天基背景下的红外弱小目标检测的开题报告

目标检测论文开题报告目标检测论文开题报告一、引言目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其主要任务是在图像或视频中准确地识别和定位出感兴趣的目标物体。

目标检测技术在许多实际应用中起着关键作用，如智能交通监控、自动驾驶、安防监控等。

本论文旨在探索目标检测领域的最新研究成果，并提出一种基于深度学习的目标检测算法，以提高目标检测的准确性和效率。

二、研究背景目标检测技术在过去几十年中取得了显著的进展，从传统的基于特征提取和分类器的方法到近年来兴起的基于深度学习的方法。

然而，目前的目标检测算法在处理复杂场景、小目标和遮挡等问题上仍然存在一定的挑战。

因此，我们需要进一步探索新的方法和技术来提高目标检测的性能。

三、研究目标本论文的研究目标是提出一种基于深度学习的目标检测算法，以解决目标检测领域中存在的问题。

具体而言，我们的目标是提高目标检测的准确性、鲁棒性和实时性，并在各种复杂场景下实现高效的目标检测。

四、研究方法本论文将采用深度学习技术作为研究方法，结合目标检测领域的最新研究成果，设计一种新的目标检测算法。

我们将使用深度神经网络来提取图像特征，并使用一种优化算法来训练网络模型。

同时，我们还将探索数据增强、多尺度检测和目标跟踪等技术，以提高目标检测的性能。

五、研究计划本论文的研究计划分为以下几个阶段：1. 阅读相关文献和研究成果，了解目标检测领域的最新进展和研究方向。

2. 设计和实现基于深度学习的目标检测算法，并进行实验验证。

3. 进一步改进算法，提高目标检测的准确性和效率。

4. 在各种复杂场景下进行实验评估，并与其他目标检测算法进行比较。

5. 撰写论文，并进行学术交流和讨论。

六、预期成果通过本论文的研究，我们预期可以提出一种高效准确的目标检测算法，能够在各种复杂场景下实现实时的目标检测。

同时，我们还希望能够对目标检测领域的研究做出一定的贡献，并促进该领域的发展。

七、研究意义本论文的研究意义主要体现在以下几个方面：1. 提高目标检测的准确性和效率，为实际应用提供更好的解决方案。

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。

复杂环境下红外小目标检测与跟踪技术研究的开题报告一、研究背景和意义在军事和民用领域中，红外小目标检测和跟踪技术是非常重要的领域。

红外小目标检测和跟踪技术可以应用在战术、情报、空中监视等方面，让相关领域的工作更加有效和高效。

随着技术的不断发展，红外小目标检测和跟踪技术在军事和民用领域中的应用也越来越多。

但是在复杂环境下，这一技术面临着许多挑战。

随着红外技术的发展，现有的红外小目标检测和跟踪技术可以发现在夜间或低光照度环境下的小目标。

但是，在复杂的场景下，此时的任务更加困难。

例如，在雨天或雾天，或者在有许多干扰物的背景下，红外小目标的检测和跟踪也会面临巨大困难。

因此，需要对红外小目标检测和跟踪技术进行研究，以解决这些问题。

二、研究内容和方法1. 研究内容：本文将重点研究如何在复杂环境下，通过红外小目标检测和跟踪技术，来提高其准确率和效果。

具体研究内容包括：（1）研究各类复杂环境下的红外小目标检测与跟踪算法，在复杂环境下实现小目标检测和跟踪任务。

（2）研究各类复杂环境下的干扰物影响红外小目标检测和跟踪的因素，以期在实践中有更好的应用效果。

（3）研究并对比不同的模型在不同复杂场景中的红外小目标检测和跟踪效果，以选出最优的模型，并分析其优劣。

2. 研究方法：（1）文献综述：通过遍历相关研究领域的专业文献，包括学术期刊、学位论文等，掌握当前红外小目标检测和跟踪技术的研究动态与研究进展，对比不同的算法。

（2）实验验证：通过采用实验室、野外、仿真等方式，对比和验证不同模型算法在不同复杂场景下的效果和应用效果，以此为依据推进技术的实际应用效果。

三、预期成果和应用价值预期成果：本文将在复杂环境下研究红外小目标检测和跟踪技术，提高其在实践中的准确率和效果，最终选出最优的算法模型，并验证其应用效果。

应用价值：本研究将推动红外小目标检测和跟踪技术在复杂环境下的发展，提高其在军事或民用领域中的应用效果，并有助于科技人员深入探索未来的应用方向。

《红外弱小目标识别与追踪算法研究》篇一一、引言随着红外技术的不断发展，红外成像系统在军事、安全、监控等领域得到了广泛应用。

然而，由于红外图像中目标通常呈现弱小特征，如信噪比低、对比度差等，使得红外弱小目标的识别与追踪成为一项具有挑战性的任务。

本文旨在研究红外弱小目标的识别与追踪算法，以提高红外图像中目标的检测和跟踪精度。

二、红外弱小目标的特点红外弱小目标在图像中通常表现为低亮度、小尺寸、信噪比低等特点。

这些特点使得传统目标检测与追踪算法在处理红外图像时面临诸多困难。

此外，由于目标运动的不确定性、背景的复杂性以及各种干扰因素的影响，使得红外弱小目标的识别与追踪更加复杂。

三、红外弱小目标识别算法研究针对红外弱小目标的识别问题，本文提出了一种基于多尺度特征融合的识别算法。

该算法通过融合不同尺度的特征信息，提高目标的表征能力，从而增强对弱小目标的识别效果。

具体而言，该算法首先利用多尺度卷积神经网络提取目标的多尺度特征；然后，通过特征融合技术将不同尺度的特征信息进行融合，形成更加丰富的目标表征；最后，利用分类器对融合后的特征进行分类，实现目标的识别。

四、红外弱小目标追踪算法研究在红外弱小目标的追踪方面，本文提出了一种基于区域协同的追踪算法。

该算法通过将目标区域与周围背景区域进行协同分析，提高对目标的跟踪精度。

具体而言，该算法首先利用红外图像中的局部信息，对目标区域进行初步定位；然后，通过分析目标区域与周围背景区域的关系，实现目标的精确跟踪；最后，利用卡尔曼滤波器对目标轨迹进行平滑处理，提高跟踪的稳定性。

