弱目标检测

双基地雷达Radon-Fourier变换弱目标积累检测林春风;黄春琳;粟毅【摘要】Increasing the coherent integration time of the signal can improve the detection of weak targets. The key to the long-time coherent integration for bistatic radar is to solve the target motion compensation from echoes with nonlinear phases. Neglecting the effect of the crossing beam, the compensation of the Radon-Fourier Transform (RFT) was studied in the range and velocity fields. In addition, the method can be operated in the frequency domain. The range walk correction and pulse accumulation were completed by jointly searching along the bistatic range and velocity parameter space. The proposed method was verified by theoretical analysis and simulations.%增加信号相参积累时间能够提高弱目标检测能力。

双基地雷达长时间相参积累的关键是解决非线性相位回波的目标运动补偿问题。

在波束影响可忽略的情况下，该文提出了双基地雷达距离-速度域Radon-Fourier变换(RFT)处理方法。

红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述概要红外图像在现代战争中发挥着越来越重要的作用，因为其具有隐蔽性和不受光照干扰的特点。

红外图像中的弱小目标检测和跟踪算法是目前研究的热点之一。

本文主要综述红外图像中弱小目标检测前跟踪算法的研究现状，包括传统算法、深度学习算法和集成算法。

传统算法传统的弱小目标跟踪算法主要包括卡尔曼滤波、粒子滤波、均值漂移等。

这些算法主要是针对静态场景下的目标跟踪，对于动态场景下的目标跟踪效果较差。

在红外图像中，目标的纹理和亮度变化较为复杂，所以传统算法在红外图像中跟踪效果不佳。

深度学习算法深度学习算法是近年来应用最广泛的目标跟踪算法之一。

深度学习算法能够自动学习特征，适用于复杂多变的目标跟踪环境。

在红外图像中，深度学习算法也取得了很好的效果。

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）和长短记忆网络（LSTM）等。

由于这些算法的训练需要大量的标注数据，因此数据量不足时需要结合传统算法来进行跟踪。

集成算法集成算法是将多个跟踪算法集成到一起，以得到更好的跟踪效果。

目前常用的跟踪集成算法是基于多特征融合和多分类器融合的方法。

多特征融合包括将颜色、纹理、轮廓等多个特征融合在一起，使得跟踪算法更具鲁棒性。

多分类器融合则是同时使用多种分类器，如SVM、Adaboost等，对目标进行分类和跟踪。

总的来说，弱小目标检测前的跟踪问题是一个非常重要的研究方向。

虽然深度学习算法在红外图像中的跟踪效果良好，但是由于训练需要大量标注数据，因此在数据量不足的情况下需要结合传统算法进行跟踪。

集成算法也是近年来研究的热点之一，对跟踪效果的提高起到了重要作用。

一种弱小目标智能检测识别方法与流程一、引言随着人工智能技术的不断发展，弱小目标的智能检测识别在安防、无人驾驶、环境监测等领域具有重要意义。

由于弱小目标的特殊性，其在图像视频中的检测识别面临着诸多困难，如低对比度、模糊不清、光照不均等问题。

本文将介绍一种针对弱小目标的智能检测识别方法与流程，旨在提高其检测识别的精确度和效率。

二、弱小目标智能检测识别方法1. 数据预处理对输入的图像视频数据进行预处理，包括去噪、增强、光照校正等操作，以提高图像质量和对比度。

针对弱小目标的特点，需要采用特定的预处理方法，如低对比度增强、细节增强等。

2. 特征提取利用计算机视觉技术提取图像视频中的特征，包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。

