第六章 红外小目标检测

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。

摘要红外成像技术具有隐蔽性好、抗干扰性能强等优势，已经普遍应用在了军事和民用领域中。

在实际应用中，由于目标距离红外成像系统较远，使得红外目标成像面积小、缺乏形状和纹理特征，导致目标的检测和跟踪非常困难，因而实现对红外小目标准确有效的检测与跟踪是一个重要且艰难的任务。

本文针对红外小目标的独特成像特性，提出通过Tophat算子和改进的Robinson guard滤波器进行融合对红外图像进行预处理，再使用最小错误法阈值分割提取候选红外小目标区域。

在提取候选红外小目标区域的基础上，本文提出了两种不同思路的检测红外小目标的方案，一种是基于传统的滤波思路的多滤波融合红外小目标检测算法，利用红外小目标的成像独特性结合Unger平滑滤波将真实红外小目标从候选区域中提取出来；一种是基于深度学习卷积神经网络ITNet的红外小目标检测算法，利用ITNet网络将真实红外小目标从候选目标中识别出来，当处理对象是红外视频序列时使用多目标关联滤波进一步剔除伪红外小目标，降低虚警率。

基于管道滤波的思路提出利用小目标检测结果进行多目标数据关联跟踪，建立多目标数据关联矩阵进行多目标状态分析完成多目标跟踪任务。

当小目标消失或者成像变弱未检测到时采用粒子滤波算法预测小目标的相关参数，在预测目标点邻域附近对局部图像区域利用单尺度Retinex算法增强后进行分割判断目标是否存在。

将本文的检测与跟踪算法结合起来在多场景下与多种算法进行性能对比，实验结果表明本文提出的算法能在不同背景图像下达到很高的检测精度，即使当目标淹没于背景时也能将其跟踪并检测到。

关键词：红外小目标；多滤波融合；卷积神经网络；多目标数据关联；检测；跟踪AbstractInfrared imaging technology has many advantages such as well-concealment and strong anti-interference ability,it gets a widely use in the military and civilian applications fields.In practical applications,because of the long imaging distance,the infrared targets are small and lack of shape and texture features,thus making target detection and tracking very difficult.Therefore,achieving accurate detection and tracking of infrared small targets is an important and difficult task.In this thesis,it is proposed by using Tophat operator and improved Robinson guard filter to suppress background of infrared images,and using adaptive threshold segmentation to extract the candidate infrared small target regions.On the basis of extracting the candidate infrared small target regions,this thesis proposes two different approaches to detect infrared small targets,one is multi-filters fusion infrared small target detection algorithm based on traditional filtering ideas,the true infrared small targets are extracted from the candidate region by combining the Unger smoothing filter with the imaging uniqueness of the infrared small targets.The other is ITNet(Infrared Target Network)infrared small target detection algorithm based on the deep learning convolution neural network(CNN),and using ITNet networks to identify true infrared targets from candidate targets.When infrared video sequences are processing,using multi-object association filter to further remove the pseudo-infrared small target,lower the false alarm rate.Based on the idea of pipeline filtering,this thesis proposes a multi-objective data association tracking algorithm with small target detection results, and establishes multi-objective data association matrix for multi-objective state analysis to complete multi-object tracking task.When the small targets disappear or target dimming,the motion parameters of the small targets are predicted based on the particle filter algorithm.The local area of the dim targets is enhanced by the Retinex algorithm to determine whether the dim targets exist.The experimental results show that the algorithm proposed in this thesis achieved high detection accuracy under different background images,even when the target is submerged in the background,it can be used to analyze the performance of the algorithm.Key words：Infrared small targets;Multi-filters fusion;CNN;Multi-objects association filter;Detection;Tracking目录摘要 (I)Abstract (II)1绪论1.1研究背景及意义 (3)1.2国内外研究现状 (4)1.3论文的结构安排 (7)2红外小目标检测任务2.1目标检测任务 (10)2.2红外小目标检测任务 (12)2.3本章小结 (15)3红外小目标候选区域提取3.1红外图像背景抑制滤波 (16)3.2获取红外小目标检测候选区域 (21)3.3本章小结 (25)4基于多滤波算法融合的红外小目标检测4.1小目标提取 (27)4.2基于多滤波算法融合的红外小目标算法 (32)4.3实验结果与分析 (33)4.4本章小结 (35)5基于卷积神经网络的红外小目标检测5.1卷积神经网络 (36)5.2基于卷积神经网络的红外小目标检测 (38)5.3实验结果与分析 (41)5.4本章小结 (44)6基于粒子滤波预测的红外小目标跟踪6.1粒子滤波状态预测 (46)6.2单尺度视网膜皮层图像增强 (49)6.3多目标数据关联跟踪算法 (50)6.4实验结果与分析 (54)6.5本章小结 (57)7总结与展望7.1全文总结 (58)7.2未来展望 (59)致谢 (61)参考文献 (62)附录：攻读硕士期间发表的论文 (67)1绪论1.1研究背景及意义运动目标检测与跟踪方法的研究和应用是计算机视觉领域的一个重要研究方向，当前已经拥有诸多应用，早期运动目标检测与跟踪技术会被应用到人体识别、导航避障以及监控系统等这些传统领域[1]，现今随着人工智能、大数据的高速发展运动目标检测与跟踪技术也应用到了前沿的自动驾驶、机器人、无人机等新兴领域。

