基于MATLAB的红外图像小目标智能检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现红外图像中微小目标的自动识别与定位，结合多尺度特征融合技术提升检测精度，集成图像预处理模块抑制背景干扰，并提供目标尺寸统计与置信度评估功能，支持批量处理。

详 情 说 明

基于红外图像的小目标智能检测系统

项目介绍

本项目是一个专门用于红外图像中微小目标自动识别与定位的智能检测系统。系统针对红外热像图中目标尺寸小、信噪比低、背景复杂等技术难点，集成了先进的深度学习模型与图像处理算法，能够实现对3×3至15×15像素微小目标的高精度检测。适用于军事侦察、安防监控、工业检测等需要对微小热源目标进行快速识别的应用场景。

功能特性

• 自动识别定位：实现对红外图像中微小目标的自动识别与精确定位
• 多尺度特征融合：采用特征金字塔网络(FPN)技术，有效提升小目标检测精度
• 背景干扰抑制：包含专门的图像预处理模块，有效抑制复杂背景干扰
• 统计分析功能：提供目标尺寸统计和检测置信度评估功能
• 批量处理支持：支持批量处理和多格式红外图像输入（.jpg/.png/.bmp）

使用方法

1. 准备数据：将待检测的红外图像放置在指定输入目录，支持320×240至1920×1080像素分辨率
2. 参数配置：根据需要调整检测灵敏度阈值和处理区域选择参数
3. 执行检测：运行主程序启动检测流程
4. 获取结果：系统将生成标注图像、检测报告、统计数据和置信度曲线

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 16.04+
• 内存：至少8GB RAM（推荐16GB）
• 存储空间：至少2GB可用空间
• 软件依赖：MATLAB R2020a+ 或 Python 3.7+（根据实现版本确定）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像数据的读取与预处理、基于多尺度特征融合的目标检测算法执行、检测结果的验证与优化、结果数据的统计分析与可视化输出，以及检测报告和标注图像的文件生成功能。该文件作为整个系统的调度中心，协调各功能模块有序工作，确保检测任务的完整执行。