红外弱小目标检测方法综述.docx

红外弱小目标检测方法综述 红外弱小目标检测是红外搜索与跟踪（Infrared Search and Track，IRST）系统的关键技术之一。红外弱小目标的检测一直是目标检测领域的难点和热点，其挑战主要表现在目标本身亮度弱、尺寸小、缺乏明显的形状、纹理和颜色等信息，难以直接检测；同时，在真实场景下，虚警也是一个难以解决的问题。 红外弱小目标检测方法可以分为单帧型（Single-frame based）和多帧型（Multi-frame based）两大类。单帧型算法在一帧图像内对弱小目标进行检测，其优点在于很多单帧算法的计算相对简单，具有良好的实时化应用潜力。单帧型算法又可以被分为局部（Local）信息类和非局部（Nonlocal）信息类等两类。 局部信息类单帧型算法认为，红外图像中背景像素点的灰度通常与其局部邻域像素点比较接近，而目标像素点的灰度与其邻域像素点之间存在一定差异。这种算法通常使用局部阈值分割、边缘检测、形态学操作等技术来检测弱小目标。 非局部信息类单帧型算法认为，红外图像中目标像素点的灰度不仅与其局部邻域像素点相关，也与整幅图像的全局信息相关。这种算法通常使用图像块匹配、稀疏表示、非局部均值滤波等技术来检测弱小目标。 多帧型算法在多帧图像内对弱小目标进行检测，其优点在于可以利用时间域上的信息来检测弱小目标，但其计算相对复杂，实时化应用潜力相对较弱。多帧型算法又可以被分为关联校验类多帧型算法和直接求取类多帧型算法等。 关联校验类多帧型算法认为，红外图像中弱小目标的运动特征可以用来检测弱小目标。这种算法通常使用卡尔曼滤波、粒子滤波等技术来检测弱小目标。 直接求取类多帧型算法认为，红外图像中弱小目标的灰度信息可以用来检测弱小目标。这种算法通常使用图像差分、背景减除、稀疏表示等技术来检测弱小目标。 红外弱小目标检测方法可以分为单帧型和多帧型两大类，单帧型算法又可以被分为局部信息类和非局部信息类等两类，多帧型算法又可以被分为关联校验类和直接求取类等两类。每种算法都有其优缺，选择合适的检测算法需要根据具体的应用场景和图像特点进行选择。