022-红外小目标检测与跟踪方法研究

基于机器学习的红外图像目标检测与跟踪研究摘要：随着红外技术的广泛应用，红外图像目标检测与跟踪在军事、安防、医学等领域中得到了广泛关注。

本文针对红外图像目标检测与跟踪中的挑战，基于机器学习方法进行了研究与探索。

首先，介绍了红外图像目标检测与跟踪的背景和现状。

然后，详细分析了红外图像目标检测与跟踪任务中的关键问题和挑战。

接下来，提出了一种基于机器学习的红外图像目标检测与跟踪方法，并介绍了其相关算法流程和实验结果。

最后，对未来的研究方向进行了展望。

关键词：机器学习、红外图像、目标检测与跟踪、挑战、算法流程、实验结果、研究方向1.引言红外技术是一种利用物体在红外波段的辐射特性进行探测和成像的技术。

随着红外技术的快速发展和广泛应用，红外图像目标检测与跟踪成为了研究的热点之一。

红外图像目标检测与跟踪在军事侦察、安防监控、医学诊断等领域中具有重要的应用价值。

2.红外图像目标检测与跟踪的背景和现状红外图像目标检测是指在给定的红外图像中自动识别和定位目标的过程。

红外图像目标跟踪是指在目标已被检测到的情况下，持续地估计和预测目标位置的过程。

红外图像目标检测与跟踪主要面临以下问题：目标尺寸变化、目标姿态变化、目标遮挡、背景复杂等。

3.红外图像目标检测与跟踪的关键问题和挑战红外图像目标检测与跟踪任务中的关键问题和挑战主要包括以下几个方面：（1）红外图像特征提取：红外图像的低对比度、图像噪声以及不同目标表面的温度差异等因素，使得红外图像的特征提取变得复杂和困难。

（2）目标遮挡和丢失：红外图像中的目标可能被背景或其他遮挡物遮挡，导致目标的位置丢失或错误跟踪。

（3）目标姿态变化：红外图像中的目标可能存在姿态变化，如目标的旋转、倾斜、形状变化等，这对于目标的准确跟踪提出了挑战。

4.基于机器学习的红外图像目标检测与跟踪方法为了解决红外图像目标检测与跟踪中的问题和挑战，本文提出了一种基于机器学习的方法。

该方法主要包括以下几个步骤：特征提取、目标检测、目标跟踪和结果评估。

浅谈自适应跟踪窗的红外小目标检测红外目标检测与跟踪系统具有精密度高、非接触、抗电子干扰的特性，在光学侦察和导弹制导等军事领域应用广泛。

由于自然环境的复杂性和工程应用中的实际需要，研究红外目标的检测和跟踪系统，使它具有更好检测和跟踪效果，一直是一项具有挑战性的工作。

标签：红外目标检测；航迹关联；kalman滤波；自适应跟踪窗1 概述图像序列检测和跟踪点目标的问题以及它的战略意义，近年来一直是研究的热点问题之一。

算法和硬件的性能提高了在复杂环境中检测弱小目标的处理能力。

然而，由于现实环境的复杂性，没有一种通用算法在任何環境下都适应。

造成这种情况的主要原因有：极低的信噪比，目标信号的不可重复性，目标有相似形状的干扰，被遮蔽的目标缺少一个初始条件和信号统计的先验信息等[1]。

利用多帧图像累计时空信息的方法，通常称为检测前跟踪算法。

标准方法是将跟踪问题变为在3-D噪声中检测已知信号的问题。

这些技术的主要缺点在于它们依赖于特定的统计噪声和干扰分布模型，而对真实数据不是很适用。

特别是当整个3-D空间必须为每个目标速度的潜在轨迹滤波时，计算量非常大。

2 目标检测于远距离红外小目标而言，背景中细节成分较少，小目标在图像中和背景相比是一些突出的峰值点，其中含有大量的高频信息，且与周围背景的相关性小。

而背景由一些缓慢移动的云层组成，大部分为低频信息，且噪声具有高斯特征。

因此，利用背景像素之间灰度的相关性，目标灰度与背景灰度的无关性，设计一个简单的空间高通滤波器，就可以滤除大量的背景像素，而只保留高频噪声和目标点，实现目标与背景的初步分离。

