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基于PSTNN的微小目标红外热像代码（Matlab）。

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简介：
该MATLAB红外代码利用PSTNN算法，对红外图像中的小目标进行检测。该MATLAB程序的核心在于基于张量核规范的部分和方法，从而构建并实现了一套红外小目标检测模型。关于该方法的具体细节和原理，请参阅我们发表的学术论文。参考：Zhang,L.;Peng,Z.InfraredSmallTargetDetectionBasedonPartialSumoftheTensorNuclearNorm.RemoteSens.2019,11,382.

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  • DENTIST-master_infrared_红外_小目标检测_红外影像_红外小目标
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    DENTIST是一种专为提升红外影像中小目标检测精度而设计的方法。通过优化算法处理红外数据，有效增强识别与追踪小型物体的能力，在复杂背景下实现精准定位。 在IT领域尤其是计算机视觉与图像处理方面，红外小目标检测技术具有重要意义，并广泛应用于军事、安全监控及自动驾驶等领域。这是因为红外成像能够在光照不足或完全黑暗的环境中提供有效的视觉信息。 1. **红外成像**：这种技术利用物体发出或反射出的红外辐射来生成图像，在夜间和烟雾等恶劣条件下仍能正常工作。 2. **小目标识别挑战**：在红外图象中，尺寸较小的目标往往难以从背景噪声中区分出来。这些目标包括人、车辆及飞机等，它们在这样的环境中通常特征不明显。 3. **RIPI算法应用**：作为专为红外图像中的微小目标设计的一种方法，RIPI（Region of Interest Propagation and Integration）可能涉及对原始数据进行预处理步骤如噪声过滤和增强，并识别感兴趣区域。 4. **基于块的分析策略**：该技术采用局部分块的方式处理图像，这种做法有助于精确地捕捉特征并提高检测精度。 5. **张量加权的重要性**：通过融合不同尺度或方向的信息来突出目标特性同时减少背景干扰，从而改进目标识别效果。 6. **PCA的应用价值**：主成分分析（PCA）用于提取关键信息和简化数据复杂度，在红外图像处理中可以帮助区分目标与背景。 7. **DENTIST-master项目框架**：这可能是一个开源平台，包含实现RIPI算法的代码库，供研究者及开发者使用。用户可以通过编译运行这些代码来评估其在特定场景下的性能。 8. **实际应用场景**：红外小目标检测技术被广泛应用于军事敌我识别、安全监控异常行为发现以及无人驾驶车辆障碍物感知等领域。 9. **持续优化方向**：尽管RIPI算法具备一定优势，但结合深度学习和卷积神经网络等现代技术进一步提升其性能是未来研究的重要方向。
     
  • Matlab红外代码-PSTNN-Based-Infrared-Small-Target-Detection: 适用于matla...
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    本项目提供了基于PSTNN（部分监督孪生网络）的MATLAB代码，用于红外小目标检测。通过创新算法提高复杂背景下的目标识别精度。 该Matlab代码基于张量核规范的部分和实现了红外小目标检测模型，并且详细描述可以在我们的论文《Infrared Small Target Detection Based on Partial Sum of the Tensor Nuclear Norm》中找到，发表于Remote Sens. 2019, 11, 382。
     
  • 基于MATLAB的红外目标跟踪代码
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    本项目基于MATLAB开发，提供一套用于处理和分析红外视频流中目标跟踪问题的代码。通过先进的算法实现高效、准确的目标识别与追踪功能。 红外目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，在安全监控、无人驾驶及航空航天等领域有着广泛的应用价值。本段落提供了一个基于MATLAB实现的红外目标跟踪代码案例，对于学习与研究相关的算法具有一定的参考意义。 作为一种强大的数学计算工具和数据分析平台，MATLAB也非常适合进行图像处理和计算机视觉实验。在红外目标跟踪中，其优势在于丰富的内置函数库以及直观易懂的编程语法，这使得开发者能够迅速搭建并测试多种跟踪模型。 通常来说，红外图像的目标跟踪涉及以下关键步骤： 1. **预处理**：由于可能存在的噪声及背景干扰问题，在该阶段需进行去噪（如应用高斯滤波或中值滤波）、对比度增强以及灰度化等操作以提高目标与背景的区分能力。 2. **目标检测**：采用合适的算法定位图像中的特定对象。在MATLAB环境下，可以利用vision.HistogramBasedTracker、vision.KalmanFilter等内置工具实现这一过程。 3. **特征提取**：从目标中抽取显著特性，如形状、颜色和纹理信息，并通过这些属性来辅助后续跟踪操作。常用的特征包括HOG（方向梯度直方图）与SIFT（尺度不变特征变换）等方法。 4. **目标追踪**：基于已获取的特性选择适当的算法进行实际追踪工作。常见的方案有卡尔曼滤波、粒子滤波、光流法和自适应运动模型，MATLAB中提供了vision.KalmanFilter及vision.BayesFilter等功能来简化实现流程。 5. **状态更新与评估**：根据前一帧的目标位置信息以及当前帧的特征匹配结果不断调整目标的状态估计，并通过计算IoU（交并比）或定位误差等方式对跟踪效果进行评价，以确保追踪性能满足需求。 6. **循环迭代**：重复执行上述步骤直至完成整个追踪过程为止。 在提供的代码库中，你可以找到作者实现的具体算法细节。阅读理解这些代码有助于掌握如何利用MATLAB环境集成各项技术构建完整的红外目标追踪系统，并且为后续改进与优化现有方案提供了可能方向。 这一实例对于希望深入了解该领域技术的开发者来说非常有价值，它不仅帮助你熟悉基本处理技巧还能指导你在实际项目中应用计算机视觉算法。通过学习和实践可以提升你的专业技能水平。
     
