基于多重相关分析的红外弱小目标快速检测

针对红外图像中的目标对比度低、尺寸小及背景复杂等特点,本文利用像素之间的相关性,提出了一种基于多重相关峰值检测红外弱小目标的检测方法,从而实现低信噪比条件下红外弱小目标的快速检测．实验表明该方法是一种抗噪性能强,自适应性能好的弱目标检测方法．     

基于改进YOLOv4-Tiny模型的红外弱小目标检测

针对复杂环境下红外弱小目标检测查准率与查全率低的问题，采用改进的YOLOv4-Tiny模型提出一种新的红外弱小目标检测方法。以轻量化的目标检测神经网络YOLOv4-Tiny模型为基础，该模型在训练难度与检测性能2方面取得了较好的权衡。对YOLOv4-Tiny模型的特征提取部分进行了修改，通过增加卷积层数与卷积核尺寸来增加红外图像特征提取的信息量，避免忽略弱小目标的有用信息；对YOLOv4-Tiny模型的激活函数进行了修改，提高对弱小目标的细节学习能力。在多个红外弱小目标数据集上的实验结果表明，相较于原YOLOv4-Tiny模型和其他对比模型，所提方法对红外弱小目标的检测取得了明显的性能提升，可较好地兼顾检测性能与检测效率。     

一种基于自适应背景预测的红外弱小目标检测方法

针对目前典型的基于背景预测的红外弱小目标检测方法中无法较好消除噪声的问题,提出了一种基于自适应背景预测的红外弱小目标检测方法。该方法不同于传统方法,在对红外图像进行背景预测时,不仅考虑邻域内像素点的灰度值,同时还通过自适应处理的方法将待预测像素点灰度值也考虑其中,能有效改善低信噪比下红外图像弱小目标的检测性能。通过大量的仿真数据对本文和传统方法进行了对比和分析,证明了该方法的有效性和优越性。     

基于K—L变换的红外图像弱小目标检测与分析

针对红外图像中的目标对比度低、尺寸小及背景复杂等特点,利用正交变换去相关特性,提出了一种改进的K－L变换和广义K－L变换的红外弱小目标检测与描述方法,从而实现低信噪比条件下红外弱小目标的检测。     

基于注意力机制的复杂背景下红外弱小目标检测方法研究

针对复杂场景下红外图像中弱小目标像素占比少、特征细节不明显致使目标特征提取困难、检测准确率低的问题，提出了一种基于注意力机制的复杂背景下红外弱小目标检测方法。该方法以YOLOv5网络为基础，设计SimAMC3注意力机制模块，优化网络的特征提取层；设计目标检测头，通过增加特征融合层来改变其开始进行特征提取的深度，获得新的弱小目标检测层，使浅层特征层更好地保留弱小目标的空间信息；改进预测框筛选方式，提高距离相近或重叠目标的检测精度。实验选取了两个SIRST红外弱小目标图像数据集，对其进行标注并训练。实验结果表明，改进后的算法与原YOLOv5算法相比，平均精度均值（mAP）分别提升了4.8%和7.1%，在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标，体现了良好的鲁棒性和适应性，可以有效应用于复杂背景中的红外弱小目标检测。     

一种红外弱小目标检测方法

提出了一种红外弱小目标检测算法,该算法通过“区域最小化背景模型”,来减小背景起伏对背景预测的影响,从而实现对背景更准确的预测,达到提高弱小目标检测性能的目的,算法适用于强对比度云层的空背景、目标与背景对比度比较低的空背景,是背景预测算法的一个重要扩展,针对实际红外图像的试验仿真表明,提出的算法是有效的。     

基于改进加权增强局部对比度测量的红外小目标检测方法

红外弱小目标检测技术是红外搜索与跟踪系统的重要组成部分(IRST)。一般来说,在复杂背景环境下,红外弱小目标检测往往会有高虚警率和低检测率的问题。为了解决这一问题,提出一个改进的加权增强局部对比度测量（IWELCM）检测框架,具有重要意义。首先,通过将局部对比度机制与信杂比(SCR)的计算相结合,提出一个增强的局部对比度测量方法,在增强图像中疑似红外弱小目标区域的同时也提高图像的SCR。其次,通过利用红外图像中弱小目标的特性,以及目标与周围背景的统计差异,提出一个改进的加权函数来进一步增强目标和抑制背景。最后,采用一个自适应阈值分割的方法去获取检测的目标。在不同场景的数据集上的对比实验表明,与七种现有流行的方法相比,提出方法在复杂背景下能够有效地从干扰对象中提取真实的红外弱小目标,具有更好的检测性能。     