针对弱小目标的特殊性，需要选择对噪声和模糊具有鲁棒性的特征提取方法，如局部二值模式、HOG特征等。

3. 目标检测采用目标检测算法对输入的图像视频数据进行检测，如基于深度学习的卷积神经网络（CNN）、级联分类器（Cascaded Classifier）等。

针对弱小目标，需要调整算法参数和模型结构，以提高检测的灵敏度和准确度。

4. 目标识别对检测到的目标进行识别和分类，可以采用基于机器学习的分类器，如支持向量机（SVM）、k最近邻（K-Nearest Neighbor）等。

针对弱小目标，需要结合图像视频的上下文信息和特定的领域知识，提高识别的准确性。

三、弱小目标智能检测识别流程1. 数据采集获取包含弱小目标的图像视频数据，可以通过摄像头、传感器等设备进行采集，也可以利用已有的数据集进行实验和测试。

2. 数据预处理对采集到的图像视频数据进行预处理，包括去噪、增强、尺度归一化等操作，以提高后续处理的效果。

3. 特征提取利用预处理后的数据提取图像视频中的特征，例如颜色、纹理、形状等，为后续的目标检测和识别做准备。

4. 目标检测利用目标检测算法对提取到的特征进行检测，识别出图像视频中的弱小目标，并给出其位置和边界框。

红外图像中弱小目标检测技术研究红外图像中弱小目标检测技术研究摘要：随着红外图像技术日益发展和应用的广泛，红外图像中弱小目标的检测问题日益引起研究者的关注。

传统的目标检测方法在红外图像中表现出较差的性能，特别是在检测弱小目标时更为困难。

因此，本文对红外图像中弱小目标检测技术进行了深入研究，提出了一种基于深度学习的弱小目标检测方法，并进行了实验验证，证明了该方法的有效性和优越性。

第一章引言1.1 研究背景红外图像具有遥感、夜间监测等领域的广泛应用，然而在红外图像中，弱小目标的检测一直是一个具有挑战性的问题。

传统的目标检测方法在红外图像中无法准确地识别出目标，在弱小目标的检测问题上表现尤为明显。

1.2 研究目的本文旨在探索一种能够有效检测红外图像中弱小目标的技术方法，提高目标检测的准确性和鲁棒性。

第二章相关概念和理论2.1 红外图像红外图像是一种由红外辐射产生的图像，它记录了被物体辐射出的红外能量，常用于军事、医学、环境监测等领域。

2.2 弱小目标弱小目标是指在红外图像中大小较小、明暗度较低、形状不规则等特征明显弱于背景的目标，例如小型无人机、远程火炮等。

第三章弱小目标检测方法研究3.1 传统的目标检测方法传统的目标检测方法主要包括基于特征提取与分类器的方法，如Haar特征和SVM（支持向量机）方法等。

然而，这些方法对于红外图像中的弱小目标检测效果较差。

3.2 基于深度学习的弱小目标检测方法近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了巨大的突破。

本文提出了一种基于深度学习的弱小目标检测方法。

该方法采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，并利用目标检测器进行目标的定位和分类。

实验结果表明，该方法在红外图像中检测弱小目标的准确率和鲁棒性较传统方法有明显提高。

第四章实验与结果分析本文在红外图像数据集上进行了实验，比较了传统的目标检测方法和基于深度学习的弱小目标检测方法的性能。

实验结果表明，本文提出的方法在检测弱小目标方面具有明显的优势，能够准确地定位和识别红外图像中的弱小目标。

!计算机测量与控制!"#"$!$%!&"!!"#$%&'()'*+%('#',&-!",&(".!#$,!#收稿日期 "#"$#"#)$!修回日期"#"$#$%#%基金项目 国家科技部项目!"#"#E _R "##$,#,"%作者简介 薛!锦!%((%"&女&四川资阳人&硕士&助理工程师&主要从事计算机技术与应用*医院信息化系统规划和建设方向的研究%引用格式 薛!锦&田增娴&师庆科&等!针对新学习策略的弱小目标检测方法'+(!计算机测量与控制&"#"$&$%!&")$,$(!文章编号 %&'%,*() "#"$ #&##$,#&!!-./ %#!%&*"& 0!1234!%%5,'&" 67!"#"$!#&!##&!!中图分类号 89(%%!'$!!文献标识码 :针对新学习策略的弱小目标检测方法薛!锦% 田增娴" 师庆科% 文占婷$!%`四川大学华西医院信息中心&成都!&%##,%$"`成都信息工程大学应用数学学院&成都!&%#""*$$`中电科网络安全科技股份有限公司&成都!&%##,%"摘要 基于深度卷积神经网络的目标检测在应用中展现出了良好的性能&然而&将其应用于弱小目标检测上依然性能欠佳$为了提高弱小目标检测速度和精度的性能&文章提出一种有效的弱小目标检测方法&使用改进的特征提取方法&利用尺度匹配策略选取合适的尺度进行小目标检测$同时在神经网络中设计自适应的融合模块&通过融合特征与接收域以增强目标环境特征$提出的方法在检测速度和精度上都具备良好的性能$有效解决了一般的框策略无法准确获取小目标的问题&新的策略使用自适应参数确定检测框$特别针对海天背景下&检测海面船只问题&提出基于海天线智能分割的方法&进而进行背景处理检测的预处理方法$可以很大程度消除虚警&提高目标检测概率$实验结果表明&提出的方法在视频数据中能够有效检测弱小目标&优于其它先进的目标检测方法%关键词 深度卷积神经网络$弱小目标$红外图像$自适应融合模块/'&':&0",)'&H "2"4M '*N*,25#*..6*(1'&+4"(K '?9'*(,0,15&(*&'10'+<=f+42%&8/:9^K 2I W 4D 2"&>A /c 42I 3K %&M f 9^J D 2642I$!%`/2L H O P D 64H 2R K 26K O H LM K G 6R J 42DA H G 746D S &>41J F D 2=24U K O G 46X &R J K 2IQ F !