《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。

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。

摘要摘要世界各国国防科研实力的提升，使得现代化战争的作战环境纷繁复杂，从而也对各项现代化战争设备提出了越来越高的要求。

作为红外预警系统当中关键技术之一的红外小目标检测系统而言，是否能快速而准确的识别作战场景中的各式武器并进行精确跟踪，则为后续作战方案的制定和实施起了重要的作用。

然而，由于作战环境场景复杂、地域跨度大、远距离成像等原因往往使得采集的红外图像存在：目标弱小、缺乏纹理信息、目标运动规律复杂等特点，从而使得目标极易被淹没。

基于这些客观因素，复杂背景下的红外弱小目标的检测与跟踪一直是当前研究的热点和难点问题。

由于人类是使用视觉注意机制进行视觉信息处理的专家，其中人眼能迅速的在一系列复杂的场景之中找到感兴趣的目标。

因此，将人眼视觉注意机制引入到目标检测系统中将能使该系统的性能得到进一步的提升。

基于此，本文将从人眼视觉的角度出发，对复杂背景下红外图像中弱小目标进行显著性建模，开展基于视觉注意机制的弱小目标显著性检测方法研究，主要内容包括：（1）提出了基于谱分析模型的红外弱小目标显著性检测算法。

算法首先从背景检测出发，通过研究谱残差的方法，解决了红外弱小目标特征匮乏的问题，突出了红外弱小目标；然后通过局部直觉模糊c均值聚类算法将图像进行聚类，有效的减小了图像中目标相似点与真实弱小目标间的相似度，缩小了类目标点的差距。

实验结果表明，该算法有效地提高了检测效率，并降低了误警率。

（2）提出了基于混合模型的红外弱小目标显著性检测算法。

根据红外图像的特征，通过改进后的四种不同显著性算法：AC，FT，GBVS及PQFT提取图像的显著性，结合了已有显著性检测算法的优势。

根据不同显著性图像显著度的差异，对不同显著性图像显著度进行有效融合，更好地实现了图像中目标显著性检测。

该种算法的提出充分融合了不同显著性检测算法的优点，提高了检测的正确率。

（3）提出了基于认知模型的红外弱小目标显著性检测算法。

算法利用快速导向图滤波器的特性得到了红外图像的背景，通过最小均方误差双直方图均衡算法对得到的红外弱小目标的显著性图像进行了有效的视觉增强，从而使得红外弱小目标在图像当中更加凸显。

红外小目标检测预处理红外小目标检测预处理是红外成像技术中一项非常关键的处理过程。

这个过程被用来处理和准备输入数据，以便在后续处理任务中进行有效分析。

在本文中，我们将分步骤介绍红外小目标检测预处理的过程。

第一步是设定预处理参数。

在这个步骤中，我们需要根据不同的应用场景，设置适当的预处理参数，以达到最好的检测效果。

这些参数包括：背景平滑处理、目标平滑处理、背景平均值、目标平均值、背景标准差以及目标标准差等。

第二步是实施背景估计。

背景估计是指从红外图像中提取背景信息的过程。

这个过程的目标是消除由环境因素引起的噪声和干扰。

在这个步骤中，图像被分成几个固定大小的区域，计算每个区域的平均亮度值和标准差。

通过背景估计，我们可以得到一幅与原始红外图像相同大小并消除背景噪声的图像。

第三步是目标增强。

这个步骤的目的是使目标在图像中更加明显。

目标增强处理可以提高目标的识别度，有助于在后续处理任务中获得更好的检测结果。

目标增强处理方法包括：直方图拉伸、中值滤波、高斯滤波、Wiener滤波等。

第四步是噪声抑制。

噪声抑制的目的是消除来自传感器、电子系统、以及其他环境干扰源可能引起的噪声。

在这个步骤中，我们通常通过热噪声消除和背景噪声消除来降低噪声干扰。

第五步是图像分割。

图像分割是指将原始红外图像分割成不同的区域，以便进行后续的目标检测。

图像分割方法包括：基于阈值的分割、基于纹理的分割、基于边缘的分割等。

红外小目标检测预处理对于红外成像技术的应用非常重要。

只有经过预处理后的红外图像，才能更准确地提取目标信息，并开展后续的处理工作。

在实际应用中，我们需要根据场景的不同，灵活应用预处理技术，以获得最好的红外小目标检测效果。

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。

《复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究》篇一一、引言在现今的军事和民用领域，红外成像技术已经成为重要的探测手段之一。

