红外弱小目标检测：ABB智能建筑控制系统应用与分析

"本章小结-abb 智能建筑控制系统i-bus eib-knx产品手册" 本文主要讨论的是红外弱小目标检测算法在复杂背景下的应用，这是电子与通信工程领域的一个重要课题，特别是在智能建筑控制系统或者安全监控系统中具有广泛的实践意义。作者赵营在其工程硕士论文中深入探讨了这一主题，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。 红外弱小目标检测是针对在红外图像中难以察觉的微弱热源目标进行识别的技术。在实际应用中，这些目标可能是在复杂背景中如天空、建筑物或植被等难以区分的红外辐射。理解并分析红外图像的构成及目标与背景的辐射特性是解决问题的关键。文章中提到，通过MGA（多光谱图像分析）理论中的Surfacelet变换，可以实现对红外图像的多尺度和多方向分解，这有助于将目标与背景分离，揭示它们在不同特征尺度和方向上的差异。 Surfacelet变换是一种适用于多分辨率分析的数学工具，它结合了小波分析和多边形几何的优势，能有效捕捉图像的边缘和结构信息。在红外弱小目标检测中，Surfacelet变换可以增强目标特征，降低背景噪声，从而提高检测的准确性。 在算法性能评价方面，赵营不仅从主观视觉角度进行了定性的分析，还采用了定量的方法。这种评估方式包括了对算法检测结果的直观判断和通过特定指标（如真阳性率、假阳性率、召回率、精度等）进行量化评估，以全面了解和比较不同检测算法的性能。 这篇论文的创新点在于综合运用理论分析和实验验证，为红外弱小目标检测提供了一种有效的方法。同时，论文的完成也符合学术诚信的要求，作者声明其研究工作和成果是原创的，并同意学校对学位论文的使用和保留权利。 这个章节总结了红外弱小目标检测技术的重要步骤，包括红外图像的特性分析、Surfacelet变换的应用以及性能评估，这些都是智能建筑控制系统中实现高效监控和报警系统的关键技术。在ABB的智能建筑控制系统I-BUS EIB-KNX中，这样的技术可能会被用于优化环境监控，提高安全性和能源效率。