模糊积分特征提升红外运动目标检测的性能

本文介绍了一种创新的基于模糊积分特征的红外图像运动目标检测算法，它主要针对红外图像在低信噪比和黑白级反转等复杂背景条件下的目标检测挑战。此算法利用了模糊数学中的Sugeno模糊测度和积分技术，将红外图像的亮度特征与局部二元模式（LBP）纹理特征相结合，形成更为精确的运动前景和背景分类方法。 Sugeno模糊测度是一种处理不确定性和模糊性的有效工具，它允许对多个准则同时考虑，这在目标检测中尤其重要，因为实际场景中的目标可能同时具有亮度和纹理的混合特征。通过模糊积分，算法能够整合这些多维度信息，提高分类的准确性和鲁棒性，即使在光照变化、噪声干扰或图像对比度不均等情况下也能有效区分目标与背景。 局部二元模式纹理特征则捕捉了图像的局部结构信息，对于运动目标的检测，这有助于区分目标边缘的动态变化与静止背景的纹理差异。将亮度和纹理特征结合，增强了算法在检测移动物体时的辨识能力，减少了误检的可能性。 作者们通过对不同检测算法的实验分析，验证了新算法在高检测率和低误检率方面的优势。实验结果显示，该算法能够在复杂的环境条件下准确提取运动目标，这对于后续的目标识别和跟踪任务具有重要意义，因为它能提供更可靠的目标位置信息，从而提高整个系统的性能。 此外，论文还提到了研究工作的资助情况，包括“863”国家高技术研究发展计划项目、高等学校博士学科点专项科研基金项目以及国家自然科学基金项目，这反映出该研究得到了国家科研资金的支持，并且其成果具有一定的科学价值和社会应用前景。 这篇文章探讨了一种利用模糊积分技术改进的红外图像运动目标检测方法，该方法对于提升红外图像处理领域的性能，特别是在复杂背景下，具有显著的优势，对于实际监控和自动化系统具有重要的工程应用价值。