基于ROI的红外搜索系统实时弱目标检测算法优化

本文介绍了一种创新的红外搜索系统目标实时检测算法，针对周扫红外搜索系统在空目标探测过程中遇到的问题，如大量图像数据处理、弱目标检测难度大以及虚警率高的挑战。该算法的核心在于利用兴趣区(ROI)的提取策略。首先，通过对获取的全景图像进行深入分析，算法关注目标与背景的特性差异，尤其是运动特性和灰度特性，以此来快速定位可能包含目标的兴趣区域。兴趣区的选取是基于对目标行为和物理特性的理解，这有助于减少不必要的计算，提高搜索效率。 在确定了兴趣区后，算法进一步对区域内局部目标图像进行切片处理，通过精细化的检测和识别技术，有效地剔除了虚假目标的干扰，确保了检测结果的准确性。这种方法特别适用于复杂低空背景下的弱目标检测，能够在保证低虚警率的同时，实现对目标的稳健检测。 实地试验的结果证明了该算法的有效性，它能有效地解决红外搜索跟踪系统中的目标检测难题，已经在实际工程样机的研发中得到应用。该算法对于提升红外搜索系统的性能，降低操作成本和提升用户体验具有重要意义。同时，关键词如图像处理、红外搜索跟踪系统、兴趣区提取、弱目标检测、实时算法等，都揭示了文章的技术核心和研究领域，表明其在现代军事和安防领域的潜在价值。