&%##,%&R J 42D $"`>1J H H S H L:77S 4K Q @D 6J K P D 641G &R J K 2I Q F=24U K O G 46X H L /2L H O P D 64H 2f 2I 42K K O 42I &R J K 2IQ F !&%#""*&R J 42D $$`R f 8R 9K 6Z H O 3>K 1F O 46X 8K 1J 2H S H I X R H `&C 6Q `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f G 7K 14D S S X L H O 6J K Q K 6K 164H 2H L G J 47G 426J K G K D D 2Q G 3X T D 13I O H F 2Q &D 2426K S S 4I K 26G K I P K 26D 64H 2P K 6J H QH L 6J K G K D D 2Q G 3X S 42K 4G 7O H 7H G K Q &D 2Q 6J K 26J K T D 13I O H F 2Q Q K 6K 164H 27O K 7O H 1K G G 42I P K 6J H Q 1D O O 4K Q H F 6&Z J 41J S D O I K S X K S 4P 42D 6K G L D S G K D S D O P G D 2Q 4P 7O H U K G 6J K 7O H T D T 4S 46X H L 6D O I K 6Q K 6K 164H 2!f W 7K O 4P K 26D S O K G F S 6G G J H Z6J D 66J K 7O H 7H G K QP K 6J H Q 1D 2K L L K 164U K S X Q K 6K 16Z K D 3D 2Q G P D S S 6D O I K 6G L O H P6J K U 4Q K H Q D V 6D &D 2Q 464G G F 7K O 4H O 6HH 6J K O D Q U D 21K Q 6D O IK 6Q K 6K 164H 2P K 6J H Q G !>'7?"(2+)Q K K 71H 2U H S F 64H 22K F O D S 2K 6Z H O 3$Z K D 3D 2Q G P D S S 6D O I K 6G $42L O D O K Q 4P D I K $D Q D 764U K L F G 4H 2P H Q F S K @!引言弱小目标检测在导航*侦察*精确打击*打击效果评估中起着重要的作用'%"(&一直是计算机视觉领域的研究热点&广泛应用于许多领域'$(&如行人检测*智能监控*自动驾驶以及压缩测量领域的目标检测和分类等',(%在图像处理中&目标检测非常具有挑战性&需要对目标分类并定位'*&(%出于安全性考虑&战斗机必须从远距离处攻击地面目标&目标在图像中占的像素比很低&目标检测的难度很大''(%鉴于目标和背景杂波的极端复杂性及红外图像的低分辨性&使得红外视频中小型目标舰船自动检测成为现代军事应用中的一项瓶颈技术%海天区域即海天线附近的图像!投稿网址 Z Z Z!0G 01S X3B !1H P Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第&期薛!锦&等)""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""针对新学习策略的弱小目标检测方法#$*!#区域&海天线为海与天之间的边界线%在基于图像的目标检测时&小型舰船经常出现在海天线附近%受海天线干扰&使目标检测非常困难%本文重点关注海天场景下目标检测问题&尤其是海天线附近的弱小目标检测%舰船目标在一般情况下&在红外图像中呈现的图像特征为强度弱*信噪比低*形状特征不明显&目标检测和识别非常困难%兼之红外背景复杂*混乱&对比度不够%杂波背景的复杂性是由于传感器噪声*背景纹理*成像环境%且杂波背景均匀性较差&产生高对比度物体的可能性增加&从而会导致虚警增加%随着外部大气和热力学因素的变化&红外图像中目标及背景杂波外观会发生较大变化%另外&在视频中的目标成像会在时空域上发生变化&会导致目标轮廓检测及准确提取困难%在很多场景下&目标与噪声*杂波非常类似&无法将真实目标与背景*噪声分开&检测性能并不理想%一般将检测小目标的模式分为两种&跟踪前检测及检测前跟踪%对于前者&很多学者提出了检测方法%比如形态学方法&基于小波变换方法&基于模板匹配的方法等%这些方法的好处为计算检测&实时性好%在海天红外辐射背景下&小目标在海天线附近成像形式为明暗光斑&天气条件对目标的红外辐射特征会产生重要影响&在晴朗天气&背景变暗&运动目标在图像上显示为点源辐射%但在恶劣天气下&成像受海浪及云层污染&目标湮灭在杂波中&跟踪前检测算法精度较低甚至会失效%但在海天线指引下&可提出一些有效的算法&抑制杂波&增强目标%海天线检测直接影响目标检测性能%但在某些情况下&海天线并不明显&会受到海浪及云层干扰&将严重干扰目标稳定检测%一些学者提出了许多新颖*巧妙的方法对海天线进行自动检测&但未能适配各种条件下的自动海天线检测定位%在传统方法中&使用尺度不变特征的变换*局部二值模式等方法%然而&这些特征很难适应某些特定的任务&效果很难令人满意'')(%随着N ;=的发展&一些学者在目标检测模型中嵌入卷积神经网络的深度学习模型!简称R 99"处理图像&目标检测精度逐渐提高'((%区域R 99算法使用区域分块方法在输入图像中产生大量区域块&并将区域调整为相同大小'%#(%然后&在这些区域上进行R 99处理以提取特征%利用支持向量机对输入的特征进行分类&线性回归用于调整边界的位置和尺度%由于支持向量机和线性回归必须分别训练&并且大量区域块之间存在重叠'%#(&因此区域R 99算法效率很低%快速区域R 99算法通过多线程方法将分类和识别结合&使用末端卷积层的九个不同框以替代大量候选区域'%%%"(&该算法在处理效率上虽有提高&但依然未能让人满意&针对特征多的对象容易形成数据灾难&同时当数据量不足时极有可能训练不足&导致预测精度下降%E .C .