基于MATLAB的红外动态目标检测系统 - 交叉熵过渡区提取算法

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了一种创新的红外运动目标检测方法，通过交叉熵理论精确提取图像过渡区域，结合时域分析有效分离动态目标与复杂背景。适用于光照变化明显的红外图像序列，提升检测准确性与鲁棒性。

详 情 说 明

基于交叉熵过渡区提取的红外动态目标检测系统

项目介绍

本项目开发了一种新颖的红外运动目标检测算法，专门针对复杂动态场景下的红外图像序列分析。系统通过交叉熵理论精确提取图像中的过渡区域，有效分离目标与背景，结合时域分析识别运动目标。该方案能够有效应对光照变化、背景干扰等挑战，实现高精度的红外目标检测与跟踪功能。

功能特性

• 交叉熵驱动的图像过渡区分析技术：利用交叉熵理论精确提取红外图像中的过渡区域
• 自适应背景建模：针对复杂动态场景的自适应背景建模能力
• 时域连续性分析：基于时域分析的运动目标识别与跟踪
• 多格式输出支持：提供标注图像、检测数据和性能分析报告等多种输出形式

使用方法

1. 准备输入数据：单通道红外图像序列（.jpg/.png/.bmp格式），序列长度不少于10帧，分辨率不低于320×240
2. 运行主程序开始处理
3. 查看输出结果：

- 带检测框标注的图像序列 - 运动目标检测结果数据表（包含目标位置、大小、运动轨迹等信息） - 检测过程分析报告（包含过渡区提取效果、目标识别精度等性能指标）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：1GB可用空间

文件说明

主程序实现了红外图像序列的完整处理流程，包括图像预处理、过渡区提取、背景建模、运动目标检测和结果输出等核心功能。程序首先对输入的红外图像序列进行质量增强和噪声抑制，随后采用交叉熵方法分析图像灰度分布并精确提取过渡区域。通过自适应背景建模技术分离动态背景，结合时域连续性分析识别真实运动目标，最终生成检测结果和性能分析报告。