红外目标检测论文

目标检测识别. 张汝榛. 【摘要】： 近年来随着人工智能的发展,目标检测作为计算机视觉的重要任务之一,在军事和民用领域应用广泛。. 目前基于深度学习的目标

论文摘要: 本文针对复杂背景下红外小目标检测跟踪问题,提出了一种背景自适应的目标检测跟踪方案。针对地面背景下的红外目标检测,采用帧差法,分别提出了跳帧多帧差法和双阈值

1.2.2图像检测与分割 1.2.3红外图像的目标识别 1.2.3.1特征提取与选择 1.2.3.2目标识别 1.3论文的主要内容和结构安排 红外成像原理及红外图像特征-\-\-92.1 热

3林两魁;王少游;唐忠兴;;基于深度卷积神经网络的红外过采样扫描图像点目标检测方法[A];第四届高分辨率对地观测学术年会论文集[C];2017年 4牟新刚;张桂林;丁全心;张国华;周晓;

论文提出了基于卷积神经网络的ISTDU-Net，它可以将输入的红外图像转换为小目标概率似然图。 ISTDU-Net可以检测复杂场景中的多尺度小目标，鲁棒性强。

图1 红外探测及目标识别的整体框架 由于红外成像的探测距离较远,其目标在红外图像中只占几个或十几个有效的像素,呈现为点状或斑点状图案;另外红外图像的对比度和信噪比都较低,大大

•红外面目标点目标随着弹目距离变小而成为面目标。图像分辨率、对比度、图像信噪比提高。可以采用给予分割的方法进行检测。主要方法包括红外图像二维熵分割算法、基于改进C-V模型的分割方法及基

基于YOLOv5的红外目标检测算法*（1.西北工业大学无人系统技术研究院西安710000；2.上海航天控制技术研究所上海201109）目标检测是机器视觉领域最具挑

基于红外图像的特点，本文首先进行了图像预处理，从空间域和频域中进行变换以增强图像中潜在目标，抑制了复杂背景和杂波的干扰，提高了处理后图像的信噪比