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基于鲁棒主成分分析的红外图像小目标检测王忠美1，2，3，杨晓梅2，顾行发3【摘要】摘要：鲁棒的小目标检测是红外目标搜索与跟踪的关键技术，提出一种改进的单帧红外图像小目标检测算法。
该方法将原始红外图像通过预处理变换到新的红外块图像模式，在红外块图像上，将红外图像小目标检测问题转换为低秩矩阵和稀疏矩阵分离的鲁棒主成分分析（RPCA）问题。
考虑到红外图像中噪声和杂波的存在，用交替方向方法求解带噪声的RPCA问题，获得稀疏目标图像，并对获得的稀疏目标图像采用简单的图像分割算法进行目标检测。
对空天、海天、天云、海面4种不同场景的红外图像小目标检测，进行仿真实验，结果验证了所提出算法的有效性。
【期刊名称】兵工学报【年(卷),期】2016(037)009【总页数】8【关键词】兵器科学与技术；红外图像；小目标检测；块图像模型；低秩矩阵恢复；鲁棒主成分分析0 引言随着现代电磁隐身技术、反辐射导弹技术的不断发展，使得现代防御体系中的雷达正面临着日益严峻的挑战和威胁。
无源或被动探测跟踪技术是解决这一问题的有效途径，其中红外成像技术实现目标检测是一个重要方向。
红外弱小目标检测作为红外探测系统的一个基本功能，对于实现红外远距离目标探测和预警具有重要的意义。
红外图像目标检测是红外搜索与跟踪的关键技术，由于大气辐射、作用距离远等因素影响，使得目标在红外图像上尺寸小，甚至呈现点状，使得无形状、纹理信息可以利用；另外，由于红外图像存在严重噪声和杂波，小目标经常被淹没在复杂的背景中具有较低的信杂比（SCR），使得复杂背景下的红外小目标检测变得非常困难。
红外小目标检测的性能决定着红外探测系统的探测灵敏度，是反映红外探测系统目标识别能力的一项核心技术。
根据目标检测算法的图像数目，可分为基于单帧图像的检测算法和基于序列图像的检测算法。
基于序列图像的目标检测算法根据帧间目标和背景一致性信息假设及目标形状和运动速度等时空先验知识进行目标检测。
红外小目标检测与跟踪算法研究共3篇红外小目标检测与跟踪算法研究1红外小目标检测与跟踪算法研究红外小目标检测和跟踪是指根据红外图像信息，识别出图像中的小目标，并跟踪其运动轨迹。
这一领域与军事、安防等方面有着重要的应用价值。
针对这一问题，目前已经涌现出了很多相关的研究成果。
红外小目标检测与跟踪技术的研究主要面临着两个关键难题：一是如何从复杂的背景中准确提取出目标；二是如何在目标运动轨迹复杂多变的情况下，实现对目标的快速、准确跟踪。
在红外小目标检测方面，常用的方法主要有基于像素的方法和基于特征的方法。
基于像素的方法是指利用像素的灰度信息进行目标提取，例如常用的背景差分法和帧间差分法。
这些方法简单易于实现，但是对目标和背景的分离要求较高，在存在强烈噪声和变化的情况下效果可能不佳。
相比之下，基于特征的方法则能更好地克服这些问题。
其中，既有基于几何形状特征的方法，如Hough变换、连通区域分析等；也有基于局部纹理、颜色特征的方法，如基于Gabor滤波器、小波变换等方法。
利用人工神经网络可以对进一步的信息抽取，从而提高检测性能。
这些方法对目标的提取效果较好，但是对搜索速度和目标方向变化较快的情况下稳定性还有待进一步提高。
针对红外小目标跟踪问题，目前常用的方法主要有基于模型预测的方法和基于特征匹配的方法。
基于模型预测的方法即通过先验知识，构建出目标的运动模型，再通过运动模型预测目标在下一帧中的位置，从而实现对目标的跟踪。
该方法具有较强的鲁棒性和准确性，但是需要较多的先验知识和手工定义。
基于特征匹配的方法则是利用图像中不同区域之间的共性特征，如颜色、纹理等信息，实现对目标的跟踪。
该方法容易实现，但对目标的选择、特征提取等方面存在较大的挑战。
除此之外，还有一些新兴的算法应用在红外小目标检测和跟踪中，如卷积神经网络（CNN）和深度学习等技术。
这些方法通过检测和跟踪的联合优化，实现了对目标的更加准确和稳定的跟踪。
在将红外小目标检测和跟踪技术广泛应用于实际工程中时，我们需要考虑实际应用中的问题，如复杂场景下的干扰、恶劣的天气条件等。
基于多光谱与显著性的红外弱小目标融合检测摘要：基于多光谱与显著性，提出一种红外弱小目标融合检测算法。
