1、低信噪比紅外運動小目標的識別是近年來圖像處理與目標識別領域的一個難點，其任務是從經(jīng)過預處理的圖像序列中發(fā)現(xiàn)滿足條件的運動點目標。其中，預處理算法的目的是抑制各幀圖象中的背景噪聲，削弱其對紅外弱目標的影響、提高信噪比，它對于后續(xù)檢測算法的選擇及實現(xiàn)性能影響很大。 本文在對三種預處理方法：高通濾波、自適應濾波和形態(tài)學濾波進行重點介紹的基礎上，詳細分析了每種方法各自的優(yōu)缺點、并通過仿真試驗加以驗證，總結得出了各預處理方法的適用條件，提

2、出只有根據(jù)實際的場景和檢測需求來選擇才能使預處理算法達到預期的效果。 在小目標檢測算法中，介紹了基于先跟蹤后檢測思想的多級假設檢驗算法及動態(tài)規(guī)劃算法。多級假設算法用根據(jù)圖像信息和系統(tǒng)的要求得到的多級門限對形如“樹”一樣的軌跡進行不斷修剪，最終得到的就是目標所在的樹枝。動態(tài)規(guī)劃算法把最優(yōu)化原理同彈道積分原理結合起來，將小目標檢測問題轉(zhuǎn)化成為在一系列軌跡中尋找灰度累加值最大的線路的問題。通過實驗仿真證明了其確實具有準確檢測小目標的特