基于红外图像的弱小目标检测与跟踪

资 源 简 介

基于红外图像的弱小目标检测与跟踪

详 情 说 明

红外图像中的弱小目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向，尤其在军事侦察、安防监控等场景中具有广泛应用价值。由于红外图像中目标信噪比低、背景复杂，传统算法往往难以有效提取目标特征。

在Matlab实现的方案中，通常会采用多阶段处理流程。预处理阶段可能包含背景抑制和非均匀性校正，采用局部对比度增强或空域滤波来突出目标。检测阶段常见的是基于自适应阈值分割的方法，结合连通域分析剔除虚警。对于弱小目标的跟踪，卡尔曼滤波或粒子滤波等时序预测算法能有效关联目标轨迹，解决帧间目标丢失问题。

该算法实现可能来源于经典的红外图像处理专著，其核心思想是通过时空联合建模解决弱小目标的信噪比问题。值得注意的是，这类算法需要考虑实时性约束，通常会采用运动目标累积或多尺度分析来平衡检测精度与计算效率。实际应用中还需针对具体场景调整参数，例如根据目标尺寸设置滑动窗口大小，或依据背景复杂度选择不同的滤波核函数。