五、实验与分析为了验证本文提出的红外弱小目标识别与追踪算法的有效性，我们进行了大量实验。

实验结果表明，基于多尺度特征融合的识别算法能够有效提高对红外弱小目标的识别率；而基于区域协同的追踪算法则能够在复杂背景下实现对目标的精确跟踪。

此外，我们还对两种算法的性能进行了比较和分析，结果表明本文提出的算法在识别与追踪精度、鲁棒性等方面均具有较好的性能。

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。

小目标检测算法研究的开题报告一、选题背景在计算机视觉领域中，目标检测一直是一个重要的问题。

目标检测可以用于自动驾驶、视频监控、智能家居等众多领域。

目标检测大致分为两种类型：基于分类的目标检测和基于回归的目标检测。

分类的目标检测方法将图像分为多个类别，然后再用分类器进行判断，判断类别是否为目标；回归的目标检测方法则主要通过回归目标的位置来实现。

目前，目标检测算法呈现出越来越高的精确度和速度，而小目标检测作为目标检测领域的重要问题之一，尤其需要更高精度和更快速的算法。

因此，对小目标检测算法进行研究具有重要的实际应用价值。

二、选题意义小目标检测一直是计算机视觉领域中一个具有挑战性的问题，主要是因为小目标往往呈现出较低的信噪比、目标大小不一、高度重叠、背景复杂的特点。

更高精度和更快速的小目标检测算法将会有以下重要应用价值：1.智能家居：提高安保系统的监控精度，精细化家居管理。

2.自动驾驶：提高自动驾驶系统的运作精确度，更加准确快速的反应。

3.医学成像：在医生进行微小细节的注视、诊断上提供帮助。

三、选题方法和技术路线本课题旨在深入研究小目标检测算法，目标是从现有算法出发，分析算法的特点，并对多种常用算法进行综合比较，提出一种针对小目标检测具有更高实用价值的改进算法。

我们将采用以下方法和技术路线：1.了解目前主流的小目标检测算法：包括传统的目标检测算法（如HOG、SURF等）和深度学习的目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO、SSD等），分析它们的优缺点，以此为基础提出创新性的算法。

2.设计小目标检测算法：在确定算法的性能指标、调参和模型选择等方面进行详细的考虑，同时对算法中存在的问题和改进方法进行研究和探讨。

3.实验验证和模型评估：在公开的小目标检测数据集上进行实验验证和模型评估，对比算法的性能指标、检测速度、准确度等，评估算法的可靠性和实用性。

四、预期成果我们预期的研究成果有以下三个方面：1.提出一种针对小目标检测的高精度、快速的算法。

复杂背景下红外弱小目标检测算法研究复杂背景下红外弱小目标检测算法研究摘要：红外弱小目标检测在军事、安防、航空航天等领域具有重要应用价值。

然而，由于背景复杂多变、噪声干扰等因素的影响，红外弱小目标的检测成为一个具有挑战性的问题。

本文综述了当前红外弱小目标检测算法的研究进展，并提出了一种基于深度学习的红外弱小目标检测算法。

一、引言红外技术是一种通过检测物体辐射的热能来实现目标探测的非接触性技术。

然而，由于红外图像中目标的能量较小，且通常处于复杂背景中，如林地、建筑物、云层等，红外弱小目标的检测一直是一个具有挑战性的任务。

二、红外弱小目标检测算法的研究进展目前，红外弱小目标检测算法主要包括传统算法和深度学习算法两类。

1. 传统算法传统算法主要通过对红外图像的预处理、特征提取和目标检测三个步骤进行处理。

常用的预处理方法有背景平均法、自适应滤波法等，用于降低图像噪声和背景干扰。

特征提取方法通常包括峰值信噪比、能量、梯度等指标，用于表征目标的形状、纹理等特征。

目标检测方法包括阈值分割、形态学处理、模板匹配等，用于判断目标是否存在于图像中。

2. 深度学习算法近年来，深度学习算法在目标检测领域取得了突破性进展。

深度学习算法通过训练大规模数据集和深层网络模型，能够学习到更加丰富的特征表示。

在红外弱小目标检测中，常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

这些算法通过对数据集的训练，能够学习到红外弱小目标的特征，从而提高检测的准确性和稳定性。

三、基于深度学习的红外弱小目标检测算法为了提高红外弱小目标检测的性能，在本文中提出了一种基于深度学习的算法。

该算法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理通过对红外图像进行预处理，如去噪、增强等，以提高图像的质量和目标的可见度。

2. 特征提取引入卷积神经网络（CNN）进行特征提取。

CNN通过多个卷积层和池化层，逐渐提取图像的特征表示，并通过全连接层进行分类和检测。

《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。

红外弱小目标图像增强方法的研究的开题报告一、选题背景和意义近年来，红外成像技术在军事、安防、医疗等领域得到了广泛应用。

红外成像具有无所不透的优势，能够在低光、黑暗、雾霾等环境下进行成像，对于目标的检测、识别具有重要意义。

然而，红外目标一般特征不明显，且信噪比较低，难以直观地观察和分析。

因此，如何对红外图像进行有效的增强，成为研究热点之一。

本文旨在研究红外弱小目标图像增强方法，提高目标检测和识别的准确度，为红外成像技术的应用提供重要支撑。

二、研究内容和目标本文中，我们将研究和探讨现有的红外图像增强方法，并针对其不足之处进行改进，提出一种新的红外弱小目标图像增强方法。

主要研究内容包括：1.分析红外图像的特点，建立红外弱小目标图像的模型。

2.对比现有的红外图像增强方法，分析其优缺点。

3.提出一种新的基于分形多尺度分解的红外弱小目标图像增强方法，并进行实验测试。

4.评估新方法的表现，验证其优越性。

三、研究方法和技术路线本文中将采用实证研究方法，利用MATLAB进行算法实现和实验测试。

具体技术路线如下：1. 收集和预处理红外弱小目标图像数据集，建立红外目标图像的数学模型。

2. 回顾、分析现有的红外图像增强方法，总结其优缺点。

3. 提出一种新的基于分形多尺度分解的红外弱小目标图像增强方法，包括以下步骤:(1)原图像分形多尺度分解；(2)对分解后的子带进行加权平均；(3)对增强结果进行反变换，得到最终增强图像。

4. 对基于分形多尺度分解的红外弱小目标图像增强方法进行实验测试，利用主观和客观评测方法，评估新方法的性能表现。

四、拟解决的问题红外弱小目标图像增强的方法虽然有很多，但大多数方法存在一定的局限和问题，如噪声抑制不足、边缘保留不够、细节信息丢失等。

本文中提出的基于分形多尺度分解的红外弱小目标图像增强方法，将在已有方法的基础上加以改进，重点解决以下问题：1. 提高信噪比，抑制噪声。

2. 保留图像细节信息，同时不破坏目标轮廓。

红外图像预处理及弱小目标检测方法研究的开题报告一、研究背景和意义红外成像技术在军事、航空、医疗等领域得到了广泛应用，但目前红外图像在实时、自动化目标检测上面还存在一定的困难。

