1、紅外小目標(biāo)檢測是紅外搜索與跟蹤系統(tǒng)、精確制導(dǎo)系統(tǒng)、自動目標(biāo)識別(automatic target recognition，ATR)系統(tǒng)中的一項關(guān)鍵技術(shù)。ATR系統(tǒng)的主要任務(wù)是對靜止和運動目標(biāo)進行檢測、成像和識別。該系統(tǒng)工作隱蔽性好，有效提供全天候作戰(zhàn)能力，不發(fā)射電磁波，不易受電磁干擾，并能提供高分辨率的圖像數(shù)據(jù)，有利于目標(biāo)識別和反隱，還具有夜視能力和一定的薄霧穿透能力。由于紅外圖像對比度低，目標(biāo)常被大量的雜波和紅外成像器件本身的噪聲干擾

2、，且目標(biāo)尺寸很小。自動目標(biāo)實時探測系統(tǒng)所捕獲的紅外場景圖像背景雜波干擾往往很強，目標(biāo)極為弱小。目標(biāo)缺乏幾何形狀和紋理等特征，可供檢測系統(tǒng)利用的信息很少，小目標(biāo)檢測算法的實時性及精度將直接影響末端制導(dǎo)系統(tǒng)的有效性。所以低信噪比弱小目標(biāo)檢測問題是紅外圖像目標(biāo)實時檢測領(lǐng)域的難題之一。
　　 本文介紹課題研究背景內(nèi)容，總結(jié)目前國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，分析比較現(xiàn)階段重要的小目標(biāo)檢測算法。詳細分析了紅外圖像的背景、噪聲和目標(biāo)信號特性，針對目標(biāo)探測系

3、統(tǒng)中目標(biāo)特征信息不確定性和背景復(fù)雜性帶來的檢測問題，提出了一種對復(fù)雜背景紅外圖像中的小目標(biāo)進行自適應(yīng)檢測的方法。詳細分析了紅外場景圖像的背景、光電探測器件噪聲及雜波和目標(biāo)信號特性。充分利用區(qū)域?qū)Ρ榷刃畔ⅲx相互作用的雙結(jié)構(gòu)元素，利用形態(tài)學(xué)變化方法進行背景估計和濾除。根據(jù)視覺系統(tǒng)原理，構(gòu)建機器視覺模式識別加權(quán)歸一化模型，在沒有先驗信息的情況下自適應(yīng)檢測多種復(fù)雜環(huán)境下弱小目標(biāo)。本文提供了大量小目標(biāo)圖像用于測試該小目標(biāo)檢測算法性能。應(yīng)用ma