海空背景下红外图像背景抑制及目标检测算法研究的综述报告

海空背景下红外图像背景抑制及目标检测算法研究的综述报告海空背景下红外图像的背景抑制和目标检测是一项关键技术，对于保障国家海空安全和军事作战具有重要意义。在海空背景下，光照条件、天气变化以及海况等诸多因素会极大地影响红外图像的质量和目标检测效果，因此需要采用必要的措施对其进行处理。下文将从红外图像背景抑制和目标检测两方面进行综述，介绍现有模型及其应用情况，总结研究现状和存在问题，展望未来发展趋势。一、红外图像背景抑制红外图像背景抑制是指从红外图像中自适应地剔除背景信息，保留目标信息，以提高目标检测的准确率和鲁棒性。目前主要采用的方法有基于统计分析的方法、基于小波去噪的方法、聚类方法和时空滤波法等。基于统计分析的方法典型的方法是高斯混合模型（GMM），该方法假设背景图像是由多个高斯分布组合而成的，利用最小描述长度（MDL）准则和贝叶斯准则对其进行参数估计和像素分类，从而得到前景目标。该方法不需要预先标注前景目标和背景像素，对复杂的背景有一定的鲁棒性，但其准确率受灰度变化和图像噪声影响较大，且对目标轮廓的分割效果一般。基于小波去噪的方法这类方法主要采用离散小波变换（DWT）进行频域分析，对图像信号进行去噪和平滑处理，剔除背景干扰，使得能够更好地对目标进行分割和识别。其中，基于双向立体小波变换（BWST）的方法具有较好的抗噪性能和细节保留能力，能够有效地抑制复杂环境下的背景噪声，优化图像质量，提高目标检测的精度。聚类方法该类方法将图像像素分成若干个簇，其中每个簇分别代表背景和目标区域，然后根据聚类结果进行目标检测。聚类方法能够有效地处理灰度和背景多样性，但缺点在于对于目标及其边缘的分割不够清晰，容易发生过分割和欠分割现象。时空滤波法这类方法利用图像像素在时间和空间上的相关性，提出了各种时空滤波方法，如基于空间降噪、时间差分以及尺度空间等策略的方法。其中，基于立体匹配时间滤波器（STMF）的方法具有很好的丢失保持和热点抑制能力，能够有效地过滤背景干扰和热点，提高目标检测的灵敏度和准确度。二、红外图像目标检测红外图像目标检测是对图像中的目标进行识别和分割的过程。目前主要采用的方法有基于特征的方法、基于深度学习和卷积神经网络（CNN）的方法、基于分割和边缘检测的方法以及基于区域提取的方法等。基于特征的方法这类方法主要针对目标形态、颜色、纹理等特征，提取特征向量来描述目标性质和分布情况，以达到目标检测的目的。该方法处理速度较快，但目标表现形式的多样性对其特征描述和识别产生了挑战，同时容易受到光照和背景干扰的影响。基于深度学习和CNN的方法随着深度学习和CNN的不断发展，基于CNN的目标检测方法已经成为当前最流行和有效的方法之一，具有较好的准确度和鲁棒性。典型的模型包括R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO等。这类方法需要大量的样本和计算量，并且对计算资源的要求较高，但可以实现端到端的学习和自适应的目标检测效果。基于分割和边缘检测的方法该类方法主要针对目标分割和边缘检测，包括基于分水岭变换、边缘检测算子、聚类和曲线拟合等方法。这些方法需要预先进行图像分割和处理，提取目标的边缘和形态特征，并进一步进行检测和跟踪。基于区域提取的方法该类方法主要从图像中区域提取的角度进行目标检测，包括基于区域融合的方法、基于区域生长的方法和NAM方法等。这些方法通过区域的生长和合并，能够有效地处理复杂背景和多目标的情况，但对于目标表达的多样性和分布不均衡性的问题，处理效果有待进一步提高。总体来看，红外图像背景抑制和目标检测是一项极具挑战性和应用价值的研究领域，需要综合运用多种方法和技术。未来，可从以下方面进行深入研究：针对复杂背景下的分割和处理问题，研究基