FLIR图像目标检测：灰度级连通性与k级成分区域算法

"该文主要讨论了一种基于灰度级连通性的前视红外(FLIR)图像目标检测方法，通过分析灰度级连通性及其算法，提出了目标k级成分区域提取算法，并结合帧内和帧间处理策略，实现对红外图像序列中的弱小目标的有效检测。" 在图像分析领域，连通性是关键概念之一，它用于分割图像或识别目标。灰度级连通性是建立在图像局部灰度最大值基础上的一种连接性，可以弥补传统灰度图像连通性的不足。对于FLIR（前视红外）图像，由于其特性如低对比度、模糊边缘和低信噪比，目标检测面临挑战。然而，由于FLIR图像中的目标通常对应局部灰度的最大值，利用灰度级连通性有助于突出目标，从而实现检测。 文中介绍的算法首先基于k级成分区域提取算法进行帧内处理，这一算法能够从单帧图像中检测出目标。k级成分区域是指灰度值等于或大于k的所有像素的集合，这种方法可以有效地在噪声环境中识别目标。接着，通过帧间处理，利用目标的时间连通性来关联不同帧中的目标，从而在序列图像中跟踪和检测目标。时间连通性考虑了目标在连续帧之间的运动轨迹，增强了检测的稳定性。 实验结果证明，即使在存在噪声和杂波干扰的情况下，这种基于灰度级连通性的检测方法也能对红外图像序列中的弱小目标进行有效且稳健的检测。该方法的应用对于红外目标检测技术具有重要的意义，尤其是在军事、航空航天等领域，对于探测和跟踪远距离、低对比度的目标具有很高的实用价值。 论文进一步探讨了完备格下的灰度级连通性理论，其中完备格是一种偏序集，而图像可以被看作是将图像定义域映射到灰度值集合的函数格。k级连通性在此理论框架下得到了定义，为算法提供了理论基础。 该研究提出了一种创新的FLIR图像目标检测策略，结合了灰度级连通性和时间连通性，提高了在复杂环境中的目标检测性能。这一方法的提出不仅丰富了图像处理的理论，也为实际应用提供了有力的工具。