红外序列图像目标检测与识别关键技术探讨

红外图像的目标检测与识别技术是现代信息技术领域的重要分支，尤其是在军事和安全监控领域具有显著的应用价值。本文的研究针对的是低信噪比环境下红外图像中的目标检测与识别，这是一个挑战性的问题，因为低质量的红外图像容易受到噪声干扰，同时目标与背景之间的对比度可能较低。 首先，作者对红外图像的特性进行了深入分析，包括其独特的辐射特性，如温度敏感性、非可见光波段和可能存在的时间变化。这些特性对于有效的图像处理至关重要。针对这些特点，论文探讨了图像预处理的方法，尤其是提出了一种新的处理策略，利用噪声的随机性和目标运动的相关性，通过灰度对比值分割技术来增强潜在目标区域的可见度。这种方法旨在提高图像质量，以便后续的目标检测和识别更加准确。 接着，本文采用了DBT（先检测后跟踪）算法的传统框架，但创新地引入了帧间相关光流法，实现了一种一体化的红外目标检测方案。这种策略在保持检测速度的同时，通过连续帧间的对比，提高了目标跟踪的稳定性，增强了系统的实时性。 在目标检测的基础上，论文进一步探讨了红外目标的识别问题。通过对红外图像的基本特征，如纹理、形状和颜色等进行深入研究，作者提出了新的特征量，这些特征旨在捕捉红外图像中目标的内在一致性。结合局部最亮点轮廓线的不变矩，作者构建了一套适用于红外图像分类识别的特征提取和匹配机制。这种方法强调了对目标识别中的不变性特征的利用，以对抗环境变化带来的影响，提高了识别的鲁棒性。 本文在红外图像目标检测和识别技术上做出了有益的贡献，特别是在图像预处理和目标检测算法的设计方面，以及特征选择和分类识别策略的优化。这些研究成果不仅有助于提升制导武器系统的效能，也推动了红外成像技术在更多领域的应用，如安防监控、环境监测等。