算法将该问题简化&成为端到端的网络&同时支持预测和分类&检测速度有了很大提高&但检测精度低于快速区域R 99算法%在快速区域R 99中的机制下'%$%,(&使用>>-算法也可快速提高检测精度%这种算分创造出一系列默认的区域块'%*%'(&并对多层框中对象实例进行计算%通过对>>-!G 42IS K G J H 6P F S 64T H WQ K 6K 16H O "算法的不同预测&及默认策略覆盖输入对象的尺寸和形状%默认的框制约因素有)比例及纵横比&为不同的图层的框提供基本比例及默认框的大小及数量'%)(%由于弱小目标本身在最顶层可能没有任何信息&于是>>-算法对于小目标检测性能会很差'%((%更深刻的原因是&原始默认参数仅用于检测合适尺度的目标&而非针对小目标检测'"#(%若增加默认框的数量&可能会降低>>-算法的收敛性%此篇文章提出一种基于新学习策略的弱小目标检测方法&自适应尺度信息&按照多层定义策略&可更快*更准确检测小目标%A !新学习策略方法基于-R 99的目标检测器可以分为两类%一种是两级目标检测器&如]V R 99*_D G 6]V R 99*_D G 6K O]V R 99和@D G 3]V R 99等%]V R 99首先通过选择性搜索生成大量候选方案%然后&利用检测网络进一步预测目标的类别和位置%_D G 6]V R 99引入了兴趣区域池!]./池"来融合来自特征地图每个区域的特征%为了提高检测器的效率&更快的]V R 99通过引入区域建议网络!];9"来减少低级建议%@D G 3]V R 99将任务从检测扩展到分割%另一种是单级目标检测器&如>>-*E C .*E C .(###*E C .a $*R K 26K O 9K 6和R H O 2K O 9K 6等%它们是端到端目标检测算法&因为它们可以直接预测目标的位置和类别%>>-使用特征金字塔结构来检测不同大小的目标&并提出一种生成锚盒的策略%E .C .*E .C .(###和E .C .a $将图像划分为多个网格&并预测每个网格中的目标%E .C .a $采用特征金字塔网络的思想&对目标进行多尺度检测%R K 26K O 9K 6和R H O 2K O 9K 6提出了无锚策略来检测目标的关键点%传统的>>-方法不适合针对小目标的检测&制定新策略用于特定场景的检测&包括自适应的尺度及纵横比%新尺度中&核与卷积层的尺度比用于替代固定的增量%在新纵横比中&每层纵横比数量将减少%与较低层的纵横比数对比&增加了高层的纵横比数量%于是&可从顶层获取更多有用信息%原始的范围用于覆盖目标的所有尺度%在较低层次&算法中使用小比例增量以确保较小的纵横比&也可很好捕获小目标的细节信息%在更高的层次上&使用大尺度增量来捕获轮廓信息%对于小型目标&其比例一定不会像顶层中正常目标尺度一样%于是&顶层的设置比例要小于原始比例%新比例增量的值在较低层较小&在较高层较大%尺度公式如下)()#(P 42-!(P D W %(P 42"++)%%#,)%%!%"!!其中)+)%%表示)%%层的长度&,)%%表示)%%卷积层内核!投稿网址 Z Z Z!0G 01S X3B !1H P Copyright ©博看网. All Rights Reserved.!!计算机测量与控制!第$%""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""卷#$&!#的长度%设计的网络能够通过多尺度训练&在多样化尺度的图像上运行&有效提高检测性能%在弱小目标检测中&输入图像中大部分区域都是背景&为在大范围内检测目标&需对图像进行感兴趣区域划分&对冗余的区域进行识别%首先&根据真实场景搜索包含小目标的最小区域%去除图像中多余的背景后&大部分背景不参与训练&虚警率会增加%为缓解问题&将感兴趣区域与原始图像一同作为训练数据集%在训练阶段&所有的图像均调整为相同大小%与原始训练集相比&给出的训练集中的小目标可在更大范围内训练而不会增加记忆%另外&根据不同分层在图像上应该具有相同密度的原则&以确保不同比例的目标可获得大致匹配的指标%不同层应该以"的幂进行降阶匹配%因此&在每个尺度上密度的变化都非常小&为选择合适的密度范围&对视频数据集进行了大量的分析%结论为低分辨率的特征包含了颗粒度信息&有助于目标定位%高分辨率特征包含了更多有意义的理解信息&有助于对目标进行分类%若密度低&小目标会淹没在大目标中&若密度高&大目标将会被分割成很多小份&分割非常不合理%小目标周边上下文信息对小目标检测非常有用%延拓卷积可在不丢失分辨率或覆盖率的条件下扩展接受域&将有助于获取更多的上下文信息%于是&以扩展卷积为基本单元&构建自适应融合模块%B !海天线检测由于红外海天背景图像中小目标经常出现在海天线附近&因此识别海天线是目标检测的重要线索%海天线的检测是海天背景下小目标检测的首要步骤&可以很大程度消除虚警&提高目标检测概率%为有效区分海天不同区域的差异&设计一种新的特征描述子&对该描述子的需求为)在海天区域中心处达到峰值&在其他区域响应值较小%采用横向搜索方式&检测海天线段)>>>-!&"#1&-(+"&1W #,!7&?""%,7&?-(!""'("Q 7Q ?!""!!