主要原因是由于红外图像受到设备自身、环境等因素干扰，导致图像质量较差，目标较小、弱，检测困难，以及检测误检率高等问题。

因此，对红外图像进行预处理和弱小目标检测方法的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

近年来，深度学习技术在目标检测领域占据了主要地位，并在一些方面取得了显著的成果。

但深度学习方法在实际应用中缺乏足够的可解释性，同时需要大量的数据进行训练，对于数据量较小的红外图像不一定适用。

因此，研究针对红外图像的传统算法，是解决红外图像目标检测问题的可行途径。

二、研究内容和方法本文主要针对红外图像预处理及弱小目标检测方法进行研究，具体研究内容如下：1. 红外图像预处理方法研究：分析红外图像的特点，利用滤波、增强等算法对红外图像进行预处理，提高图像质量，为后续的目标检测提供基础。

2. 弱小目标检测方法研究：结合所研究的红外图像特点，采用区域生长算法、阈值分割等方法进行目标检测，提高目标检测的准确性和效率。

3. 实验验证：采用红外图像数据集进行算法验证，对比深度学习方法，比较方法的准确性和效率。

本文采用的方法主要是基于图像处理和计算机视觉的传统算法，结合领域专家经验，探索适用于红外图像目标检测问题的有效算法。

三、研究进展和展望目前已经有一些基于传统算法的目标检测方法在红外图像处理领域得到了应用。

例如，基于灰度共生矩阵(Grey Level Co-occurrence Matrices, GLCM)的特征提取方法、基于区域生长的目标检测等。

但是，这些方法在实际应用中还存在一定的局限性，需要进一步加以改进。

未来的研究可以从以下几个方面展开：1. 研究基于深度学习的红外图像目标检测方法，进一步提高准确度和鲁棒性。

2. 采用多种算法进行融合，进一步提高弱小目标检测的表现。

目标检测开题报告目标检测开题报告一、引言目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在通过计算机算法自动识别和定位图像或视频中的目标物体。

目标检测技术在许多领域中都有广泛的应用，如智能交通、安防监控、自动驾驶等。

本文将介绍目标检测的研究意义、现有方法和未来的发展方向。

二、研究意义目标检测技术的发展对于提升计算机视觉系统的智能性和实用性具有重要意义。

首先，目标检测可以帮助实现智能交通系统，提高交通安全性和效率。

通过识别和追踪道路上的车辆、行人等目标，可以实现智能的交通信号控制和车辆导航，减少交通事故和拥堵。

其次，目标检测在安防监控领域也有广泛应用。

通过识别和跟踪监控视频中的可疑目标，可以及时发现异常行为并采取相应措施，提高安全性。

此外，目标检测技术在自动驾驶、人脸识别、图像搜索等领域也有重要应用。

三、现有方法目标检测的研究方法可以分为两大类：基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。

传统机器学习方法通常使用手工设计的特征和分类器来进行目标检测。

常见的方法有Haar特征和级联分类器、HOG特征和支持向量机等。

这些方法在一些简单场景下取得了一定的效果，但在复杂场景中往往存在检测精度不高和计算速度较慢的问题。

而基于深度学习的方法则通过深度神经网络自动学习图像特征和分类器，具有更好的性能和泛化能力。

目前，基于深度学习的目标检测方法主要有R-CNN系列、YOLO系列和SSD等。

这些方法在目标检测的准确性和实时性上取得了显著的突破。

四、未来发展方向尽管目标检测技术已经取得了很大的进展，但仍然存在一些挑战和待解决的问题。

首先，目标检测算法在复杂场景下的检测性能仍然有待提高。

例如，当目标物体存在遮挡、变形、光照变化等情况时，检测算法的准确性会受到较大影响。

其次，目前的目标检测算法对于小目标的检测效果较差，这在一些特定应用场景中限制了算法的实用性。

此外，目标检测算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。

因此，如何提高检测算法的效率和实时性也是一个重要的研究方向。

复杂云层背景下红外小目标检测方法研究的开题报告1.研究背景随着高分辨率、高精度、高效率的遥感技术的发展，红外成像技术已经被广泛应用于航空、地面和太空等领域。

然而，尽管红外技术在目标探测方面已经取得了很大的进步，但是在复杂云层背景下检测红外小目标仍然是一个具有挑战性的问题。

云层和大气干扰会导致红外图像的信噪比下降，阻碍小目标的检测和识别。

因此，研究红外小目标检测方法对于提高红外图像的解释和分析能力，具有重要意义。

2.研究目的本文旨在研究复杂云层背景下红外小目标检测方法，通过对红外图像进行预处理和特征提取，设计有效的小目标检测算法，进一步提高红外图像的目标探测和识别能力。

3.研究内容（1）针对云层和大气干扰影响，对红外图像进行预处理，包括噪声去除和亮度均衡处理等。

（2）通过对红外图像的特征提取，确定有效的检测和删选的特征。

（3）基于特征提取的结果，构建小目标检测算法，提高检测算法的准确性和鲁棒性。

（4）通过大量实验验证算法的效果，探究小目标检测算法的优缺点，提出改进方法，进一步提高算法的性能。

4.研究意义本研究对于解决复杂云层背景下红外小目标检测问题具有重要意义。

研究成果不仅可以提高红外图像的解释和分析能力，而且可以为无人机、遥感等领域的应用提供技术支撑。

5.研究方法（1）收集红外图像数据，包括航拍图像和地面图像数据。

（2）对红外图像数据进行预处理，包括伪彩色处理、图像增强等。

（3）对预处理后的图像进行特征提取，包括小波变换、纹理特征提取等。

（4）设计基于特征提取的小目标检测算法，并进行实验验证。

6.预期结果本研究将实现基于红外图像的小目标检测，针对复杂云层背景下的影响，设计出有效的预处理和特征提取方法，并通过实验验证，进一步提高红外小目标检测的准确率和鲁棒性。

