红外图像中弱小目标的检测与跟踪

最新推荐文章于 2024-04-11 12:45:47 发布

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本文探讨了红外图像中弱小目标的检测与跟踪，使用MATLAB进行预处理、直方图均衡化增强对比度，基于阈值的弱小目标检测和卡尔曼滤波器的目标跟踪。提供的源代码可供研究者和工程师参考，实际应用时需根据具体情况进行优化。

红外图像中弱小目标的检测与跟踪

红外图像中的弱小目标检测与跟踪是一项关键性任务，具有广泛的应用领域，包括军事、安防、无人机等。在这篇文章中，我们将介绍基于MATLAB的红外图像弱小目标检测与跟踪方法，并提供相应的源代码。

红外图像预处理
在进行目标检测与跟踪之前，首先需要对红外图像进行预处理。预处理的目标是增强图像中的弱小目标信息，减少噪声的影响。常用的预处理方法包括图像去噪、图像增强和图像分割。在这里，我们以简单的图像增强方法为例，使用直方图均衡化来增强红外图像的对比度。

% 读取红外图像
image = imread('infrared_image.png');

% 将图像转换为灰度图像
gray_image = rgb2gray

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红外弱小目标检测与跟踪

weixin_43745234的博客

03-25

1885

此外，满足假设的不光是目标，也可能是干扰，例如高亮的像素级噪声等。显性地构建一种反应这种差异的度量方式，在局部的滑窗中，计算中心和邻域之间灰度的差值或比值，包括RLCM、TLLCM、AAGD等。根据国际光学工程学会的定义，在256×256的图像中，红外小目标的像素面积不超过9×9。基于分割的方法，处理思路与模型驱动的传统方法类似，网络对每个像素进行二分类，区分为目标或者背景，输出目标分割图。缺点：不是所有的小目标检测都满足矩阵分解的前提，而且计算复杂，难以满足实时性的要求。

弱小目标检测跟踪算法研究（6）基于小波变换的红外弱小目标检测之背景抑制

sinat_34897952的博客

04-11

3394

基于小波变换的红外弱小目标检测之背景抑制1. 前言2. 小波变换算法3. Matlab仿真4. 小结 1. 前言 红外图像中的弱小目标，目标属性包涵“弱"和“小’’两个方面：“弱’’是指目标在红外波长上所表现出来的强度，具体反映到所拍摄的红外图像上，就是指目标的灰度值；而“小’’是指目标的尺寸大小，也就是前面所述的成像面积很小，反映到红外图像上就是指目标所占的像素数目很少。 SPIE国际光学工程学会(Societyof Photo一0ptical Instrumentation Engineers，简记为S

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基于元学习的红外弱小点状目标跟踪算法

m0_62870606的博客

11-09

1079

基于元学习的红外弱小点状目标跟踪算法人工智能技术与咨询昨天本文来自《激光技术》，作者热孜亚·艾沙等引言红外点状目标的跟踪是红外搜索和跟踪(infrared search and track, IRST)系统中的关键技术之一[1]，在红外目标跟踪、遥感制图等多个方面占据主要的位置[2]。在红外背景的图像中，目标占据像素小、无具体的形状、缺少纹理呈点状[3-4], 在复杂的红外背景下，跟踪阶段常常存有如目标遮蔽、背景杂波、迅速移动等困难，这些因素增加了红外点状目标跟踪的难度。目前所使用的大多数.

基于红外图像的弱小目标检测与跟踪

最新发布

05-22

在红外图像中，弱小目标检测与跟踪是一个复杂且具有挑战性的研究领域。目标的“弱”指的是目标红外辐射强度低，反映在图像上即目标的灰度较低；而“小”则指目标尺寸小，表现在图像中为占用像素数少。这些特点使得...