在复杂的背景条件下，红外小目标的检测与跟踪是一个重要的研究方向。

这种技术的实现，对安全监控、无人机控制、夜视仪、自动驾驶等领域具有重要的应用价值。

因此，本文旨在探讨复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法的研究。

二、红外小目标检测算法研究1. 背景建模在复杂背景下，红外小目标的检测首先需要对背景进行建模。

常用的背景建模方法包括高斯模型、混合高斯模型等。

这些方法可以有效地对背景进行建模和去除，从而提取出目标信息。

然而，对于动态背景和快速变化的背景，这些方法的性能会受到影响。

因此，我们需要对背景建模方法进行优化和改进，以适应不同的背景环境。

2. 目标检测在提取出背景信息后，我们需要对目标进行检测。

常用的目标检测方法包括基于阈值的方法、基于边缘的方法、基于区域的方法等。

然而，在红外小目标的检测中，由于目标的尺寸小、信噪比低等特点，这些方法的性能会受到限制。

因此，我们需要研究更有效的目标检测算法，如基于特征的方法、基于深度学习的方法等。

三、红外小目标跟踪算法研究在目标检测的基础上，我们需要对目标进行跟踪。

常用的跟踪方法包括基于滤波的方法、基于特征的方法等。

然而，在复杂背景下，由于目标的运动轨迹复杂、背景干扰等因素的影响，这些方法的性能也会受到影响。

因此，我们需要研究更有效的跟踪算法。

1. 基于滤波的跟踪算法基于滤波的跟踪算法是一种常用的跟踪方法。

该方法通过建立目标的运动模型和观测模型，利用滤波器对目标进行预测和更新。

然而，在复杂背景下，由于目标的运动轨迹复杂和背景干扰等因素的影响，滤波器的性能会受到影响。

因此，我们需要对滤波器进行优化和改进，以提高其性能。

2. 基于特征的跟踪算法基于特征的跟踪算法是一种利用目标特征进行跟踪的方法。

该方法通过提取目标的特征信息，如形状、颜色、纹理等，利用特征匹配等方法对目标进行跟踪。

红外小目标检测与跟踪算法研究红外小目标检测与跟踪算法在军事、航空、无人驾驶等领域具有广泛的应用价值。

这些领域常常需要从复杂的背景中准确快速地检测并跟踪目标。

因此，研究红外小目标检测与跟踪算法对于提高系统的智能化和自动化水平具有重要意义。

然而，红外小目标检测与跟踪面临着诸多挑战，如目标尺寸小、背景干扰强、动态变化快等。

传统红外小目标检测方法主要包括基于图像处理的方法和基于特征融合的方法。

基于图像处理的方法通过预处理、滤波、边缘检测等步骤提取目标。

代表性的算法有Canny边缘检测和Sobel算子。

基于特征融合的方法通过融合多种特征，提高目标检测的准确性。

这些特征包括颜色、纹理、形状等，代表性的算法有基于支持向量机（SVM）和神经网络的方法。

现代红外小目标检测方法则主要包括基于深度学习的方法和基于强化学习的方法。

基于深度学习的方法利用卷积神经网络（CNN）自动学习图像中的特征，代表性的算法有YOLO和SSD。

基于强化学习的方法通过训练代理（agent）在环境中进行学习，以实现最优决策，代表性的算法有Q-learning和Deep Q-network（DQN）。

本文研究了一种基于深度学习的红外小目标检测与跟踪算法。

利用高帧率红外相机采集包含小目标的红外图像序列。

接着，通过预处理技术对图像进行去噪、增强等操作，以便于特征提取。

然后，利用卷积神经网络（CNN）对图像进行深度学习，自动学习图像中的特征，并分类出目标和非目标区域。

在跟踪阶段，本文采用基于滤波的跟踪算法，利用卡尔曼滤波器对目标进行跟踪预测，同时利用互相关算法计算目标的运动轨迹。

通过实验评估本文算法的性能，包括错误率、响应时间和硬件成本等指标。

本文通过对大量实验数据的分析，验证了所提出算法的有效性和可靠性。

在错误率方面，本文算法相较于传统方法具有更高的目标检测准确率。

在响应时间方面，本文算法也具有较快的运行速度，能够在短时间内完成对大量图像的处理。