 (28)4.5 命中点选择研究294.6 决策函数305. 基于胡氏不变矩与几何特征的红外目标识别 (31)5.1 目标识别的概述 (31)5.2 图像特征提取 (33)5.2.1 胡氏不变矩 (33)5.2.2 几何特征 (34)5.3 基于胡氏不变矩与几何特征的红外目标识别 (35)5.4 实验结果及分析 (35)6.总结与展望 (37)6.1 总结 (37)6.2 展望 (38)参考文献 (40)致谢 (44)1 绪论1.1 研究背景和意义红外热成像系统不仅能透过烟、尘、雾等障碍来探测目标，实现昼夜连续被动探测，而且可以观察目标细节，进一步识别、精确定位及跟踪目标。

毕业设计中文摘要毕业设计外文摘要毕业设计外文摘要第一章绪论1.1 选题背景及意义红外图像预处理及图像中目标检测、分割、跟踪与识别技术广泛应用于军事和民用领域，如在军事方面的弹道导弹防御、空中预警、空中攻击，海洋监视（水面舰只或潜艇），战场监视（地面坦克或空中飞机），民用方面包括空中交通管制（民航飞机）等。

在现代战争中，为尽早发现和监视敌方目标，争取主动权，弱小目标的检测与分割已成为各国研究的重点。

近几年来，基于红外图像的目标检测、分割、跟踪与识别技术发展很快。

由于现代战争中电子战应用频繁，对制电磁权的争夺日趋激烈，使用主动式跟踪武器的雷达受到严重的威胁。

而基于红外或可见光成像的目标检测、分割、跟踪与识别系统由于其跟踪精度高，其工作时不向外辐射电磁波，不易被敌电子侦察装置发现，不受任何电子干扰装置影响等优点，尤其是红外目标检测、分割与识别系统，以其全天候工作的特点，使之成为军事领域中最具发展前途的技术。

美军在海湾战争和伊拉克战争中大量使用基于红外图像的目标检测与分割系统、跟踪系统、侦察系统和武器控制系统，获得了大量的战场信息，为赢得战争的胜利起着决定性的作用。

因此，研究红外图像预处理和弱小目标的检测与分割技术越来越显得重要，不仅可以在战争中赢得时间处于主动权，而且在军事和民用领域有广泛的应用前景。

另外，红外图像处理更是数字图像处理的重要组成部分。

它是数字图像处理关键技术之一，涉及了光学系统，微电子技术，计算机科学，数学分析等领域，因此研究红外图像预处理与分割算法具有实际意义。

1.2 红外数字图像预处理与分割发展现状红外图像处理是数字图像处理的一个不可或缺的重要组成部分。

据不完全统计，目前红外图像处理方法有数十种之多。

近年来，由于红外热成像广泛应用于各种军事技术中，因此现代武器系统越来越重视通过目标所产生的红外辐射来探测、识别、攻击目标，所以红外图像中的目标探测与识别显得尤为重要。

国外学者对红外图像有着较早的研究，并且提出了不少的解决方法。