红外小目标检测方法概述1110540103 李方舟1.什么是红外小目标？关于小目标”的定义，目前没有统一的定论。

一般认为，当红外成像的距离较远时，在成像平面上只占几个或几十个像素的面积，表现为点状或斑点状，对比度和信噪比较低的目标，即可称之为小目标。

2.为什么要进行红外小目标检测？红外成像具有距离远，隐蔽性高，抗干扰能力强，穿透烟尘，雾以及阴霾的能力强，可全天候，全时间工作等优点。

因此被广泛应用于监视侦察以及导航等军事领域，成为现代精确制导武器的主要技术之一。

在尽可能远的距离上检测并跟踪到敌方目标，以争取在有利的时机发动攻击。

是决定现代战争胜负的重要因素。

距离越远，目标成像面积越小，图象质量越差，对目标的检测和跟踪越困难。

因此，研究小目标的检测和跟踪方法，对提高红外成像系统的作用距离，有着非常重要的意义。

目标检测作为寻的制导系统中的前端处理环节，是精确制导中最为关键和核心的组成部分。

只有及时检测到目标，才能保证如目标的如目标跟踪等后续工作的正常进行。

基于此原因，在红外凝视成像的图像序列中进行目标检测具有相当的难度，几乎所有的小目标检测法都致力于增强图像的信噪比，积累目标能量，以提高目标检测能力。

3.红外小目标检测方法分析对于红外目标的检测问题，目标的一些先验信息，如目标的形状、大小，目标灰度变化在时间上的连续性，以及目标运动轨迹的连续性等是有效分割目标和噪声的关键。

目标检测方法根据这些特性的使用顺序不同，可分为两大类：先检测后跟踪( D e t e c t B e f o r e T r a c k ，D B T )方法和先跟踪后检测( T r a c k B e f o r e D e t e c t ，T B D )方法。

3.1 DBT检测方法基于先检测后跟踪的目标检测技术属于一类经典的红外目标检测。

该类方法分为两步:首先根据目标形状，强度等特性，在单帧图像中检测出候选目标，然后根据实际需要，在分割后的二值化图形序列中，通过序列图像投影到目标轨迹。

复杂背景下红外目标检测与跟踪的开题报告一、研究背景及意义红外目标检测与跟踪技术是一项重要的军事、安防、航天领域的基础性技术，该技术能够有效地识别和追踪目标，并对其位置、速度、姿态等信息进行获取和分析。

在复杂背景下，如夜间、烟雾、雾霾、阴雨等情况下，红外图像具有较好的穿透能力和鲁棒性，能更好地保证目标检测和跟踪的准确性和鲁棒性，因此，在复杂背景下红外目标检测与跟踪技术具有广泛的应用前景。

目前，红外目标检测与跟踪技术已经取得了一定的研究成果，如基于深度学习的目标检测算法、基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法等。

但是，在复杂背景下，红外目标检测与跟踪仍然存在许多挑战和问题，如目标遮挡、背景复杂、目标形态变化等问题。

因此，进一步研究并改进红外目标检测和跟踪算法，提高其在复杂背景下的准确性和鲁棒性，在军事、安防、航天等领域具有重要的技术创新和应用价值。

二、研究内容和方法（一）研究内容本文旨在研究复杂背景下红外目标检测与跟踪技术，主要包括以下内容：1.红外目标检测算法。

2.红外目标跟踪算法。

3.根据检测结果和跟踪结果进行目标识别。

4.算法性能评估。

（二）研究方法本文将采用以下研究方法：1.对红外图像进行预处理，如图像增强、噪声去除等操作。

2.采用深度学习方法进行目标检测和跟踪，如YOLOv3、Faster R-CNN等。

3.针对复杂背景下目标变形和遮挡等问题，采用形状匹配、相似度匹配、运动跟踪等方法进行跟踪。

4.针对跟踪过程中出现的漏检、误检等问题，采用卡尔曼滤波等方法进行目标状态预测和修正。

5.最后，根据性能评估指标对算法进行性能评估，并对算法进行改进和优化。

三、研究预期成果及意义（一）预期成果通过本次研究，预期实现以下成果：1.开发一种适用于复杂背景下的红外目标检测和跟踪算法。

2.对算法进行优化和改进，提高其准确性和鲁棒性。

3.经过实验测试，验证算法在复杂背景下的检测和跟踪效果。

（二）意义随着国防、安保、航天等领域的不断发展，红外目标检测和跟踪技术越来越重要。

目标检测开题报告1. 研究背景目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向之一。

它的主要任务是从图像或视频中检测和识别出特定目标的位置和类别。

目标检测在许多领域中具有广泛的应用，例如智能监控、自动驾驶、人脸识别等。

目前，深度学习技术在目标检测任务中取得了显著的成果，特别是基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的方法。