该算法旨在将从多光谱探测器获得的同一场景的多光谱图像信息组合到一起，利用它们在时空上的相关性及信息上的互补性，提高系统的检测性能。
采用一种新的基于人类视觉注意机制的显著性方法，该方法能够快速准确找到图像中的显著性区域；将目标看作一类，背景和干扰点看作另一类，选取离差平方和准则，使类内距离最小，类间距离最大；训练出融合参数，得到融合后的显著性图像。
通过设定的门限值二值化，可以看出该融合方法能很好地将目标与背景分开，从而检测出目标。
关键词：红外弱小目标；多光谱；显著性；图像融合中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1673-5048（2016）02-0047-050引言多光谱成像技术不同于传统的单一宽波段成像技术，而是将成像技术和光谱测量技术相结合，获取的信息不仅包括二维空间信息，还包含随波长分布的光谱辐射信息，形成所谓的“数据立方”。
丰富的目标光谱信息结合目标空间影响极大提高了目标探测的准确性、扩展了传统探测技术的功能。
因此，研究如何基于多光谱对红外弱小目标进行检测与识别有着实际的意义。
在多光谱领域，国内外学者已经取得了一定的进展。
Margalit和Reed提出了一种基于相关图像的恒虚警率自适应目标检测算法[1]；Heesung提出了基于滤波的光谱匹配方法[2]；1999年，Richards等提出了光谱角映射算法（SAM）[3]。
SAM算法具有结构简单、实时性好等优点，但是，其性能对目标光谱方差十分敏感，当光谱信噪比较低时，其性能变得十分不可靠。
2011年，GuYanfeng等将SAM算法与核函数相结合，提出了一种基于核函数的正规化光谱角的光谱匹配算法[4]，提升了SAM算法对于光谱方差变化的鲁棒性。
光谱匹配滤波器（SMF）[5]是一种具有代表性的光谱目标检测算法，是典型的光谱匹配算法，基于标准目标光谱模型和背景光谱模型的先验信息已知。
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。
基于深度学习的红外视频显著性目标检测基于深度学习的红外视频显著性目标检测引言：随着社会的发展和科技的进步，红外视频在军事、安防、消防等领域得到了广泛的应用。
在红外视频中，显著性目标的检测是一项重要的研究任务。
传统的红外视频目标检测方法通常基于手工提取的特征，存在着特征提取困难、鲁棒性差等问题。
而深度学习的兴起为红外视频显著目标检测提供了新的解决方案。
本文将介绍基于深度学习的红外视频显著性目标检测的方法和应用。
一、红外视频的特点红外视频与可见光视频相比有其独特的特点。
首先，红外视频可以在低光、夜间等环境下进行采集，适用于许多特殊场景。
其次，红外视频能够捕捉到物体的热能信息，对于军事和安防等领域的目标检测具有重要意义。
然而，由于红外视频中的目标通常具有低对比度，背景噪声较大，导致目标与背景之间的区分度较低，给目标的检测带来了挑战。
二、深度学习在红外视频显著目标检测中的应用深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过多层神经网络的训练，可以从数据中学习到更高层次的特征表示。
近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其在红外视频显著性目标检测中也得到了广泛的应用。
1. 基于卷积神经网络的目标检测方法卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是目前最常用的深度学习模型之一。
通过多层卷积和池化操作，CNN可以从原始红外视频数据中提取出丰富的特征表示。
在红外视频显著目标检测中，研究者通常将红外视频帧作为输入，将其经过卷积神经网络进行特征提取，然后通过分类器进行目标检测。
2. 基于循环神经网络的目标检测方法循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种能够处理序列数据的深度学习模型。
红外视频可以看作是由一系列连续帧组成的时间序列数据，因此，循环神经网络在红外视频显著性目标检测中有着独特的应用价值。
研究者通过将红外视频帧序列输入循环神经网络进行训练，可以从时间维度上对目标进行建模，从而提高目标检测的准确率和稳定性。