其中)>>>-为检测描述子&&为待检测图像的列宽&(为检测宽度&W 为待检测图像的行宽&通过积分手段将不同区域的差异进行积分&,为图像函数&7&分别为图像像素坐标%由于>>>-代表图像的复杂性&其反映了图像中海天候选区域的数量%在低杂波场景下&海区和天空区有轻微的海杂波和明亮的云&海天线非常清晰%因此&很容易分离天空区域和海洋区域%在此情况下&应用高斯低通滤波器去除异常高斯白噪声并增强获得的红外图像质量%分割后&红外图像的天空区域和海洋区域分别被分割成具有垂直空间分布特征的块区域&并通过提取的特征对其进行验证%然后将概率最大的区域作为海天区域%最后&提取特征并验证潜在的海天线是否准确%在低杂波场景下&海区和天空区有轻微的海杂波和明亮的云&海天线非常清晰%因此&在天空区域和海洋区域相互分离后&可以很容易地从背景中提取海洋天空线%在这种情况下&使用高斯低通滤波器去除异常高斯白噪声并增强获得的红外图像的图像质量&然后&使用经典的.6G F 方法进行区域分割%分割后&红外图像的天空区域和海洋区域分别被分割成具有垂直空间分布特征的水平块%因此&重要的一步是从这些块中提取潜在的海天区域&并通过提取的特征对其进行验证%然后将概率最大的区域作为海天区域%可以提取并验证潜在的海天线是否真实%首先&特征提取和获取区域属性%经过图像预处理和分割后&各块在分割后的结果图像中呈现垂直空间分布&每个潜在海天区域假设位于高度为&的邻域块的中间%然后&从所有潜在海天区域提取特征%同时&获取由宽度*高度*质心和面积组成的区域属性%然后&海天区域验证%在获得特征和属性后&利用特征对每个潜在海天区域进行验证&然后将概率最大的区域作为海天区域%之后&完成潜在海天线提取和验证%接着&进行海天线定位%验证海天区域的质心和飞机的横滚分别被视为海天线的顶点和角度%最后&在红外图像中检测并定位了海天线%在高杂波场景中&海天背景也受到云杂波和波杂波的强烈污染%在这种情况下&海天区域的直线成为重要信息&有助于找到潜在的海天线%在图像预处理后&采用基于R D 22X 算子的经典直线提取方法&提取增强图像的模糊和清晰边缘&长度大于阈值的直线均被视为潜在海天线%然后&使用提取的特征在附近区域验证这些潜在的海天线%最后&将概率最大的潜在海天线视为真实海天线%D !基于二值决策的目标分割算法及检测目标增强和背景抑制算法直接影响检测性能%在小目标增强领域已提出很多方法&如8H 7V A D 6方法*@D W V @K Q 4V D 2*@D W V @K D 2%以目标比背景亮的假设作为基础的多级滤波器&效果明显%上述方法认为在低频中背景占主导地位&目标由中频构成&高频中以噪声为主%利用频率差抑制杂波背景&增强目标%此篇文章提出一种基于二值决策的目标分割算法%定义决策准则)/#),#*-9/%),#D -*-/9!$"!!其中)D 为红外目标空间函数分布&*为背景空间函数分布&9为噪声空间分布函数&/#为无目标图像函数分布&/%为有目标时图像函数分布%由上述决策公式可获得原始图像的预处理方法)在采集的图像上减去预测的背景图像完成背景抑制&处理完成后&重写决策准则公式为).#),#9-(.%),#D -9-/(!,"!!其中)(为背景抑制残差&该函数与设计的滤波器紧密相关&按照高斯低通滤波器设计&表示为(d_4S 6K O !-"&!投稿网址 Z Z Z!0G 01S X3B !1H P Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第&期薛!锦&等)""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""针对新学习策略的弱小目标检测方法#$'!#-为截止频率&值与滤波效果呈负相关%定义阈值为.&通过该值进行图像分割&在概率空间表示为)I #!-&."#I !_4S 6K O !-"-9#."I %!-&."#I !_4S 6K O !-"-9-D #./"!*"!!当存在目标时&设定终极函数I !_4S 6K O !-"e 9e D#.&当函数值达到最大时&滤波效果最好&可获得最佳滤波值.P D W *-P D W %在实测中&用于估计参数值时&需目标的预估信噪比&背景的分布函数以及预期的检测概率&通过优化算法&获得最佳参数%在抑制背景后&目标局部对比度得到明显增强%之后进行全局.6G F 二值分割&得到疑似目标的宽度*高度*质心和面积等属性%然后在疑似目标区域范围内再运行局部.6G F 二值分割算法&并对目标进行分类%直至无新的目标产生&算法结束%通过运算&虚警成为干扰目标提取的重要因素%利用海天线检测的结果对虚警进行抑制%F !算法流程提出算法的流程如图%!"所示%图%!算法预处理流程图图"!算法流程图%"预处理流程)首先对输入的红外序列图像进行预处理&判别杂波性能&分两种情况对图像进行处理%在低杂波条件下&对图像进行分割&归类并获取区域信息&得到海天线$在高杂波条件下&对图像直线进行检测&获取疑似海天线信息&并进行校验%在不同的情况下&利用特征及平台输出的先验信息对海天线进行校验%然后&输出海天线位置&对其进行多级滤波器滤波&进行迭代二值分割&并统计目标特征&最后输出目标的位置信息%""算法流程)对输入的图像根据目标尺度生成覆盖目标的全部尺度卷积层&保证设计的网络可覆盖多样化尺度图像&可有效提高目标检测性能%使用自适应特征交叉融合模型&输出目标的分类*定位*置信度量%L !实验结果及分析为有效评估算法的性能&在采集的数据集及存在小目标的数据集上进行对比实验%用于对航拍图像进行小目标检测%目标在图像上占有的面积在*i*!%#i%#!像素"之间%训练在高端显卡配置下的服务器上进行训练&实验编程语言为;X 6J H 2%在训练和测试阶段&输入图像的大小均调整为%#",i %#",%通过融合&背景训练使用率有了明显提高&增强了目标识别的能力%在保持高检测速度的同时&检测指标的提高也很显著%通过权重共享&使得模型健壮性更强%通过感兴趣区域的提取&在不影响检测速度的同时&背景利用率提高了)`"g %可保证在更大范围内对目标进行训练&有助于提高小目标的检测性能%为定性评估算法性能&在,组图像中进行试验&测试结果如图$所示&由图中处理的结果可见&经过海天线检测&分段处理不同区域的图像&再经过基于新学习策略的算法处理后&舰船目标被清晰分割了出来%试验结果表明&提出的算法对海天背景下小目标的检测十分有效%图$!提出算法检测结果为进一步验证提出算法的性能&进行对比实验&采用的对比算法有R 99*]R 99*_D G 6K O]R 99*E .C .以及提出的算法&选取P :;指标!P K D 2D U K O D IK 7O K 14G 4H 2&即所有类别:;的平均值"&指标P :;的测试对比表如表%%由P :;指标的性质可知&作为一个相对较好的度量指标P :;可有效衡量比较出不同目标检测算法的优劣%由表中可知&提出算法的P :;值较高&代表其可在这类场景中效果超过其它算法%本文提出的算法P :;值计算结果针对图%!