基于红外视频图像的目标跟踪技术探讨

02-15

摘要随着科技的不断进步，相应的目标跟踪技术也得到了快速的发展，尤其是视频目标跟踪，已经成为计算机视觉方面中比较重要的问题，社会各界对此引起了广泛的关注。论文阐述了红外成像的基本概念、视频图像的预处理、模块匹配目标跟踪技术以及算法的融合，为红外视频图像的目标跟踪技术的发展提供理论基础。

红外小目标检测与跟踪算法研究

11-29

本文在一个全新的理论框架下探讨了复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪问题，可从整体上为该领域的其他研究者提供一条新的研究思路。遵循传统的研究步骤，本文将红外小目标检测与跟踪问题分解为图像预处理、小目标检测和小目标跟踪三个阶段分别进行了研究。

红外多目标检测与跟踪算法研究

11-11

本文主要研究空中红外多目标的检测与跟踪算法。本文首先介绍红外多目标检测和跟踪技术的发展和现状，红外成像原理，空中红外目标的辐射特性，在介绍了几种常用红外目标检测方法的基础上，通过实验，对几种方法进行了验证和分析，设计出一种适合天空背景下红外目标检测方法，这种基于灰度形态学滤波的背景抑制方法具有良好的检测效果。接着进行目标标记。传统多目标跟踪算法采用JPDA 和MHT方法，但是算法在实现时性方面仍有很多问题。针对空中红外多目标的跟踪，提出了一种基于动态预测的多目标跟踪算法。算法能对空中多个目标进行同时跟踪。算法为每个目标建立一个列表，利用其位置、信噪比信息，预测可能出现位置，用最近邻法搜索目标，进行数据关联，实现多目标跟踪。

3.9 基于红外图像的弱小目标检测与跟踪.rar

06-22

写了一些关于基于红外图像目标检测的例子，程序含有说明解释，适合初学者。

基于Opencv的红外运动目标识别与跟踪

06-05

基于Opencv的红外运动目标识别与跟踪，内附红外演示与源代码。

【红外目标跟踪】通过背景差法与混合高斯结合实现检测，Kalman滤波实现跟踪，红外目标检测与跟踪方法研究

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

05-02

1744

1.软件版本 MATLAB2013b 2.本算法理论知识 3.部分核心代码 function varargout = tops(varargin) % TOPS MATLAB code for tops.fig % TOPS, by itself, creates a new TOPS or raises the existing % singleton*. % % H = TOPS returns the handle to a new TOPS or th..

热红外目标识别与跟踪

Littro Innovations

03-15

4923

凡是温度比绝对零度高的物体均对外有热红外辐射，不管晚上还是白天都可以在没有自然光补光的情况下对物体进行观测。另一方面，热红外波段下的辐射强度同时也反映者物体的发热程度。因此，热红外成像在夜视观测与测温领域中发挥着重要作用。在疫情期间，热红外测温特性也被很好地利用，用于人体温度测量中。本文章中主要介绍热红外目标识别与跟踪相关的内容。热红外目前主流的分辨率有384×288与640×512两种分辨率，不同于可见光高清、4K等大分辨率，热红外因成本与工艺问题，还停留在低分辨率阶段。我们通常...

热红外目标跟踪算法

Littro Innovations

04-15

1055

热红外目标跟踪典型算法介绍

热红外图像中小目标检测

Littro Innovations

04-11

360

在交通监控系统中，热红外图像小目标检测可用于检测道路上的行人、车辆等，提供实时的交通信息，帮助交通管理部门优化交通流量。：在城市安防监控系统中，热红外图像小目标检测可用于发现潜在的安全威胁，如盗贼、恐怖分子等，提高城市安全水平。：在自然灾害发生后，如地震、洪水等，热红外图像小目标检测可以帮助搜救人员发现被困的人员，提高救援效率。：对检测结果进行后处理，如去除重叠的检测框、筛选置信度较低的检测结果等，以提高检测的准确性和稳定性。：对输入的热红外图像进行预处理，如去噪、增强对比度等，以提高后续处理的效果。