3 目标跟踪假如在图像区域成功检测到目标，则进入目标跟踪状态，只需要将经阈值分割后标记的潜在目标和检测到的真实目标进行最近邻关联，便可实现持续跟踪。

（1）在红外检测跟踪系统中，如果成功在场景中确认目标，则将目标的坐标值和场景中心坐标值的偏差信息发送给转台，以控制转台移动，使目标始终锁定在视场中心。

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。

面， 所谓“ 是指 目标红外辐射的强度 ， 映到图 弱” 反
像 上是 指 目标 的 灰 度 ； 谓 “ ” 指 目标 的尺 寸 ， 所 小 是 反 映 到 图像 上 是 指 目标 所 占的像 素 数 。红 外 弱
据检测概率和虚警概率计算单帧图像 的检测 门限， 然后对每帧图像进行分割 ， 并将 目标的单 帧检测结 果 与 目标 运 动 轨 迹 进 行 关 联 ， 后 进 行 目标 跟 踪 。 最
红外 图像 中弱小 目标 检 测前 跟踪 算 法 研 究 综 述
张长城 ， 德贵 ， 杨 王宏 强
（ 国防科技大学 电子科学与工程学 院， 间电子信息技术研究所 ， 空 湖南 长沙 ４ ０７ ） １０ ３
摘
要 ： 中分 析 了低 信 噪 比 复 杂背 景 中红 外 弱 小 目标 检 测 与跟 踪 的难 点 ， 文 比较 了 Ｄ Ｔ与 Ｂ
—— 景制 — 检门 卜－ 迹 塑坚 —— 背抑 限＿｛ 聪 — — －轨 ＿
图 １ 先检测后跟踪算法流程
踪问题成为当前研究的一个热点问题 。Байду номын сангаас
基金项 目： 国防预研基金 （ １０ ００ ０ Ｋ ０ ７ ） 国防装备 预先 ５ ４ １ １４ ５ Ｇ １０ ； 研究项 目（ １０ ０ ０ －２ 。 ４ ３ １７ １ ） 作者简介 ： 张长城（ ９ ６一） 男 ， １７ ， 国防科技 大学硕 士研究生 ， 主 要研究方 向为红外图像采集处理及 目标识别等。 收稿 日期 ：０ ６０ －１ 修订 日期：０６０ －５ ２ ０ －５３ ； ２ ０ －７０
维普资讯
第３ ７卷 第 ２期
２０ ０ ７年 ２月
激 光 与 红 外
ＬＡ ＥＲ ＆ Ｉ ＲＡ Ｄ Ｓ ＮＦ ＲＥ

ｂ ｌ ｙ ｗｉ ｈ ｌ ｒ ａ ｇ ｄ ｆ ｒ ａｉ ｎ Ｉ ｓ ｒｃ ｇ ｉｅ ｓ ｂ ｔ ｒｅ ｆ ｃ ｒ ｃ ｎ ｔ ｏ ｉ ｔ ｔ ｓ ｅ ｔ ，ｔ ￣ ｅ ｏ ｍ ｔ ． ｔｉ ｅ ｏ ｎ ｚ ｄ ａ ｅｔ ｆｅ ｔｔａ ｋ ｇ ｍｅ ｄ．Ｔｒ ｄ ｔ ｎ ｌＭ ｅ －Ｓ ｆ ａ ｋ ｎ ｌ ｏ ｉ ｍ ｅ ｙ ｉ ｈ ｅ ｒ ｏ ｅ ｉ ｈ ａ ｉ ｏ ａ ａ ｉ ｎ ｉ ｒ ｈ ｔ ｔ ｃ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｈ ｖ ｒ
果 比较好 的跟 踪方 法 。但 它 也存在 不 足 ， 统 的 Ｍ ａ— ｈ ｔ 法 当背 景 的直 方 图 分布 和 目标 的直 方 图 分 布类 似 时 ， 者 传 ｅｎ Ｓｉ 算 ｆ 或
目标 受到 光照 、 等影 响 ， 阴影 或有 干扰 物体靠 近 目标 时 ， 跟踪 时很容 易 发生 目标 丢失 。鉴 于 此 ， 出最 先使 用 Ｋ ｌａ 在 提 ａ ｎ滤 ｍ 波器 对距 离相 对 比较远 的红 外弱 小 目标 的大致运 动 位置做 出 目标估 计 ， 使用 Ｍ ａ — ｈｔ 踪算 法 在先 前 目标 估 计 出 接着 ｅｎ Ｓｉ 跟 ｆ 的 区域 内做 目标 的跟踪 匹配 ， 证精 度 。实验 结果 指 出 ， 中提 出 的算 法对 于跟 踪 系统 的观 察 噪声 扰 动 具 有较 强 的 鲁 并保 文
２ Ｓ ａ ｇ ａ ｍｃ ｍｅ ， ａ ｇ ｏ ｇ ｏ ． ｈ ｏ ｕ ｎ Ｄｅ ｈ ｍ Ｇｕ ｎ ｄ ｎ ｆＣＡＰ Ｓ ａ ｇ ａ １ ０ ０， ｉ ｎ Ｆ， ｈ ｏ ｕ ｎ ５ ２ ０ Ｃｈ ａ；
３ Ｔ ｅＳ ｃｎ ｔ ｈ ｎ。ｈ ｎｈ ｉ ｆ Ａ Ｆ Ｓ ａｇ ａ ２ ０ ３ 。 ｈｎ ） ． ｈ ｅｏ ｄＤｅ ｃｍｅ ｔＳ ａｇ ａ ｏ Ｐ ，ｈ ｈｉ ００ ０ Ｃ ａ ａ Ｃ ｎ ｉ