基于低秩稀疏分解的红外弱小目标检测算法研究进展

红外探测系统具有隐蔽性好、抗干扰能力强等特点，广泛应用于军事和民用领域，红外弱小目标的检测是红外探测系统中的重要组成部分，已成为了当前的研究热点。近年来，学者们在基于低秩稀疏分解的红外弱小目标检测算法研究方面取得了丰硕的成果，为此，重点阐述了基于低秩稀疏分解的红外弱小目标检测算法的研究现状和研究进展。从背景分量约束、目标分量约束和联合时域信息约束等3个方面详细地综述了基于低秩稀疏分解的红外弱小目标检测算法。首先把背景分量约束划分为块图像的低秩约束、张量的低秩约束和全变分约束，其次从目标的稀疏性表示和融合局部先验的目标分量加权策略两方面分析了目标分量的约束，然后分析了联合时域信息约束，将典型的基于低秩稀疏分解的检测算法和单帧检测算法进行了性能对比，最后讨论了该领域下一步的研究方向。     

基于多向差异度的红外弱小目标检测算法

在分析红外图像中弱小目标的特征后,针对目前经典的红外弱小目标检测算法性能不足的问题,提出了一种基于多向差异度的红外弱小目标检测算法。该算法利用待检测像素点在各方向上的差异度来判决其是否为目标,无需背景预测、图像增强等处理,因此其构造简单,计算量小,易于实现,并能有效改善复杂背景环境下红外弱小目标的检测性能。通过大量的仿真实验证明了该算法的有效性和优越性。     

基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法

为解决复杂背景下红外弱小目标检测精度低的问题,本文提出一种基于视觉对比机制的红外弱小目标检测方法,算法主要模拟了人眼对目标对比度敏感这一机制。首先利用8向梯度方程提取红外图像的梯度显著图并二值化处理;根据小目标的尺寸大小特征对梯度显著图进行优化处理,剔除孤立的噪声点和尺寸较大的背景梯度显著区域;利用视觉对比机制对优化后的显著图进行局部对比度计算,通过阈值处理剔除虚警目标,完成红外弱小目标检测。仿真实验表明,该算法在低信噪比情况下对红外弱小目标的检测率较高,且虚警率低,单帧检测时间较小。     

基于Wiener滤波的小目标检测方法

红外云背景中小目标检测是红外成像技术的一种典型应用。为了检测红外云背景中的弱小目标，分析了背景特性，建立了红外场景模型，提出了一种基于Wiener滤波的自适应背景抑制方法。经过去除虚假目标和目标分割，再利用目标运动的连续性和规则性进行目标检测和跟踪。对包含了仿真目标的红外云背景图像序列进行了实验，结果表明，该方法能够有效地从信噪比为2．0的背景中检测到小目标。     

RBNSM:一种复杂背景下红外弱小目标检测新方法

弱小目标检测是红外探测与跟踪任务中的经典难题。针对复杂背景下红外弱小目标普遍存在检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于区域双邻域显著图（Regional Bi-Neighborhood Saliency Map,RBNSM）的复杂背景红外弱小目标检测新方法。利用弱小目标的局部先验特性定义滑动窗口并划分为多个单元,计算中心单元前若干个最大灰度的均值来凸显弱目标;分别构建中心单元的相接邻域和相隔邻域并计算各自的灰度均值,进而,从不同方向上提取两邻域显著图并点乘二者以进一步抑制杂波背景、增强弱小目标;最后,通过自适应提取准确检测目标。多种典型红外复杂背景图像和SIRST数据集检测结果表明:与7种代表性方法相比,RBNSM在复杂背景下具有更好的检测性能与杂波抑制能力。     

一种新的红外弱小目标检测与跟踪算法

针对低信噪比下红外序列图像中弱小目标的检测与跟踪问题,提出了一种新的基于双边滤波的方法.首先将传统的二维双边滤波扩展为空-时三维双边滤波,由于同时利用了红外序列的空域信息和时域信息,该三维双边滤波能在抑制噪声的同时增强目标和背景之间的对比度.用其实现红外图像的预处理,再用门限分割检测出红外序列中的弱小目标.同时,用序贯蒙特卡洛方法对检测到的弱小目标进行跟踪.实验中,用实际红外序列图像对算法进行了验证,结果表明,在低信噪比下,所提算法能对红外弱小目标进行实时检测和跟踪.     