&分别为$(`,%"*%(`*'"*"(`%(#*")`,(%*""`&*%*(`%%'$&其它算法中效果最好的E .C .算法为)$(`"()*%)`##$*")`$%**"(`$,#*"%`$)'*)`,',%&可见&E .V C .效果虽然较好&但依然不如本文提出的算法%!投稿网址 Z Z Z!0G 01S X3B !1H P Copyright ©博看网. All Rights Reserved.!!计算机测量与控制!第$%""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""卷#$)!#表%!小目标数据集的检测结果检测算法图%图"图$图,图*图&R 99"$!%*"%%!,%(%#!'%,"&!')'(!")#*!"$#(]R 99$#!($)%,!"%)"$!%%*"'!*''*!'(&*!,)*'_D G 6K O]R 99$(!%*#%,!)*,"*!),,"'!,$%%,!)#&&!$),&E .C .$(!"()%)!##$")!$%*"(!$,#"%!$)')!,',%;O H 7H G K Q $(!,%"%(!*'""(!%(#")!,(%""!&*%(!%%'$表"为算法检测时间对比表&根据测量单帧处理时间信息&按照R 99*]R 99*_D G 6K O]R 99*E .C .以及提出的算法的顺序&处理的平均时间分别为#`,%&%*#`'))#*#`&$,&*%`")%(*#`*'()&可见&提出的算法计算效率为中等&但综合检测效能和计算消耗&性价比最高%结论)本文提出的算法计算耗时与_D G 6K O]R 99相当&可满足绝大多数应用需求%表"!小目标数据集的检测时间表检测算法R 99]R 99_D G 6K O]R 99E .C .;O H 7H G K Q 单帧处理时间+G平均+G#!$(&*#!'')##!&$&'%!"(#$#!*()(#!,,#$#!''))#!&%'(%!")'$#!*')*#!,%'$#!'(,(#!&$'"%!"''##!*'($#!,#(,#!'(,%#!&,&$%!")"(#!*)%(#!,%'%#!'(,"#!&$,(%!"'"%#!*&#&#!,%&%#!'))##!&$,&%!")%(#!*'()定义局部信杂比增益>R ]N 用于提出算法的性能测试)!('I #!('H F 6!('42!!!('H F 6为算法输出图像的目标信杂比&!('42为算法输入图像的目标信杂比%测试完毕后&如表$所示&R 99*]R 99*_D G 6K O]R V 99*E .C .以及提出的算法的平均>R N ]值分别为)`#$*)`(&*%"`#'*%,`",*$#`&#%可见&提出算法在处理完毕图像后&目标的局部信杂比增益最高&效果最好%表$!多种算法处理后序列图像首帧>R ]N 指标R 99]R 99_D G 6K O]R 99E .C .;O H 7H G K Q 序列%(!#&%%!($%%!"&%,!(%"(!$'序列"*!(&*!$%%%!&%%$!)*,$!'(序列$)!*$%$!*#%"!$#%"!(%%)!$)序列,'!*""!%$%$!(%%,!&,$"!#(序列*(!#&%%!($%%!"&%,!(%"(!$'平均)!#$)!(&%"!#'%,!",$#!&#定义背景抑制因子>_用于提出算法的性能测试)*!2#(42(H F 6!!(H F 6为算法输出图像的局部噪声标准差%(42为算法输入图像的局部噪声标准差%测试完毕后&如表,所示%R 99*]R 99*_D G 6K O]R V 99*E .C .以及提出的算法的平均?>_值分别为%`(%*$`",*%,,`*&*"%*`'#*""%'`'$%可见&提出算法在处理完毕图像后&背景抑制因子最高&即对背景的抑制效果最好%表,!多种算法处理后序列图像各帧?>_指标R 99]R 99_D G 6K O]R 99E .C .;O H 7H G K Q 序列%"!%#$!,(%$%!*)"%$!#"$($'!)(序列"%!*%$!&'%''!"'"#(!",%%#)!,#序列$#!$),!("%&(!&,"##!')%%*"!%#序列,$!,$#!*'%%"!*$","!$%(*"!%$序列*"!%#$!,(%$%!*)"%$!#"$($'!)(平均%!(%$!",%,,!*&"%*!'#""%'!'$综上所述&通过海天线检测*尺度匹配策略*融合算法及图像感兴趣区域选定方法&提出的算法在小目标检测的精度和效率方面都优于其他检测器%另外&为进一步评估提出方法的目标检测性能&采用受试者工作特性曲线!].R "&实验结果如图,所示&可见&在相同的虚警率下&本文提出算法的检测率最高&证明了在].R 曲线下的提出算法性能优势%图,!].R 曲线对比图S !结束语针对传统策略无法准确检测小目标的问题&设计一种新的策略&通过多层尺度与纵横比&更好反映特征层之间准确的关系&并捕获小目标%基于新设计的尺度&新纵横比极大减少了框数&提高了算法检测速度%另外&还引入了自适应融合模块&通过融合特征以及不同的接收域来增加小目标周围的上下文信息%通过海天线处理&按照感兴趣区域的方法&在图像中去除了冗余背景&在更大范围内对算法进行训练%实验结果表明&与其他检测方法相比&提出的方法在检测速度和检测精度方面表现良好%参考文献'%(朱含露&张旭中&陈!忻&等!基于横纵多尺度灰度差异加权双边滤波的弱小目标检测'+(!红外与毫米波学报&"#"#&$(!,")*%$*""!'"(杨其利&周炳红&郑!伟&等!基于全卷积递归网络的弱小目标检测方法'+(!光学学报&"#"#&,#!%$")%$%###%!投稿网址 Z Z Z!0G 01S X3B !1H P Copyright ©博看网. 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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。