2. 研究目的本研究旨在探索目标检测领域的最新研究成果，并尝试提出一种高效准确的目标检测算法。

通过该算法，可以实现对图像或视频中目标的自动检测和识别，为相关应用提供可靠的基础技术支持。

3. 研究内容3.1 数据集收集与预处理为了进行目标检测算法的训练与评估，我们需要收集并准备一个合适的数据集。

数据集的质量和多样性对于算法的性能至关重要。

在数据集收集阶段，我们将采集包含各种目标类别的图像或视频，并进行标注。

标注的过程中，我们将为每个目标标注其位置和类别信息。

3.2 模型选择与构建在目标检测算法中，模型的选择和构建是关键步骤之一。

本研究将选择一种基于深度学习的目标检测模型作为基准模型，并根据实际需求进行改进和优化。

基准模型可以是经典的目标检测模型，如Faster R-CNN、YOLO等。

3.3 训练与调优在模型构建完成后，我们需要使用标注的数据集对模型进行训练。

训练的过程中，我们将使用适当的损失函数和优化算法，根据训练数据不断调整模型的参数，以提高模型的性能。

在训练过程中，我们还需要进行模型的调优，例如调整学习率、正则化等。

3.4 性能评估与对比为了评估目标检测算法的性能，我们将使用一系列评估指标，如准确率、召回率、平均精度等。

同时，我们还将与其他经典的目标检测算法进行对比，以验证我们提出算法的优势和有效性。

4. 预期结果与意义通过本研究，我们预期可以提出一种高效准确的目标检测算法，并在公开数据集上进行验证。

该算法将能够在保证检测准确率的同时，实现较快的检测速度。

红外弱小目标检测技术研究随着科技的发展，红外弱小目标检测技术在军事、安防等领域的应用愈发重要。

红外弱小目标指的是红外场景中，与背景差异小且信号弱的目标，例如人、车、无人机等。

由于红外场景中的目标往往不容易被肉眼观察到，传统的目标检测方法往往失效，因此红外弱小目标检测技术的研究具有重要的现实意义。

红外弱小目标检测技术的研究需要解决的一个核心问题是目标的检测和跟踪。

目标检测的关键在于通过红外图像中的特征信息，将目标与背景进行分离。

这个过程可以分为两个步骤：特征提取和目标定位。

特征提取是将目标从红外图像中提取出来的关键步骤，目前常用的方法有灰度共生矩阵法、小波变换法、相关滤波法、深度学习法等。

这些方法可以通过对图像的纹理、形状、频谱等特征进行分析，来提取目标的特征信息。

目标定位则是通过特征提取的结果，确定目标在图像中的位置。

红外弱小目标的跟踪是指在目标检测的基础上，通过连续的帧图像进行目标的路径追踪。

目标跟踪的关键问题是如何在连续的帧中找到目标，并且保持目标的标识不变。

目前，常用的目标跟踪方法有帧间相似度法、光流法、粒子滤波法等。

这些方法可以通过对目标的运动轨迹、形状变化等信息进行分析，来实现目标的准确跟踪。

除了目标检测和跟踪之外，红外弱小目标检测技术还需要解决的一个问题是目标的识别。

目标的识别是指在检测出目标之后，通过对目标的特征进行进一步分析，确定目标的类别。

目前，常用的目标识别方法有模板匹配法、特征提取法、深度学习法等。

这些方法可以通过对目标的外形、纹理、颜色等特征进行分析，来提取出目标的特征信息，并将其与预先训练好的模型进行比对，从而确定目标的类别。

总之，红外弱小目标检测技术的研究对于提高红外图像处理的能力，提升军事、安防等领域的监控效果具有重要的意义。

这种技术不仅可以实现对红外弱小目标的准确检测和跟踪，还可以通过目标的识别，对目标的类别进行判断和分析。

未来，随着深度学习等技术的进一步发展，红外弱小目标检测技术还将得到更加广泛和深入的应用。

㊀第52卷第2期郑州大学学报(理学版)Vol.52No.2㊀2020年6月J.Zhengzhou Univ.(Nat.Sci.Ed.)Jun.2020收稿日期:2019-12-04基金项目:国家自然科学基金项目(61903340);河南省教育厅重点项目(19A413002);河南省博士后科研项目(001701002);河南省青年人才托举工程项目(2020HYTP028)㊂作者简介:任向阳(1992 ),男,河南漯河人,博士研究生,主要从事图像处理㊁红外弱小目标检测研究,E-mail:xyren199201@;通信作者:马天磊(1989 ),男,河南新乡人,讲师,主要从事图像处理㊁红外弱小目标检测研究,E-mail:tlma@㊂红外弱小目标检测技术综述任向阳,㊀王㊀杰,㊀马天磊,㊀朱晓东,㊀白㊀珂,㊀王佳奇(郑州大学电气工程学院㊀河南郑州450001)摘要:随着红外探测技术的不断发展,对探测距离的要求越来越高,红外弱小目标检测技术已成为国内外红外探测领域的研究重点㊂简介了红外弱小目标检测的背景及意义;重点综述了目前在红外弱小目标检测领域中各类典型方法的研究现状及最新进展;给出了几种不同类型的红外弱小目标检测方法的实验对比;最后对红外弱小目标检测技术的研究进行总结和展望㊂关键词:红外弱小目标;目标检测;红外图像;检测性能中图分类号:TP391.4㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:1671-6841(2020)02-0001-21DOI :10.13705/j.issn.1671-6841.20195570㊀引言自然界中,物体温度高于绝对零度时,都会持续向外界辐射红外波段能量[1-2]㊂物体具有越高的温度,则其向外辐射的红外能量就越大[1,3]㊂红外探测技术就是以红外目标监测系统为载体,利用被检测目标与背景之间红外辐射的差异实现目标检测和识别[4]㊂与传统的主动雷达成像以及可见光成像等探测技术相比,红外探测技术具有一系列的独特优势:1)红外探测技术隐蔽性好㊂主动雷达成像探测需要向外界发射电磁波而容易暴露自身的信息,红外成像探测则属于被动探测,不需要向外界发送信号㊂2)红外探测技术可以全天候工作㊂可见光成像探测器只能在白天进行探测工作,而红外成像探测器不受白天夜晚的限制,可实现昼夜工作㊂3)红外探测技术抗干扰能力强㊂主动雷达成像探测的效率容易受到目标表面隐形吸波材料的吸收而削弱;可见光成像探测很容易被云层㊁烟雾等因素干扰,并且容易被不同的伪装手段欺骗㊂随着雷达隐形技术以及伪装技术的发展,主动雷达成像探测与可见光成像探测往往难以满足一些实际的探测需求,而红外成像探测则可以更好地穿透烟雾㊁云层等干扰,并且有一定识别伪装目标的能力,同时不会被各种雷达隐形吸波材料所影响㊂因此,红外探测技术可以对传统探测手段进行有效补充甚至可以替代传统的探测技术㊂随着红外探测技术的发展,该技术已在不同的领域中得到广泛应用[4-6]㊂在民用领域,已被广泛地应用于火灾预警[7-8]㊁气体泄漏检测[9-10]㊁医学特征识别[11-12]㊁农业生产[13-15]等方面㊂而在更为重要的军事领域,红外探测技术已被广泛应用于侦察㊁制导㊁预警等方面[16-19]㊂例如:美国的天基红外预警系统和国防支援计划导弹预警卫星系统[20]㊁俄罗斯的 