基于小波和高阶累积量的红外弱小目标检测

红外图像序列中弱小目标的检测是图像处理应用的一个重要研究领域。由于弱小目标很难从背景杂波中分离出来,所以弱小目标的检测是一个难点。介绍了一种基于小波和高阶累积量的红外弱小目标检测方法。该方法利用小波滤波器抑制大部分背景杂波,然后采用基于累积量的自适应滤波器对高频小波系数进一步处理,使得图像信噪比大大提高,同时保留了目标信息。最后应用一些序列处理方法来进一步提高检测的性能。利用实测数据所做仿真实验结果表明该方法的有效性。     

基于局部二元模式算子的红外弱小目标检测

文中针对在传统红外弱小目标检测中,需要进行背景抑制滤波所带来的图像性质改变和检测速度不理想的问题,提出了一种基于局部二元模式(local binary pattern,LBP)算子的红外弱小目标检测方法.该方法对传统LBP算子进行了改进,使其提取的LBP编码值可以有效地描述红外弱小目标的灰度分布特性,达到了在不进行背景抑制滤波的条件下有效检测弱小目标的目的.结合改进的LBP算子和红外弱小目标灰度的"尖峰"特征,建立了灰度自适应快速扫描机制,有效提高了检测速度,降低了重复告警的出现概率.通过实录红外图像序列检测实验,证明本文方法在检测性能和检测速度方面的有效性和优越性.     

基于粒子滤波的复杂背景红外弱小目标跟踪

针对红外弱小目标跟踪过程中背景复杂、目标过小导致检测困难以及跟踪不连续的问题,提出一种基于粒子滤波的鲁棒红外弱小目标跟踪方法。首先,考虑弱小目标位置、灰度以及目标量化直方图等特征,建立目标状态以及量测模型。根据量测各分量相互独立的特性,将量测相应分量的多特征似然函数集成于粒子滤波的框架中对低信噪比下的弱小目标状态进行自适应更新,改善由漏检引起的跟踪不连续问题。最后,采用平滑算法提升目标在运动学特征上的精度。仿真实验表明,所提算法能有效跟踪复杂背景下的红外弱小目标。     

单帧红外图像弱小目标检测研究综述

远距离广视角场景中由于红外热成像仪成像原理的局限性、大气环境的干扰、远距离传输介质对红外辐射的衰减，检测目标面临巨大挑战。本文在详细分析了图像背景复杂、目标特性弱小、图像对比度低和结构特性缺失等红外弱小目标图像特性的基础上，从基于目标突显和背景预测两大类概述了单帧红外图像弱小目标检测技术的研究现状，并探讨了红外弱小目标检测研究的发展趋势。     

基于全卷积网络的复杂背景红外弱小目标检测研究

针对复杂背景红外弱小目标检测过程中存在的检测误差率高,检测时间过长等问题,提出基于全卷积网络的复杂背景红外弱小目标检测方法。分析复杂背景红外弱小目标检测的研究进展,找出不同方法的缺陷,采集红外图像,提取目标检测特征,并采用全卷积网络设计弱小目标检测的分类器,实现复杂背景红外弱小目标检测。实验结果表明,该方法的复杂背景红外弱小目标检测精度超过97%,具有较高的实际应用价值。     

一种红外弱小目标检测新方法

研究天空背景下红外运动弱小目标的检测。对红外序列图像进行累积后进行小波分析，再采用自适应门限处理，使用小波反变换将背景中低频分量和高斯噪声去除，再采用非线性滤波，最后再使用累积的方法找出目标，并得到目标航迹。实验结果表明，该方法能有效地检测定位运动红外弱小目标，并具有很强的抗噪声性能。     

基于背景自适应预测的红外弱小运动目标检测

介绍了一种检测背景杂波中弱小红外目标的新方法．该方法根据背景红外辐射空间分布上的相关性,采用ＬＭＳ自适应空间预测滤波技术对背景空间红外辐射分布进行预测,并根据预测误差检测红外运动目标．本文还介绍了改进预测效果的方法,并以实际录取图像的处理结果,说明了上述方法的有效性