弱监督目标检测算法弱监督目标检测算法是一种在目标检测任务中应用的新兴算法，它通过利用弱监督信息来进行模型训练和目标检测。

传统的目标检测算法通常依赖于大量的标注数据，而弱监督目标检测算法则可以利用较少的标注信息甚至是非精确的标注信息进行训练。

在传统的目标检测算法中，需要手动标注大量的训练数据，这是一项非常耗时且费力的工作。

而且，由于标注过程中的主观因素和人为误差，标注的结果可能不够准确，这也会影响到模型的性能。

而弱监督目标检测算法通过利用弱监督信息，可以克服标注数据不足和标注不准确的问题。

弱监督目标检测算法主要有以下几个关键步骤：首先，利用已有的标注信息和未标注的数据进行模型训练。

通常情况下，标注信息只包含了目标的大致位置或者目标的类别信息。

然后，利用训练好的模型对未标注的数据进行预测，得到目标的位置和类别信息。

接着，将预测的结果与标注信息进行比对，通过一些启发式的规则或者优化算法来修正预测结果，进一步提升目标检测的准确性。

最后，通过反复迭代这个过程，逐渐提升模型的性能。

弱监督目标检测算法的核心挑战在于如何利用有限的标注信息进行模型训练和目标检测。

有一些研究工作提出了一些新的思路和方法来解决这个问题。

例如，有些方法通过利用目标的上下文关系来提升模型的性能。

具体而言，可以利用目标的空间关系、尺度关系、外观关系等信息来辅助目标的检测和定位。

这些上下文信息可以通过标注信息或者无监督的方法来获得。

有一些方法通过引入注意力机制来提升模型的性能。

通过对目标的重要区域进行关注和加权，可以提高目标的检测准确性。

这些方法通常基于卷积神经网络，通过在网络中引入注意力模块来实现。

还有一些方法通过生成对抗网络（GAN）来解决弱监督目标检测的问题。

生成对抗网络通常包括一个生成器和一个判别器，生成器通过学习真实数据的分布来生成假数据，判别器则用于区分真实数据和假数据。

在弱监督目标检测中，可以将生成器用于生成目标的位置和类别信息，判别器则用于评估生成的结果与标注信息的一致性。

第 22 卷 第 2 期2024 年 2 月太赫兹科学与电子信息学报Journal of Terahertz Science and Electronic Information TechnologyVol.22，No.2Feb.，2024基于DB-YOLO的双基地雷达弱运动目标检测方法陆源，宋杰，熊伟，陈小龙(海军航空大学信息融合研究所，山东烟台264001)摘要：非合作双基地雷达因其特殊的探测方式，致使回波中目标信噪比较低，特别是海上运动目标，在雷达扫描周期的帧与帧之间探测并不稳定，会对后续目标跟踪造成较大困难。

本文首先采用低门限恒虚警率(CFAR)检测器将雷达距离-多普勒维和距离-方位维的检测结果匹配，得到相应掩码图，筛选出潜在的运动目标；然后提出一种融合多维特征信息的双主干YOLO(DB-YOLO)，该网络采用双主干结构，同时提取动目标掩码图和其映射下相同尺度P显图的特征，并采用深度可分离卷积模块降低网络的模型参数。