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。

低信噪比下的红外弱小目标检测算法研究综述1 引言作为一种电磁隐身设备,红外搜索系统由于具备可以探测到雷达盲区—低空区域的特点,它已成为国防和相关安全监测领域的研究热点和关键内容。

红外目标检测系统以其体积小、辐射小、重量轻、机动性强、隐蔽性强、配置方便且可在夜间工作的特点,可应用在预警卫星和无人机等诸多场景。

红外搜索系统比雷达系统生成的图像细节更加丰富,分辨率更高,因此,作为红外搜索系统的核心技术,低信噪比弱小红外目标检测技术的研究成为了倍受关注的议题,得到了国内外的广泛关注。

为了有效的坚固地铁体检工程的安全风险管理，应该在实际施工的过程中，获得详细的数据金额资讯，提高信息系统抗外来黑客入侵的反窃取功能，多方位的获取监控系统的材料。

详细的分析和研究施工监测内容，对施工信息数据进行安全保护，避免施工信息数据的泄露。

在实际施工的过程中对地铁工程的安全管理规范进行严格的要求，制定合理有效的施工管理策略。

从根本上解决信息监测系统一系列的问题，正确的指导各项施工建设项目，丰富信息系统大数据收集来源。

在现代红外目标检测实际运用中,低信噪比弱小红外目标实时检测的难度可以从以下几个方面来考虑:由于作用距离远,在监测预警系统中,目标一般表现为点目标,大多数情况下,点目标只显示为一个或几个像素,经过大气衰减,云层遮挡等原因导致提取到的目标的信号强度非常弱,对比度非常低(<15%),给检测带来很大的困难。

