机载红外弱小目标检测：卷积模板与全局运动反射模型

"这篇论文探讨了在动态地面背景下，如何有效地进行机载红外弱小目标的检测。针对机载红外成像系统中遇到的目标小、背景动态变化、图像噪声等问题，作者提出了一种综合的检测方法。" 文章首先介绍了红外探测技术在军事领域的关键作用，尤其是在远距离机载目标检测中的挑战，因为目标可能只占据少数像素，同时受到噪声和动态背景的影响，使得检测任务变得复杂。现有的检测方法，如光流场法、背景差分法和帧间差分法各有优缺点，但在特定情况下可能效果不佳。 论文中提出的方法首先利用卷积模板对原始图像进行预处理，以消除云层背景和弱噪声。卷积模板能够有效去除图像中大部分均匀背景，但无法处理地面背景中的强辐射部分。接着，文章引入全局运动反射模型来估计背景的动态变化。这个模型假设目标相对背景的影响可以忽略，因此背景运动的估计实际上就是全局运动的估计。 在预处理和背景建模之后，论文采用了背景差分和目标聚类识别技术来提取疑似目标。这种方法有助于从复杂的背景中区分出可能的目标。为了进一步筛选真实目标，论文提出了利用疑似目标的连续性出现作为判断标准，即如果目标在连续帧中出现在相似的区域，则认为是真实的运动目标，否则可能是误检。 此外，文献引用了多帧累加的方法，但指出在地空背景下，这种方法可能会将高强背景误判为目标。因此，本文提出的方法试图通过更精确的背景建模和运动估计来克服这一问题。 总结起来，这篇论文研究的核心是对动态地面背景下的机载红外弱小目标进行有效检测，通过预处理、背景建模、运动估计、背景差分、目标聚类和轨迹连续性分析等步骤，提高了目标检测的准确性和鲁棒性。这种方法对于提升机载红外成像系统的性能具有重要意义。