Overview of infrared dim and small target detection methods

### 红外微弱小目标检测方法概览 #### 摘要及背景 本文主要探讨了红外微弱小目标检测技术的研究进展与应用现状。在现代高科技战争背景下，红外目标检测技术相较于雷达系统展现出显著优势，能够在复杂的背景如云层杂波或海浪中远距离发现目标。民用领域，该技术同样得到了广泛应用和发展。文章首先概述了红外微弱目标的基本特征，随后总结了近年来一些经典改进的红外小目标检测方法原理与步骤，并对比了几种经典算法（高斯滤波、均值滤波、中值滤波、形态学处理及自适应维纳滤波）之间的差异。这些内容为学习红外小目标检测算法提供了基础，并有助于进一步研究改进的红外小目标检测算法。 #### 引言部分 引言部分简要介绍了红外目标检测技术在现代高科技战争中的重要地位。红外目标检测技术利用背景杂波与微弱目标之间红外辐射的差异来尽可能地过滤掉杂波，识别真实目标。在实际应用中，红外微弱小目标检测与跟踪技术可广泛应用于军事领域的预警与精确打击系统，以及环境保护等生活方面的多个方面。尽管红外微弱小目标检测技术对未来的发展具有重要意义，但由于小目标成像面积较小且没有固定形状结构，像素尺寸通常低于80像素，并且背景复杂，因此其检测技术成为重要的研究突破方向。 #### 方法分类 红外微弱小目标检测算法大致可以分为两类：预跟踪检测和后跟踪检测。 - **预跟踪检测**：在未对目标进行跟踪之前，先通过各种算法筛选出可能的目标候选区域，再进行后续的精确检测与识别。常用的预跟踪检测方法包括： - **高斯滤波**：通过高斯函数对图像进行平滑处理，减少噪声干扰。 - **均值滤波**：计算每个像素邻域内的平均灰度值作为该像素的新值，有效去除随机噪声。 - **中值滤波**：选取像素邻域内中间值作为该像素新值，特别适用于消除椒盐噪声。 - **形态学处理**：利用膨胀与腐蚀操作对图像进行处理，提取目标边缘信息。 - **自适应维纳滤波**：根据图像局部特性调整滤波参数，实现对噪声的有效抑制同时保留更多细节信息。 - **后跟踪检测**：在已经建立目标跟踪的基础上，进一步分析并优化跟踪效果。这种方法通常需要结合运动模型和外观模型，提高跟踪精度。 #### 算法对比 文章还比较了几种经典算法之间的区别： - **高斯滤波**：适用于去除高斯分布的噪声，但可能会模糊目标边界。 - **均值滤波**：简单易行，适合去除随机噪声，但会降低图像对比度。 - **中值滤波**：特别适用于去除椒盐噪声，同时能较好保持边缘信息。 - **形态学处理**：适用于提取特定形状的目标，如边缘和轮廓。 - **自适应维纳滤波**：根据图像的局部特性动态调整滤波器参数，能有效去除噪声同时保持图像细节。 红外微弱小目标检测技术在理论研究与实际应用方面均取得了重要进展。通过对不同检测算法的深入理解与实践，可以为未来的技术突破提供有力支持。