背景信息复杂,大气云层对空中红外目标的干扰极大,可提供给处理算法的信息量很少,给目标检测带来了很大的困难。

复杂背景还包括了浓云、雾、雨、雪等特殊天气导致的背景灰度空间分布不平稳,从而背景灰度的统计均值和方差等特性不具备空移不变性。

上述因素给检测带来了很大的挑战,国内外的学者们纷纷针对各类应用场景提出了不同的检测算法。

简单说来,如何充分地利用目标和背景固有的特性,从而更好地抑制背景和增强目标是提高目标检测性能的关键。

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。

复杂背景的低频部分为缓慢变化的背景，而高频 部分为弱小目标、随机噪声以及景象边缘等信号。 ＤＢＴ方法首先对图像进行预处理，目的是抑制平缓变 化的背景。然后利用人工设定的阈值分割图像，获取 众多疑似目标。最后，在序列图像上进行目标确认。
目前对单帧图像的处理算法很多，一般可以分为 ２大类：一类是空域滤波方法；另一类是频域滤波方 法。这２类算法的不同之处在于：前者是在空域上对 图像进行处理，后者是在频域上对图像进行处理。这 ２类算法的相同之处为：从本质上来说它们都是通过 高通滤波抑制平缓变化的背景。
第３７卷第ｌ期 ２０１５年１月
侯旺等：红外弱小目标检测技术研究现状与发展趋势
ｖ０１．３７ ＮＯ．１
Ｊ粕．２０１５
争毫◆
（ａ０）
（ｂｏ）
图１ 实际红外图像中的弱小目标及其三维强度图像
（ａ１）
（ｂ１）
Ｆｉｇ．１ Ａ ｓｍａｌｌ ｔａ唱ｅｔ ｉｎ肌ｉｎ触ｒｅｄ ｉｍｇｅ ａｎｄ ｉｔＳ ３Ｄ ｉｎｔｅｎｓ时ｄｉｓ仃ｉｂｕｔｉｏｎ
２）红外目标检测系统可以检测到雷达探测不到 的电磁隐身设备，而且它对飞行器尾焰敏感，可以探 测到雷达探测不到的低空飞行的巡航导弹，弥补了雷 达盲区。
３）红外目标检测系统可以在夜问工作，并且该 系统没有强辐射，有利于隐蔽。该系统体积小、重量 轻、机动性强、配置方便，非常有利于搭载在预警卫 星和无人机上。另外，红外检测系统可以产生比雷达 细节丰富，分辨率高的图像。
红外弱小目标检测算法可以分为２类：第一类是 基于单帧图像的跟踪前检测算法（Ｄｅｔｅｃｔ ｂｅｆｏｒｅ Ｔｒａｃｋ，简记为ＤＢＴ）；第二类是基于序列图像的检测 前跟踪算法（Ｔｒａｃｋ ｂｅ矗）ｒｅ Ｄｅｔｅｃｔ，简记为ＴＢＤ）ＭＪ。 １．２红外弱小目标的跟踪前检测算法

数学形态学的基本思想是通过物体和结构元素相互作用的某些 运算，得到物体更本质的形态，以达到对图像分析和识别的 目的。数学形态学分为二值形态学和灰度形态学两种。基本 的运算包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算。 腐蚀 膨胀 开运算 闭运算
( fΘg )( x, y ) = min{ f ( x − i, y − j ) − g (−i,− j )}
6.1.2 TBD方法 (track before detect) 在三维空间中对可能的目标轨迹进行跟踪，对每条跟踪 的轨迹计算其后验概率函数，若结果超过某一门限，则认 定该轨迹代表某一目标，然后对已标记了目标的帧进行空 间局部处理，判断是否为真实目标。 目前主要方法: (1).三维匹配滤波器方法 (2).动态规划方法 (3).多级假设检验方法 (4).高阶相关方法
A）原始图象
B)滤波结果
基于管道滤波的序列图像中运动小目标的检测 在进行多帧处理时采用管道滤波的方法,利用序列图像中目标运动的连续 性和轨迹的一致性得到目标的预测运动轨迹,再通过在后续帧中预测 轨迹周围一定范围内进行搜索就可以得到目标信号.,管道滤波实际上 是一个时空滤波器,他是在序列图像的空间位置上以目标为中心建立 的一个空间管道,管道的诗经代表空间的作用尺寸,管道长度代表检测 的时间长度. 具体步骤为,对抑制背景后的图象进行扫描,若一个候选点不属于现在有 的任何一个管道,则开辟一个新管道;在每一帧图像中判断每一个管道 在管径规定的范围内是否存在目标;在规定的检测帧数中计算每个管 道目标出现的帧数,根据制定的准则判断真是的目标并确定其位置。 在一次检测中管道可以有多条，假设检测时间对应图像的帧数为n，在n 帧图像中同一个管道有m帧检测到目标，则认为此管道中存在目标。 在检测算法中，定义管径为10像素，检测帧数为5f，当同一管道中图像 序列中有3f检测到目标，则认定为真实目标，否则为虚假。同时为了 提高精确度和检测实时性，我们队原始图像先进行数学形态滤波，以 减少管道数。

红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述概要第37卷第2期激光与红外Vol.37,No.2 2007年2月LASER&I N FRARE D February,2007文章编号:100125078(2007022*******红外图像中弱小目标检测前跟踪算法研究综述张长城,杨德贵,王宏强(国防科技大学电子科学与工程学院,空间电子信息技术研究所,湖南长沙410073摘要:文中分析了低信噪比复杂背景中红外弱小目标检测与跟踪的难点,比较了DBT与T BD两种检测与跟踪算法的性能,分析了T BD的检测机理,总结了典型的T BD方法,展望了T BD的发展。