凤凰 系统㊁荷兰等国的 天狼星 系统[21]㊁以色列的 云雀 无人侦察机㊁美国的 全球鹰 无人侦察机[22]等均使用到了红外探测技术[23]㊂对于红外探测系统来说,当被检测目标与探测器之间的距离达到十几甚至几十公里时,在大气扰动㊁光学散射和衍射等外界因素的影响下,经过光学系统成像后,红外图像中的目标呈现 弱 和 小 的特征㊂此时红外探测已进入红外弱小目标探测的范围㊂其中 弱 这个特征主要是目标的信噪比以及目标与背景的对比度较低; 小 这个特征则主要是目标在整幅红外图像上所占有的像素数少㊂因此,在检测过程中,由于弱小目标尺寸比较小,不具有相应的形状以及纹理特征,同时在实际场景中,复杂多变的云㊁建筑物㊁海面等郑州大学学报(理学版)第52卷干扰物的面积较大,导致被检测的小目标很容易会被复杂的场景形成的杂波所淹没[3]㊂此外,目前红外弱小目标检测方法的稳健性㊁鲁棒性㊁实时性还不能完全满足不同应用背景的需求㊂因此,红外弱小目标检测技术成为近年来在民用和军事领域里的研究热点之一[4]㊂1㊀红外弱小目标检测技术的研究现状红外弱小目标检测技术是红外探测系统的关键技术之一,是红外探测领域的研究热点[24-26]㊂国内外有许多的相关机构开展了红外弱小目标检测技术的研究工作,并取得了丰硕的研究成果[26-28]㊂同时,有许多国内外的刊物和会议也经常发表和探讨一些弱小目标检测技术的研究成果[27-30]㊂1.1㊀红外弱小目标成像的数学模型在红外成像的过程中,由于受大气散射㊁折射㊁镜头污染㊁光学散焦㊁镜头变形等影响,远距离目标被红外探测器接收时,信号强度表现为弱小的特点[5]㊂根据国际光学工程学会(society of photo-optical instrumenta-tion engineers,SPIE)的定义,把面积不大于9pixelˑ9pixel大小的红外目标称为红外小目标[1,3,4]㊂如图1所示,图1(a)为一幅真实场景的红外图像,该图像的大小为256pixelˑ318pixel㊂为了能够清晰地显示小目标,对该图像中弱小目标的局部区域进行放大,并调节其对比度,图1(b)为弱小目标及其邻域的放大图,其大小为31pixelˑ31pixel㊂图1(c)代表弱小目标及其邻域的三维分布图㊂通过观察可知:图中弱小目标为中心对称㊁向四周辐射的形状,与二维高斯函数非常相似㊂很多学者都使用二维高斯函数对弱小目标进行建模[1,3,4],模型为f T(x,y)=A㊃exp{-12[(x-xcϑx)2+(y-y cϑy)2]},式中:ϑx和ϑy为横向和纵向的尺度参数;A为目标的灰度幅值;fT(x,y)为该弱小目标的空间分布灰度函数;(x c,y c)为红外小目标的空间坐标㊂图1㊀实际红外图像中的弱小目标及其三维强度图Figure1㊀A small target in an infrared image and its3D intensity distribution 在红外弱小目标检测中,根据对小目标检测时进行图像处理所需数据量的差异,可将这些检测方法分为两大类,即基于单帧的检测方法和基于多帧的检测方法[31]㊂基于单帧的弱小目标检测方法通过处理单帧图像来检测目标,并从单帧检测结果中给出目标存在与否的判决;基于多帧的弱小目标检测方法则同时处理多帧图像,将多帧图像全部处理后,给出目标存在与否的判决结果[32-33]㊂本文以这两类方法为主线,介绍其中的代表性检测方法㊂1.2㊀基于单帧图像的弱小目标检测方法基于单帧图像的弱小目标检测方法主要利用单帧图像的空间信息对小目标进行检测㊂现有的基于单帧图像的弱小目标检测方法主要分为三种:第一种是从目标角度出发,根据目标和周围背景在单帧红外图像中的灰度㊁结构等特征差异,设计检测算子,直接提取目标[34];第二种是从图像背景角度出发,采用相应方法抑制图像的背景,从而实现弱小目标的检测[35-36];第三种是基于图像数据结构的方法,这种方法主要是通过查找低维子空间结构以及使用预设的超完整字典来显示数据结构,从而实现小目标的检测[37-38]㊂本文主要针对几种比较有代表性的单帧检测方法进行介绍㊂1.2.1㊀基于目标特征的弱小目标检测方法㊀基于目标特征的弱小目标检测方法是根据目标和其邻域在单帧红外图像中的特征差异,设计不同方法凸显小目标并抑制背景杂波,从而实现弱小目标的检测㊂23㊀第2期任向阳,等:红外弱小目标检测技术综述1)基于视觉对比机制的弱小目标检测方法基于视觉对比机制的弱小目标检测方法是近几年才出现的一种新颖的弱小目标检测方法㊂由于人类的视觉系统(human visual system,HVS)在处理目标检测任务时表现出非常良好的鲁棒性[39-42],所以,有关视觉系统中的一些理论机制也被引入到弱小目标检测中来[43-44]㊂在此类方法中,视觉对比机制较多地被用于研究弱小目标检测[45]㊂对比机制一般被认为是信号在某个局部区域中存在信息差异,如小目标与其邻域之间存在着各种不同的差异㊂在人类视觉系统中,这些差异对于认知外界事物具有非常重要的意义[46]㊂根据小目标灰度强于邻域灰度的特征,Chen等[47]基于视觉对比机制提出了一种局部对比测量方法(local contrast measure,LCM)㊂该方法主要是利用小目标的灰度值一般会比邻域的灰度值更大一些的特点㊂此后,Han等[48]发现LCM存在过增强噪声点的现象,并提出了一种改进的局部对比测量方法(improved LCM,ILCM)㊂该方法采用了HVS大小自适应过程和注意力转移机制,有效地降低了噪声点过增强现象的发生,但该方法容易把小目标变得平滑㊂为了较好地保留小目标的形状,王晓阳等[49]提出一种区域局部对比度方法,该方法利用了图像信息熵和局部相似性等信息,对小目标的原始形状保留效果较好,但在复杂场景中,区域局部对比度方法不是非常有效㊂为了提高在复杂场景的检测率,Qin等[50]提出了一种新颖的局部对比度测量(novel local con-trast measure,NLCM)方法㊂不同于ILCM使用近似于小目标尺寸的滑动窗口,NLCM使用尺寸大于小目标的局部区域作为滑动窗口,这更有利于在复杂场景中增强目标和背景的对比度㊂为了进一步提高方法的检测性能,Du等[51]提出了一种同质加权局部对比度测量方法(homogeneity-weighted