基于MATLAB的红外图像特征提取与目标智能识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现红外图像预处理、特征提取与目标分类，可自动识别军事目标（车辆、人员、建筑等），适用于复杂背景下的红外侦察场景，具备实时处理与高精度识别能力。

详 情 说 明

基于红外图像特征提取与分类的目标智能识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的红外图像目标智能识别系统，专门用于处理和分析红外侦察与监控场景下的图像数据。系统能够自动完成从图像预处理到目标识别与标记的全流程，可有效识别复杂背景下的军事目标（如车辆、人员、建筑等），具备实时处理与高精度识别的能力，适用于军事、安防等领域的红外监测应用。

功能特性

• 红外图像增强：采用先进的红外图像增强技术，提升图像对比度与目标显著性，抑制背景噪声。
• 形态学目标分割：利用形态学处理方法，精确分割出图像中的热源目标区域。
• 智能特征分类：基于深度学习技术构建分类模型，实现高精度目标类别识别。
• 多格式输入支持：支持.jpg、.png、.tiff等多种常见图像格式。
• 结果可视化输出：自动生成带有目标位置矩形框、类别标签及置信度的标记图像。
• 分析报告生成：可选输出包含热源分布等详细信息的文本分析报告。

使用方法

1. 准备数据：确保输入的红外图像分辨率不低于320×240像素，且包含可见的热源目标。
2. 运行系统：启动主程序，系统将自动加载并处理图像。
3. 查看结果：处理完成后，系统将输出标记图像及识别结果。用户可选择是否生成热源分布分析报告。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2020a或更高版本。
• 硬件建议：至少4GB内存，支持GPU加速（推荐）以提升深度学习处理速度。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，其主要功能包括：初始化系统参数与环境、读取并验证输入图像数据、执行红外图像增强与预处理操作、利用形态学方法进行目标区域分割、调用深度学习模型提取目标特征并完成分类识别、生成带有目标标注框与类别信息的结果图像，以及根据用户需求输出热源分析报告。