将该模型与Faster RCNN、YOLOv5及其常见变种YOLOv5-ConvNeXt进行对比，实验表明，DB-YOLO有效提高了目标检测性能并保证了推理速度，为非合作双基地雷达的目标跟踪奠定了基础。

关键词：非合作双基地雷达；目标检测；双主干YOLO；特征融合中图分类号：TN914.42 文献标志码：A doi：10.11805/TKYDA2023170Bistatic radar weak moving target detection method based on DB-YOLOLU Yuan，SONG Jie，XIONG Wei，CHEN Xiaolong(Research Institute of Information Fusion，Naval Aviation University，Yantai Shandong 264001，China) AbstractAbstract：：Non-cooperative bistatic radar has a low signal-to-noise ratio in the echo due to its special detection method. In particular, the detection between frames in the radar scanning cycle formaritime moving targets is not stable, which will bring great difficulties for subsequent target tracking.The low threshold Constant False Alarm Rate(CFAR) detector is employed to match the detection resultsof radar range-Doppler dimension and range-azimuth dimension to obtain the corresponding mask map,and the potential moving targets are found. Then, a Double Backbone-YOLO(DB-YOLO) that fusesmulti-dimensional feature information is proposed. The network adopts a dual-trunk structure, extractsthe features of the moving target mask map and the same-scale P-display map under its mapping, anduses a deep separable convolution module to reduce the model parameters of the network. Finally, thecomparison experiments with Faster RCNN, YOLOv5 and its common variant YOLOv5-ConvNeXt showthat DB-YOLO effectively improves the target detection performance and ensures the inference speed,which lays a foundation for target tracking of noncooperative bistatic radar.KeywordsKeywords：：non-cooperative bistatic radar；target detection；DB-YOLO；feature fusion 随着现代战场的电磁环境日益复杂，传统的有源雷达由于其主动发射电磁波，容易被敌方发现，人们开始研究新体制雷达，即非合作双基地雷达。

雷达mtd原理
雷达MTD原理是指微弱目标检测原理，主要应用于雷达信号处理中。

MTD技术通过对雷达回波信号进行分析，可以对弱目标进行有效检测，并实现目标跟踪和识别。

MTD技术主要包括PMTD（固定门限MTD）、CFAR（恒虚警率自适应门限MTD）和OSCFAR（二次自适应门限MTD）等多种算法。

在雷达信号处理中，MTD技术是最常用的弱目标检测方法之一。

PMTD算法通过设置一个固定门限来判断目标是否存在，但是在目标信号和噪声信号幅值比较接近的情况下，容易产生误检和漏检。

CFAR 算法通过根据周围环境的噪声水平动态调整门限，以达到一定的虚警率和检测概率，具有更好的性能。

OSCFAR算法则是在CFAR算法的基础上进一步实现自适应门限的优化，提高了检测的准确性和可靠性。

MTD技术在雷达目标检测、识别和跟踪等方面具有广泛应用，是雷达信号处理中不可或缺的技术之一。

- 1 -。

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。

红外弱小目标检测算法综述红外弱小目标检测算法是一种应用于特定领域的有效的图像处理技术，这种技术可以有效地检测出红外图像中被称为“弱小目标”的图像特征，进而提供重要的信息服务。

在红外图像中，弱小目标是指具有较低热能或光强度、较小视场大小、较低对比度和较低空间分辨率等特性的目标物体。

由于红外弱小目标的特征较为细微，因此，常规的图像处理方法对它们的检测效果较差，而运用红外弱小目标检测算法则可以显著提高识别效果。

红外弱小目标检测算法可以分为基于统计的方法、基于学习的方法和基于模板匹配的方法三大类。

基于统计的方法是利用非线性滤波器、概率密度函数和后验概率等统计分析手段，对红外图像进行处理，以提取其中的弱小目标特征，并将它们进行提取和分类。

基于学习的方法则是利用支持向量机(SVM)、神经网络(NN)和深度学习等机器学习技术，通过与已知的真实目标进行学习，从而实现对弱小目标的检测。

基于模板匹配的方法是利用图像模板匹配算法，将已知的模板图像与待检测的红外图像进行对比，以发现其中的弱小目标。

随着研究者对红外弱小目标检测算法的设计不断深入，许多改进的算法也被提出，如基于特征点的算法、基于多尺度特征的算法、基于深度学习的算法等。

这些算法都是对前面提到的基本算法进行了改进和优化，以提高红外弱小目标检测的准确性和实时性。

基于特征点的算法主要是利用红外图像的细节特征，如纹理、轮廓和光强等，提取出红外图像中的特征点，然后利用这些特征点进行弱小目标的检测。

基于多尺度特征的算法则是利用多尺度的红外特征，构建多尺度的特征模型，并将其与图像进行对比，从而实现弱小目标的检测。

基于深度学习的算法则是利用深度学习技术，构建一个多层次的特征模型，并将其用于红外图像的分类和检测，从而提高弱小目标的检测精度和可靠性。

总之，红外弱小目标检测算法是一种有效的图像处理技术，旨在有效地检测红外图像中的弱小目标特征，为后续应用提供重要信息服务。

在现代研究中，基于统计、基于学习以及基于模板匹配的算法都被提出，而且随着算法的不断改进，许多改进的算法也被提出，以提高红外弱小目标检测的准确性和实时性。