目标检测YOLO实战应用案例100讲-复杂背景下的红外弱小目标检测方法研究

目录

知识储备

基于红外图像的弱小目标检测与跟踪

常见的评价指标

 红外弱小目标标记

 代码实现

复杂背景下的弱小红外目标检测  

基于单帧和基于多帧检测方法的比较 

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基于低秩稀疏分解的弱小红外目标检测 

2.1  预备知识 

2.2  红外图像特性分析 

2.3  常用的检测模型 

2.4  常用检测模型的优缺点 

基于分组红外图像块模型的弱小红外目标检测 

3.1  基于结构张量的特征描述 

3.2  强边缘的抑制 

3.3  模型构建和求解 

3.4  方法的整体流程 

3.5  实验结果与分析 

基于超像素分割的弱小红外目标检测 

4.1  简单线性迭代聚类超像素 

4.2  先验的构建 

4.3  模型构建和求解 

4.4  方法的整体流程 

4.5  实验结果与分析 

复杂背景下的红外弱小目标检测方法研究

先跟踪后检测类方法

先检测后跟踪类方法

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本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见复杂背景下的红外弱小目标检测方法研究（续）​​​​​​​

知识储备

基于红外图像的弱小目标检测与跟踪

红外弱小目标的检测与跟踪算法主要分为两类：跟踪前检测DBT和检测前跟踪TBD。经典的小目标检测与跟踪方法是DBT，即先根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，最后进行目标跟踪，适应于信噪比比较高的情况，常用的方法有：小波分析方法、背景抑制法、基于变换的方法、门限检测方法。TBD即对单帧图像中有无目标先不进行判断，而是先对图像中较多的