红外图像中弱小目标检测技术研究_第1页
红外图像中弱小目标检测技术研究_第2页
红外图像中弱小目标检测技术研究_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

红外图像中弱小目标检测技术研究

摘要：随着红外图像技术日益发展和应用的广泛，红外图像中弱小目标的检测问题日益引起研究者的关注。传统的目标检测方法在红外图像中表现出较差的性能，特别是在检测弱小目标时更为困难。因此，本文对红外图像中弱小目标检测技术进行了深入研究，提出了一种基于深度学习的弱小目标检测方法，并进行了实验验证，证明了该方法的有效性和优越性。

第一章引言

1.1研究背景

红外图像具有遥感、夜间监测等领域的广泛应用，然而在红外图像中，弱小目标的检测一直是一个具有挑战性的问题。传统的目标检测方法在红外图像中无法准确地识别出目标，在弱小目标的检测问题上表现尤为明显。

1.2研究目的

本文旨在探索一种能够有效检测红外图像中弱小目标的技术方法，提高目标检测的准确性和鲁棒性。

第二章相关概念和理论

2.1红外图像

红外图像是一种由红外辐射产生的图像，它记录了被物体辐射出的红外能量，常用于军事、医学、环境监测等领域。

2.2弱小目标

弱小目标是指在红外图像中大小较小、明暗度较低、形状不规则等特征明显弱于背景的目标，例如小型无人机、远程火炮等。

第三章弱小目标检测方法研究

3.1传统的目标检测方法

传统的目标检测方法主要包括基于特征提取与分类器的方法，如Haar特征和SVM（支持向量机）方法等。然而，这些方法对于红外图像中的弱小目标检测效果较差。

3.2基于深度学习的弱小目标检测方法

近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了巨大的突破。本文提出了一种基于深度学习的弱小目标检测方法。该方法采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，并利用目标检测器进行目标的定位和分类。实验结果表明，该方法在红外图像中检测弱小目标的准确率和鲁棒性较传统方法有明显提高。

第四章实验与结果分析

本文在红外图像数据集上进行了实验，比较了传统的目标检测方法和基于深度学习的弱小目标检测方法的性能。实验结果表明，本文提出的方法在检测弱小目标方面具有明显的优势，能够准确地定位和识别红外图像中的弱小目标。

第五章结论与展望

本文通过研究红外图像中弱小目标检测技术，提出了一种基于深度学习的方法，并进行了实验验证。实验结果表明，该方法能够有效地检测红外图像中的弱小目标，提高目标检测的准确性和鲁棒性。然而，本文提出的方法仍然存在一些不足之处，未来还需要通过进一步的研究和改进，提升红外图像中弱小目标检测技术的性能。

综上所述，本文提出的基于深度学习的弱小目标检测方法在红外图像中具有明显的优势。通过采用卷积神经网络进行特征提取和目标定位分类，该方法在准确率和鲁棒性方面都取得了显著提高。实验结果表明，该方法能够有效地检测红外图像中的弱小目标，提高检测的准确性和可靠性。然而，本文提出的方法还存在一些不足之处，需要进一步研

人人文库> 全部分类> 生活休闲 > 网络生活

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论