MATLAB自适应滤波与形态学处理的红外小目标智能检测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过预处理增强红外图像质量，利用自适应滤波抑制背景噪声，结合形态学运算提取目标特征，并设计分类器实现小尺寸目标的精确识别与定位，提升检测效率与准确率。

详 情 说 明

基于自适应滤波与形态学处理的红外小目标智能检测系统

项目介绍

本项目开发了一种针对红外图像中小尺寸目标的自动检测算法系统。系统通过预处理增强图像质量，采用自适应滤波技术抑制复杂背景干扰，结合形态学运算提取潜在目标特征，并利用深度学习分类器实现小目标的精确识别与定位。该系统可有效提升红外弱小目标的探测能力，适用于军事侦察、安防监控等多种应用场景。

功能特性

• 自适应背景抑制：采用先进的滤波算法，有效抑制云层、地面杂波等复杂背景干扰
• 多尺度形态学增强：通过多尺度形态学运算增强不同尺寸的小目标特征
• 智能目标分类：基于深度学习的特征分类器实现高精度目标识别
• 多格式支持：支持jpg、png、tiff等多种红外图像格式输入
• 全面输出结果：提供图像标注、坐标信息和轨迹分析等多种输出形式

使用方法

1. 准备输入图像：确保红外图像分辨率不低于640×480像素，目标尺寸通常在3×3至9×9像素范围内
2. 运行检测系统：系统支持单帧图像或连续帧序列处理
3. 获取检测结果：

- 标注目标位置的检测结果图像 - 包含目标坐标、置信度和尺寸的文本文件 - 连续帧输入时可生成目标运动轨迹分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux
• 内存：至少8GB RAM
• 存储空间：1GB可用磁盘空间
• 软件依赖：MATLAB R2020b或更高版本
• 深度学习框架：需要深度学习工具箱支持

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像预处理、自适应背景抑制滤波、多尺度形态学目标增强操作、潜在目标特征提取、基于深度学习的分类识别算法、目标位置精确标定以及结果输出与可视化展示等功能模块。