人工智能-目标检测-红外序列图像斑块目标检测及实现.pdf

在当前的科技时代，人工智能（AI）在各个领域都有广泛的应用，其中目标检测技术尤为重要。在红外序列图像中，小目标检测技术对于军事、安全监控等应用至关重要，因为这类图像通常具有小面积、远距离、形状模糊、细节丢失以及信噪比低的特点，使得检测极具挑战性。 该文首先对图像预处理和目标检测的常见算法进行了分析，包括边缘检测、滤波、阈值分割等方法。这些算法各有优缺点，例如边缘检测能有效提取目标轮廓，但对噪声敏感；滤波可以平滑图像，但可能掩盖细节；阈值分割则简单快速，但对光照变化和背景复杂度敏感。因此，选择合适的算法是提高红外小目标检测效果的关键。 针对项目中特定的目标和背景，文章提出了一种结合数学形态学的单帧红外小目标检测方法，通过检测小区域内连通域来识别目标。然而，由于小目标自身的特性，在连续的红外序列图像中，这种方法可能无法稳定地检测到每一帧的目标。为解决这一问题，论文引入了序列图像中的目标检测策略，利用红外图像配准技术，确保目标在不同帧间的连续性。作者深入研究了SIFT（尺度不变特征转换）算法在红外图像配准中的应用，SIFT算法因其鲁棒性和尺度不变性，对于检测和跟踪小目标具有显著优势。实验结果显示，这种方法能够提高红外小目标的检测成功率，并降低误报率，在一定程度上满足了项目的实际需求。 此外，论文还介绍了基于FPGA（现场可编程门阵列）+DSP（数字信号处理器）的实时图像处理系统设计。这种架构能够高效执行复杂的图像处理算法，FPGA负责并行处理和数据流控制，而DSP则用于执行计算密集型任务，两者协同工作，充分发挥各自的性能优势，确保系统在处理速度和资源消耗之间达到最优平衡。 总之，本文对红外序列图像中的小目标检测进行了深入研究，提出了结合数学形态学和红外图像配准技术的解决方案，并实现了基于FPGA+DSP的实时处理系统。这种方法不仅提高了检测精度，还降低了误报率，对于提升红外目标检测技术在实际应用中的性能具有重要意义。未来的研究可能进一步探索更高级的深度学习方法，以适应更复杂和动态的环境，提高目标检测的智能化水平。