红外小目标图像处理：复杂环境下信息提取与动态跟踪策略

本文主要探讨了红外小目标在复杂背景下图像信息提取的挑战与解决方案。在远程武器导弹及弹药的追踪中，由于目标面积小、形态特征弱化以及背景图像复杂，传统的红外成像技术在处理这类小目标时面临困难。目标检测、识别和跟踪是关键步骤，但目标容易被背景淹没，导致信息提取困难。 针对这些问题，作者提出了一种基于图像处理技术的方法来改善红外小目标跟踪测试系统的性能。首先，研究了低通滤波法作为预处理算法，其目的是平滑图像，减少噪声，提高图像质量。其次，通过图像增强技术，如对比度调整或直方图均衡化，增强了目标图像的可见度，使其在复杂背景中更加突出。接着，目标图像与背景分离是另一个关键技术，通常采用阈值分割或者基于边缘检测的算法，如Sobel算子，来识别并分离目标区域，确保目标的独立性和清晰度。 Sobel边缘检测算法是一种常用的边缘检测方法，它通过对图像的一阶导数进行计算，能够有效地检测出图像中的边缘信息。这有助于定位目标边界，进一步提取目标的精确位置。通过这些图像处理技术，论文旨在解决红外小目标在复杂背景中的定位问题，并验证这种方法能够在实际应用中实现远程目标的动态跟踪。 实验结果显示，所提出的图像处理策略有效提升了在复杂背景中提取红外小目标信息的能力，这对于提升红外成像系统在外弹道目标跟踪中的性能至关重要。论文的关键词包括红外小目标、图像处理、信息提取和目标跟踪，这些都是该领域的核心研究内容，对于推进红外技术在军事、航天等领域的应用具有重要意义。 本文的工作不仅解决了红外小目标检测中的实际问题，也为红外图像处理领域的研究者提供了新的思路和技术支持，推动了红外成像技术在目标跟踪中的进一步发展。