local contrast measure, HWLCM)㊂该方法能够充分利用中心和周围区域的局部对比特征以及周围区域的加权均匀性特征㊂这些特征的使用有利于增强目标强度和抑制复杂背景㊂由于LCM方法被提出时间并不是很长,仍有许多学者对该类方法进行研究和改进[52-56],例如:多尺度块的对比测量(multiscale patch-based contrast measure,MPCM)[52]㊁多尺度局部同质测度(multiscale local contrast measure,MLCM)方法[53]㊁相对局部对比测量(relative local contrast measure,RLCM)方法[54]㊁局部差异量度(local difference measure,LDM)[55]㊁改进的LCM[56],等等㊂在计算局部对比度时,LCM及其改进方法大多使用的是比率形式定义㊂这些方法先计算图像中某局部中心与其邻域之间的比率作为增强因子,然后将增强因子与局部中心值的乘积作为局部对比度[54]㊂除了上述使用比率形式定义计算局部对比度的方法之外,许多方法还使用了差异形式定义,即使用图像中的某局部中心以及邻域之间的差异结果作为局部对比度[57-58]㊂这类方法中较为典型的是由Kim等[59]提出的拉普拉斯-高斯算子(Laplacian of Gaussian,LoG)㊂该算子可以有效地提高被检测弱小目标与其周围区域之间的对比度,从而实现目标的检测㊂针对该方法在具有比较复杂的背景杂波时容易产生虚警的问题,一种局部定向LoG算子被提出[60]㊂该方法首先将LoG滤波器分解为具有4个方向的局部LoG滤波器;然后使用局部LoG滤波器生成的内核对图像进行卷积;最后,通过最小滤波器获得最终的空间滤波图像㊂这种方法可以有效地提高检测率并消除云边缘带来的虚警㊂此外Shao等[61]在结合形态学操作的基础上,对LoG算子进行改进,也取得了良好的小目标检测结果㊂2)基于局部强度和梯度的弱小目标检测方法基于局部强度和梯度的弱小目标检测方法是受到小目标在图像分布中呈现高斯形状的启发,从强度和梯度的角度对小目标的局部属性进行描述,以增强目标并抑制图像中的杂波[62]㊂在红外图像中,小目标像素的灰度值大于其局部相邻像素的值;另外,小目标可使用二维高斯函数模拟,二维高斯函数形成标量场,其梯度场表现为梯度向量指向中心的特点,同理,小目标具有灰度标量场,其梯度场也表现为梯度向量指向目标中心的特点㊂这两个属性分别被认为是局部强度属性和局部梯度属性㊂均匀背景可以通过使用局部强度属性来抑制,因为它们的强度值几乎相同;对于具有强边缘的背景,它们的梯度方向通常是一致的,不同于分布中目标的梯度㊂基于这两个属性,通过计算原始红外图像局部强度和梯度(local intensity and gradient, LIG)图,可以实现目标增强和杂波抑制㊂1.2.2㊀基于背景特征的弱小目标检测方法㊀根据背景抑制方式的不同,基于背景特征的弱小目标检测方法主要分为两类:基于空域滤波的方法和基于变换域滤波方法㊂1)基于空域滤波的方法首先通过估计图像的背景信号,然后利用原始图像与估计得到的图像背景进行4郑州大学学报(理学版)第52卷差分运算,最后在差分图像中使用阈值分割方法实现弱小目标的检测㊂其中实现图像背景估计的步骤如下:首先在图像中取每个像素点对应的局部区域,然后利用此局部区域上的灰度信息对该像素点的背景强度值进行估计,最后对图像上所有的像素点进行遍历从而获取图像背景的预测图㊂传统基于空域滤波的方法有最大中值\最大均值(max-mean\max-median)滤波器的方法[63]㊁二维最小均方(two-dimensional least mean square,TDLMS)滤波器的方法[64-67]㊁数学形态学方法[68-71]㊁双边滤波器[72-73]㊁高通模板滤波方法[3-4]㊁中值滤波方法[3-4]等等㊂A)Max-mean\max-median方法是一种非线性的滤波方法,该方法在中值滤波方法的基础上,对图像进行滤波后再进行差分运算[63]㊂在处理过程中,当被处理的像素点在目标上时,使用max-mean\max-median 方法所获得的背景预测值近似于该像素点邻域的平均信号强度值㊂而在图像中目标点的信号强度值和其邻域的平均强度值之间具有较大的差异,于是,在原图和预测的背景图进行差分运算后该像素点会具有较大的响应值㊂当被处理的像素点在平缓变化的背景上时,用max-mean\max-median方法所获得的背景预测值与该像素点的灰度值两者之间非常接近,在原图和预测的背景图进行差分运算后该像素点对应的响应值较小㊂当像素点位于景象边缘时,使用max-mean\max-median方法获得的背景预测值为景象边缘上的平均强度值,所以该像素点的强度值与预测值的差异很小,进行差分运算后该像素点对应的响应值也很小㊂因此,max-mean\max-median方法不仅对被检测图像上起伏的背景信号能够有效进行抑制,还可以有效地抑制图像边缘具有的纹理信息,这些抑制有利于后续的弱小目标检测㊂B)1988年,Hadhoud等将应用于一维信号处理领域的LMS(least mean square)方法扩展到二维信号处理领域,提出TDLMS方法[64],并应用于图像去噪以及图像增强㊂考虑到该方法在图像处理领域具有较好的性能,因此该方法被一些学者引入到弱小目标检测中㊂TDLMS方法是一种自适应迭代的方法,该方法首先根据输入图像的内容对模板参数进行自动计算,在每一次迭代过程中求取预测的背景图像与期望图像两者之间的差异并得到误差函数;然后判断误差函数与设定阈值之间的大小,当误差函数数值小于阈值时,停止迭代,并输出经过该方法预测得到的背景图像㊂很多学者在不同特征区域的选取以及模板更新步长参数的自适应确定等方面对这种方法进行了改进[65],例如Bae等[66]为了在背景和小目标区域中自适应地调整步长,通过使用小目标邻域图像块预测像素的方差,来计算与自适应区域相关的非线性步长,该方法取得了较好的检测效果㊂此外,张世璇等[67]提出了一种由背景去除与目标提取构成的两层TDLMS滤波器,该方法根据图像的统计参数对步长的大小自适应调整,并迭代得到最优的TDLMS滤波器权值㊂C)1964年Matheron和Serra提出数学形态学(mathematical morphology,MM)的方法,并将该方法应用到了图像分析领域[68]㊂数学形态学方法是一种基于集合理论和几何学的非线性滤波方法㊂数学形态学运算基于两个基本操作:腐蚀和膨胀㊂这两个基本的操作在原始图像和结构元素构成的集合上进行㊂最常用的数学形态学方法是顶帽变换(top-hat