红外弱小目标检测算法：复杂背景分析

"这篇资源是赵营的硕士学位论文，题目为‘复杂背景下的红外弱小目标检测算法’，由西安电子科技大学物理与光电工程学院的周慧鑫教授和王英武研究员指导，属于电子与通信工程领域，提交于2015年12月。论文探讨了在复杂环境如天空和地面背景下，如何有效地检测红外图像中的弱小目标。" 在复杂地面背景下的红外图像处理中，检测弱小目标是一项技术挑战。根据提供的描述，图像分析的重点在于目标和背景之间的对比度和辐射强度差异。尽管红外目标的灰度值不一定高于整个图像，但在其局部邻域内，目标通常呈现出辐射强度的局部峰值，形成一个相对于背景的凸起特征。这种特性为弱小目标的识别提供了依据，但同时也意味着传统的基于全局最大灰度值的检测方法可能无法有效捕捉这些目标。 论文作者赵营深入研究了这一问题，提出了针对复杂背景下的红外弱小目标检测算法。这类算法的目标是增强目标与背景之间的差异，使目标能够在低对比度和噪声环境中被准确识别。论文可能涵盖了预处理技术，如直方图均衡化以改善图像的灰度分布，以及滤波方法，如高斯滤波或小波分析，以去除背景杂波并突出目标特征。 此外，论文可能还涉及了利用机器学习或深度学习的方法来训练模型，以自动识别和分割红外图像中的目标。这可能包括支持向量机(SVM)、随机森林(RF)或者近年来流行的卷积神经网络(CNN)，通过学习和理解复杂的图像模式，提高目标检测的准确性。 论文还可能讨论了评估这些算法性能的标准，如假阳性和假阴性的比率，以及检测率和漏检率等指标。同时，可能会探讨算法的实时性、计算复杂度以及对硬件资源的需求，这些都是实际应用中必须考虑的重要因素。 这篇论文为解决红外图像中的弱小目标检测问题提供了一套理论和技术框架，对相关领域的研究和工程实践具有重要的参考价值。通过这些算法，可以提升在复杂背景下的目标检测能力，特别是在军事监控、航空航天和自动化安全系统等领域，对于提升红外成像系统的性能至关重要。