关键词:红外;弱小目标;低信噪比;复杂背景;检测前跟踪中图分类号:TP751文献标识码:AAlgor ith m Surveys for D i m TargetsTrack2before2detect i n I nfrared I mageZ HANG Chang2cheng,Y ANG De2gui,WANG Hong2qiang(I nstitute of S pace Electr onic Technol ogy,College of Electric Science and Engineering,NUDT,Changsha410073,ChinaAbstract:The difficulties of di m target detecti on are analyzed in the paper.The perf or mances of DBT and T BD arecompared,and the theory of T BD are analyzed.The main methods of T BD are su mmarized.I n the end,p r om ising di2recti on of the field of T BD is p redicted.Key words:infrared;di m target;l ow S NR;comp licated backgr ound;T BD1引言现代战争要求红外探测系统能远距离发现、跟踪威胁目标,为指挥系统决策和武器系统赢得时间。

本科毕业设计论文题 目 红外弱小目标检测方法研究_______________________________________专业名称学生姓名指导教师毕业时间 2014年6月毕业 任务书一、题目红外弱小目标检测算法研究二、指导思想和目的要求本题目来源于科研，主要研究红外弱小目标的特点，常用的检测算法，进而实现红外弱小目标的检测。

希望通过该毕业设计，学生能达到：1．利用已有的专业知识，培养学生解决实际工程问题的能力；2．锻炼学生的科研工作能力和培养学生团队合作及攻关能力。

三、主要技术指标1．掌握红外弱小目标的特点；2．研究常用的红外弱小目标检测算法；3．实现红外弱小目标的检测。

四、进度和要求第01周----第02周： 参考翻译英文文献；第03周----第04周： 学习红外图像及其弱小目标的特点；第05周----第08周： 研究红外弱小目标的检测算法；第09周----第14周： 编写红外弱小目标的检测程序；第15周----第16周： 撰写毕业设计论文，论文答辩。

五、主要参考书及参考资料1. 武斌. 红外弱小目标检测技术研究. 西安电子科技大学博士学位论文.2. 史凌峰. 红外弱小目标检测方法研究. 西安电子科技大学硕士学位论文.3. 杨丽萍. 空中红外弱小目标检测方法研究. 西北工业大学硕士学位论文.4. 吴巍. 图像中目标特征的检测与识别. 华中科技大学博士论文。

5. 郑成勇. 小波分析在红外目标检测中的应用. 华中科技大学硕士论文。

6. 蔡智富. 基于自适应背景估计的复杂红外背景抑制技术. 哈尔滨程大学硕士论文。

学生 指导教师 系主任设计论文摘要红外弱小目标检测技术在当今的军事领域和民用领域都有很广阔的应用前景，是红外图像处理领域中一项历史悠久且又充满活力的研究课题。

在军事领域中，红外自寻制导，搜索跟踪和预警等技术在现代战争中占有非常重要的地位，红外弱小目标检测技术就是红外成像制导中的关键技术之一。

复杂背景下红外小目标探测与跟踪若干关键技术研究的开题报告一、研究背景与意义红外小目标探测与跟踪技术在军事、民用领域有着广泛的应用。

现代化战争日益注重信息化战争，红外小目标探测与跟踪技术已成为作战情报获取和火控导航的重要手段。

民用领域中，红外小目标探测与跟踪技术也得到了广泛的应用，例如安防监控、交通监管、消防救援等方面。

然而，传统的红外小目标探测与跟踪技术在面对复杂背景时存在一定的局限性，如复杂的天气条件、背景杂乱、目标数量众多等对探测与跟踪结果产生一定干扰。

因此，研究在复杂背景下红外小目标探测与跟踪的关键技术，对于提高红外小目标探测与跟踪精度、相应地提升信息获取和实际作战能力具有重要意义。

二、研究内容和方案本研究拟从以下几个方面展开：（一）天气因素的处理天气因素如积雪、雨雪天气、大雾等对红外小目标探测与跟踪有很大的干扰。

因此，针对不同的天气类型，分别制定相应的处理方法，以提高探测与跟踪的可靠性。

（二）背景消除技术研究红外背景消除算法，将背景中的信息消除，突出目标自身信息，以提高探测与跟踪精度。

（三）目标检测和跟踪算法研究基于深度学习的目标检测和跟踪算法，结合红外图像信息的特点，提出适合于红外图像的目标检测和跟踪算法。

（四）系统实现在以上研究基础上，搭建红外小目标探测与跟踪系统，进行实际应用测试，验证研究成果的正确性和可行性。

三、预期成果和意义（一）预期成果本研究预期实现以下成果：1.不同天气条件下的红外小目标探测与跟踪处理方法；2.基于深度学习的红外小目标检测与跟踪算法；3.可实际演示的复杂背景下红外小目标探测与跟踪系统。