transformation,Top-hat)方法[69],该方法首先构造合适的结构元素;然后利用形态学开运算滤除小于结构元素的亮奇异点,同时利用形态学闭运算滤除小于结构元素的暗奇异点,最后使用原始图像与预测的背景图像进行差分处理,得到包含残差和弱小目标的图像㊂在经典的Top-hat方法的基础上,有许多改进的方法被提出,Zhou等[70]设计了一种由系列Top-hat滤波器构成的连续Top-hat滤波器方法,该方法中Top-hat滤波器的结构元素逐渐减小㊂之后,Deng等[71]考虑到自适应结构元素对于Top-hat方法的重要性,提出了一种基于量子遗传方法的自适应Top-hat结构元素优化方法,该方法能够实现更稳定的小目标检测性能㊂D)1998年Tomasi等提出双边滤波器(bilateral filter)的方法,并用于图像去噪㊂由于该方法具有良好的红外图像背景估计能力,被学者们广泛地应用于弱小目标检测领域[72]㊂双边滤波器主要由灰度域滤波核和空间域滤波核这两个不同的高斯滤波核构成㊂在空间域中,滤波核根据像素之间的欧氏距离,对离中心像素更近的像素赋予更大的权重;在灰度域中,滤波核根据像素灰度值之差,与中心像素值更接近的像素赋予更大的权重㊂不同于传统的滤波方法仅仅考虑不同像素在空间位置中的分布,双边滤波方法不仅对像素的空间位置分布进行考虑,还对图像中像素的灰度分布特征进行考虑㊂因此,这种方法能够具有很好的红外图像背景估计性能,并且对于图像背景边缘的特点也有很好的保存性能㊂考虑到该类方法的特点,Bae等[73]提出了一种新颖的基于双边滤波器的目标检测方法,该方法首先根据像素四个方向的边缘分量判断是否存在潜在的小目标;如果判断的结果是存在潜在的小目标,则使用双边滤波器方法对小目标进行模糊处理;之5㊀第2期任向阳,等:红外弱小目标检测技术综述后将原始的红外图像与通过双边滤波器方法得到的预测图像进行差分处理,从而实现对小目标信号的提升㊂2)相比于具有较低计算复杂度的空域滤波的方法,变换域方法计算复杂度较高㊂但是近年来随着相关计算设备性能的提升,一些基于变换域滤波的方法也在工程实践中被证明具有良好的背景抑制性能[74]㊂基于变换域滤波的方法首先使用相应的变换方法获取红外图像的变换域信息,然后在变换域中处理获取的信息,最后使用逆变换的方法将变换域中的图像变换至空间域,从而得到相应的结果㊂A)经典的频域滤波方法首先通过傅立叶变换方法[75]将图像变换到频域中,然后在保护目标相关特征的同时,对其进行高通滤波㊂最后,经过逆变换获得背景抑制后的红外图像㊂这种方法可以有效地抑制变化比较缓慢的背景,同时能够保留弱小目标㊁景象边缘以及图像中的随机噪声㊂常见的频域弱小目标检测方法主要有理想高通滤波[76]㊁巴特沃斯高通滤波[77]等㊂B)小波变换滤波方法考虑到红外图像中背景对应的辐射强度小于目标区域对应的辐射强度,同时弱小目标与周围背景灰度不连续㊂因此,在检测小目标的过程中,小目标可以被认为是红外图像的高频部分,而图像的背景则可以被认为是红外图像的低频部分,基于此可以使用小波变换的方法分离红外图像中的高频部分和低频部分,然后分别处理两个不同的部分,从而实现图像信噪比的提升以及对弱小目标的检测[78]㊂常见的小波变换滤波方法主要有基于Countourlet变换的方法㊁基于非下采样轮廓波变换的方法等[4]㊂除了上面几类基于背景特征的检测方法之外㊂随着非局部均值滤波方法(non-local means denoising, NLM)在图像去噪领域取得的优异效果,该方法被引入到了小目标检测领域中[79-80]㊂NLM的主要思想是使用与评估像素具有相似邻域结构的像素加权平均值来替换评估像素[79]㊂基于NLM的方法使用相同的原理来寻找相似的局部块,并对图像背景进行估计㊂在这类方法中,非局部检测(detection by NL-means, D-NLM)是一种典型的方法,该方法首先寻找图像的相似块,并根据分析忽略相似块中两个最不相似的像素来修改距离度量以便在存在小目标的情况下稳健地估计图像背景㊂在D-NLM的基础上,文献[81]提出一种基于块匹配和三维滤波以及高斯混合匹配滤波器(detection by block matching and three-dimensional filtering and Gaussian mixture matched filter,DBM3D+GMMF)的方法,该方法基于块匹配和三维滤波方法的输出值来估计图像背景的均值[82-83],并结合高斯混合匹配滤波器,最终有效地对红外图像的背景进行估计,成功提取了红外弱小目标㊂1.2.3㊀基于图像数据结构的弱小目标检测方法㊀传统的基于单帧图像的弱小目标检测的基本思路是认为被检测的红外图像由小目标㊁背景以及噪声三个部分组成,通过设计不同的方法实现增强目标信号或者抑制背景和噪声,进而实现弱小目标的检测㊂基于图像数据结构的弱小目标检测方法则主要是根据红外图像中目标的稀疏性和背景的低秩性等不同的结构特点,实现目标图像和背景图像的分离㊂近来,这些基于图像数据结构的方法引起了越来越多的关注[84]㊂基于图像数据结构的方法通常利用以下两种方式来对小目标进行检测[85-86]㊂1)在查找低秩子空间结构的方法中,代表性的是基于红外图像块(infrared patch-image,IPI)模型的方法[87]㊂该方法中,小目标被认为是一个稀疏分量,同时背景被认为是一个低秩分量㊂通过分析图像中背景㊁噪声以及小目标的特点,IPI模型可以表示为min B,T B ∗+λ T 1+12μ I-B-T 2F,式中:I代表红外图像对应的矩阵;T代表小目标矩阵;B代表背景矩阵;λ和μ为给定的参数㊂在该方法中,对小目标的检测被转换成从数据矩阵中恢复两个分量的过程㊂但是IPI方法并未考虑当红外图像背景是较复杂的异构背景的情况㊂此时,单独的子空间很难有效地表示图像中复杂的异构背景㊂为此,Wang等[88]设计了一种稳定多子空间学习(stable multi-subspace learning,SMSL)的方法,该方法将图像的异构背景数据看作是一种多子空间的结构,并提出了一种学习多子空间策略的模型,有效地实现了对小目标的检测,该模型可以表示为min D,a,T㊀ a row-1+λ T 1+12μ I-Dα-T 2F,s.t.㊀D T D=I k㊀∀i,式中:D=[D1,D2, ,D k]表示背景数据空间;α=[α1,α2, ,αk]表示系数;λ和μ为给定的参数;k是子空间维度㊂。