红外多弱小目标检测与跟踪：MFPDE与GM-CPHD算法应用

"基于MFPDE与GMCPHD的红外多弱小目标检测与跟踪算法研究" 这篇硕士学位论文探讨了红外图像中的多弱小目标检测与跟踪问题，作者为倪曼，指导教师为周慧鑫教授和闫代维高工，研究方向属于电子与通信工程，具体集中在物理与光电工程领域。论文提出了结合改进的四阶偏微分方程(MFPDE)和概率海杂波模型(GM-CPHD滤波器)的算法，旨在解决红外图像在复杂背景下的目标识别和跟踪挑战。 红外目标检测是红外成像技术中的关键环节，尤其是在军事、安全监控和自动驾驶等应用中，能够识别和跟踪弱小目标至关重要。传统的红外目标检测方法可能在噪声、动态背景和目标尺寸小等情况下效果不佳。四阶偏微分方程通常用于图像处理，其优点在于能有效地平滑图像、去除噪声同时保持边缘信息，对于复杂背景的抑制有显著效果。在论文中，作者对四阶偏微分方程进行了改进，以更好地适应红外图像的特点，提高目标与背景的对比度。 GM-CPHD滤波器是一种概率滤波方法，适用于多目标跟踪问题，它基于随机矩阵理论，可以估计不同时间步中目标的数量和状态。在红外多弱小目标跟踪中，GM-CPHD滤波器能有效处理目标出生、消失、分裂和合并的情况，提供更稳定和准确的目标轨迹预测。 论文的创新点在于将这两者结合，利用改进的MFPDE预处理红外图像，增强目标特征，然后通过GM-CPHD滤波器进行跟踪，以提升在复杂环境下的红外多目标检测和跟踪性能。作者可能对算法的实现、性能评估和与其他方法的比较进行了详细讨论，展示了该算法在实际应用中的优势和潜在改进空间。 这篇论文的完成，遵循了严格的学术规范，作者承诺论文内容原创，未引用他人研究成果且明确了合作者的贡献。同时，作者同意西安电子科技大学对学位论文的使用授权，包括保留复印件、允许查阅和复制论文，以及公开论文部分内容的权利。 这篇研究工作对红外成像领域的目标检测和跟踪技术进行了深入探索，提出了一种结合图像处理和概率滤波的新方法，对于提升红外多目标检测的准确性和鲁棒性具有重要意义。