红外告警系统多目标实时检测算法研究

"红外告警系统中的目标检测算法研究.pdf" 这篇论文主要探讨的是红外告警系统中的目标检测算法，特别是针对序列图像中的运动小目标检测。红外技术在现代光电对抗中具有重要的地位，特别是在军事领域，它能有效地预警敌方的红外攻击。论文的核心是研究一种红外多目标实时检测算法，旨在提高系统的实时性能和检测概率。 首先，论文介绍了红外成像图像的质量评价指标，这些指标是评估目标检测算法性能的基础。基于这些指标，作者有针对性地研究了图像预处理方法，以改善图像质量，为后续的目标检测奠定基础。其中，论文提到了采用梯度滤波法对图像进行预处理，这一过程有助于增强图像边缘，便于后续的目标识别。 接着，论文提出了一个包括阈值分割和数据关联的多步骤检测流程。在预处理之后，通过设定阈值对图像进行分割，从而获得可能包含目标的候选区域。然后，通过在序列图像中的数据关联，对这些候选目标进行跟踪和验证，最终确定真实存在的目标位置。这一算法设计考虑了系统的实时性要求，确保在快速处理大量信息的同时，能够准确地检测到多个运动目标。 为了验证算法的有效性和可行性，论文进行了硬件系统上的实现和实验。通过对实验结果的定量和定性分析，证明了该算法在实际应用中能够有效地检测到序列图像中的运动小目标，且具备较高的精度和实时性。 论文还涉及了知识产权和论文使用授权的说明，表明作者对研究工作的原创性声明，并同意学校对学位论文的相关权利和使用规定。此外，作者承诺，基于该学问论文的研究成果撰写的后续文章将署名为西安电子科技大学。 关键词包括：红外告警、目标检测、粒子群优化（可能用于多目标跟踪）和多目标跟踪。这表明论文不仅涉及基本的目标检测，还可能利用了优化算法来改进多目标跟踪的效率和准确性。