红外单帧弱小目标检测技术综述：原理与发展趋势

红外单帧图像弱小目标检测技术综述 随着红外成像技术在军事、安全监控、环境监测等多个领域的广泛应用，红外弱小目标检测已经成为国内外红外领域研究的重要课题。红外弱小目标往往由于其尺寸小、亮度低，常规的检测方法可能无法有效识别。本文首先介绍了红外弱小目标的基本特征，这些特征包括目标与背景之间的低对比度、尺寸小和动态特性等。 在单帧红外图像的检测算法方面，文章着重讨论了三种主要的技术路径：空间域和变换域的滤波技术。空间域滤波通常通过各种统计方法（如均值滤波、中值滤波等）来抑制噪声并增强目标边缘，而变换域滤波则利用傅里叶变换、小波变换等将图像从空间域转换到频域进行处理，以便更好地分离目标信号和背景干扰。这两种方法都能在一定程度上提升对弱小目标的检测性能。 其次，人类视觉系统（HVS）仿生学在红外弱小目标检测中的应用也受到关注。通过模仿人眼对细节敏感和动态适应的能力，设计出具有自适应性和选择性的算法，能更准确地定位和识别微小目标。这些算法通常结合了多尺度分析、纹理特征提取和运动模型等策略。 图像数据结构在弱小目标检测中扮演着关键角色。通过深度学习和机器学习技术，研究人员利用神经网络对复杂的数据进行高效处理，特别是卷积神经网络（CNN），它们能够自动学习和提取图像中的高级特征，显著提高了红外弱小目标检测的准确性和鲁棒性。 文章还对当前红外弱小目标检测技术的发展趋势进行了分析。随着计算能力的提升和大数据的积累，深度学习将继续引领这一领域的发展，特别是端到端的深度学习模型将有望实现更高效的实时检测。此外，结合多模态信息融合和跨传感器数据的协同处理也是未来研究的方向，以提高检测的全面性和可靠性。 红外单帧图像弱小目标检测技术是一项挑战性极高的任务，但通过不断探索和技术创新，已经取得了显著的进步。在未来的研究中，我们将期待看到更多创新的算法和应用，进一步提升红外弱小目标检测的性能，服务于更多的实际应用场景。