（二）意义本研究的成果对于提高复杂背景下红外小目标探测与跟踪的精度和可靠性具有重要的应用价值，同时对于提高红外小目标探测与跟踪技术的发展水平，具有一定的推动作用。

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。

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沈阳理工大学硕士学位论文
摘要
红外成像系统不仅能够透过烟、尘、雾等障碍物来探测目标，实现昼夜连续 被动探测，而且可以观察目标的细节，进一步识别、定位及跟踪目标。红外成像 设备具有隐蔽性好，探测能力强，作用距离远等优点。因此利用红外成像技术实 现目标的检测与识别是国内外正在研究的课题。
A Thesis for the Master Degree of Engineering
Research of the Target Detection And Recognition Method for Infrared Image
Candidate : Li Jingjing Supervisor : Wei Yingzi Academic Degree Applied for : Master of Engineering Speciality : Pattern Recognition and Intelligent System Date of Submission : December 13th, 2012 Date of Examination :March 11th, 2013 University : Shenyang Ligong University
本文主要对红外图像的分割与目标识别作了详细的探讨和研究。在红外图像 分割方面主要研究了聚类分割方法，分类数和初始聚类中心的选取对红外图像的 分割结果有较大的影响。传统的模糊 C 均值算法的分类数和聚类中心往往设定为 经验值。为获得最佳的分类数，提出采用轮廓指标确定出较理想的分类数。针对 传统的模糊 C 均值聚类算法对初始聚类中心比较敏感的问题，提出了基于直方图 灰度值的最小最大距离法来确定初始聚类中心。在红外图像识别方面研究了红外 辐射特性和基于矩函数的两种特征矢量，并进行了实验。实验结果表明红外辐射 特性能够较好地描述目标的特性，但对目标的平移、旋转和尺度变换具有一定的 不敏感性。Hu 不变距在连续情况下满足平移、旋转和比例不变性，但是在离散状 态下平移不变性和旋转不变性仍然成立，而比例不变性却不成立。因此提出了一 种在离散情况下对区域、边界，二值图像和灰度图像都通用的综合不变距，并进 行了理论证明和实验研究。

红外成像目标检测与跟踪技术研究的开题报告一、选题背景随着近年来红外成像技术的快速发展，其在安防、军事、医疗等领域中也得到了广泛应用。

红外成像目标检测与跟踪技术作为红外成像技术的重要应用之一，可用于检测和跟踪各种目标，如人、车、船、无人机等。

比起其他成像技术，红外成像具有隐蔽性、夜间可视、适应多种天气条件等优势，因此可以应用于多种复杂环境下的目标检测与跟踪场景。

二、选题意义红外成像目标检测与跟踪技术在很多领域中都有广泛的应用，如护航、无人机监测、夜间瞄准器、神经科学、环境与资源管理等。

通过该技术，可以实现对目标的早期发现、预警和跟踪，提高安全性、减轻人工负担、节约资源。

同时，红外成像目标检测与跟踪技术也可以应用于医学中，如疾病的早期检测和诊断，保障人们的健康与舒适。

三、研究内容本研究将针对红外成像目标检测与跟踪技术开展研究，包括以下几个方面：1. 红外成像技术原理与应用研究红外成像技术基本原理和应用场景，对红外成像技术的不同模式和参数进行详细介绍，便于开发更加高效的红外成像目标检测与跟踪技术。

2. 目标检测算法研究研究目标检测算法的基本原理，如Haar特征、HOG特征、卷积神经网络等，对这些算法进行比较分析，提出一种适合红外成像目标检测的算法框架。

3. 目标跟踪方法研究研究目标跟踪方法的基本原理，如相关滤波、粒子滤波等，对这些方法进行比较分析，提出一种适合红外成像目标跟踪的方法框架。

4. 系统设计与实现根据上述研究，设计一套红外成像目标检测与跟踪系统，实现对目标的自动识别和跟踪，提高目标检测和跟踪的效率和准确率。

四、预期成果通过本研究，期望得到以下预期成果：1. 深入了解红外成像技术原理与应用，在安防、医疗、环保等领域中更好地应用该技术。

2. 提出一种适合红外成像目标检测与跟踪的算法框架，使检测和跟踪效率和准确度得到相应提高。

3. 提出一种适合红外成像目标跟踪的方法框架，解决跟踪过程中出现的多目标跟踪、目标漂移等问题。