  • 飞机的小目标红外图像
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    飞机的小目标红外图像是一篇探讨利用红外技术在复杂背景下识别和跟踪小型飞行器或地面移动物体的研究文章。通过分析特定波长下的热信号变化，提高目标检测精度与效率，适用于军事侦察、民用监控等多个领域。 此资源包含飞机离开机场的红外图像，背景干净整洁，目标清晰可见，适合作为目标识别算法的实验样本。
     
  • 基于Matlab的红外目标图像跟踪处理
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    本研究利用MATLAB平台开发了一套高效的红外目标图像跟踪系统，旨在优化算法以实现精准、实时的目标追踪与识别。通过实验验证了系统的可靠性和优越性。 利用MATLAB进行红外目标跟踪处理，主要包括图像处理方面的代码编写工作。
     
  • 基于图像块的IPI红外弱小目标检测
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    本研究提出了一种基于图像块处理的创新方法，专门针对IPI（IRST光电平台）系统中的红外弱小目标检测问题，有效提升了微弱信号下的目标识别能力。 【IPI方法详解】 IPI（Iterative Projected Pursuit）是一种在图像处理领域用于检测弱小目标的有效算法，在红外成像中有广泛应用，尤其是在军事、航空航天及监控等领域。这些领域的应用场景中，红外信号往往微弱且易被噪声掩盖。 红外图像是通过温度差异生成的，因此包含大量背景信息和细微的目标信号。IPI方法通过迭代投影追求策略在高噪声环境下有效分离出目标，提高检测精度与鲁棒性。其核心在于将图像分块处理，简化全局优化问题为局部化的问题解决方式。 【算法步骤】 1. **图像分割**：首先对原始红外图进行切割成多个小块。 2. **特征提取**：从每个小块中抽取灰度值、边缘信息或纹理等关键特征。 3. **降噪处理**：利用投影技术（如PCA或L1正则化）去除背景噪声，增强目标信号的可见性。 4. **迭代优化**：通过反复调整投影方向和权重来逐步改善检测效果，提高目标与背景之间的对比度。 5. **定位分析**：在迭代过程中比较不同图像块以识别潜在的目标位置。这一步通常涉及阈值设定及连通成分分析等技术确定最终的坐标信息。 6. **结果汇总**：将所有小区域的结果整合起来生成完整的检测报告，提供目标的确切位置和形状。 【相关代码文件解析】 - `APG_IR.m`：可能实现自适应梯度下降功能，用于优化投影权重或方向。 - `winRPCA_median.m`：采用窗口化鲁棒主成分分析（RPCA）进行降噪及背景建模，并结合中值滤波器增强抗干扰性能。 - `main.m`：作为主要执行文件调用上述函数实现IPI流程。 - `pos.m`：可能包含定位算法的具体实施细节。 - `readme.txt`：提供关于项目的技术说明或使用指南文档。 - `result`：存放检测结果的图像和数据集的位置。 - `image`：存储原始红外图片文件夹。 综上所述，IPI方法通过分块处理与迭代优化，在复杂背景噪声条件下实现高效的小目标定位。相关代码展示了该算法的具体实施过程，并为研究者提供了宝贵的资源支持。
     
  • 基于Yolov5的红外小目标检测
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    本研究采用YOLOv5框架，专注于提升红外图像中小尺寸物体的识别精度与速度，推动热成像技术在复杂环境中的应用。 YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测模型，在处理红外小目标检测方面表现出色。在现实世界的应用中，红外成像技术常用于夜间或低光照环境下的视觉感知，而小目标检测则对于识别远处或细节微小的物体至关重要，例如无人机监控、安全监控和自动驾驶等领域。 YOLO（You Only Look Once）系列模型以其高效性和实时性著称。从YOLOv1到YOLOv5，该系列不断优化并改进了目标检测性能。在前几代的基础上，YOLOv5引入了多项创新技术，例如数据增强、更优的网络架构以及训练策略等，这些措施使它在小目标检测方面有了显著提升。 首先，在数据增强方面，YOLOv5利用随机翻转、缩放和裁剪等多种方法扩充其训练集，并增加模型对各种场景下的泛化能力。这对红外小目标检测尤为重要，因为这类目标通常存在尺寸变化及复杂光照条件等问题。 其次，网络架构上，YOLOv5采用了更高效的卷积神经网络（CNN）结构，包括Focus模块和SPP-Block等创新组件。这些设计有助于融合输入图像的不同部分，并捕捉不同尺度的信息。此外，路径聚合网络（PANet）的应用进一步提升了特征金字塔网络（FPN）的性能，使其能够更好地检测各种大小的目标。 在训练策略方面，YOLOv5采用了一种称为“联合学习”的方法，在一次前向传播中同时训练多个尺度的检测头，从而提高了小目标的识别能力。此外，引入Mosaic数据增强技术进一步增强了模型对目标尺寸变化的适应性。 另外，YOLOv5还优化了损失函数设计，通过平衡分类误差、坐标回归误差和置信度误差等各项指标来提升学习效果，并减少误检与漏检现象的发生。 尽管增加了复杂性，但YOLOv5依然保持较高运行速度，适合实时应用。借助于优化的PyTorch实现，在高性能硬件上快速部署成为可能，满足了实时小目标检测的需求。 最后，红外图像在纹理和对比度方面有别于可见光图像的特点使得模型需要具备更强适应性来处理这类数据集。通过专门针对红外数据进行训练，YOLOv5能够学习到这些差异并提高识别准确率。 综上所述，YOLOv5凭借其强大的数据增强策略、优化的网络架构、高效的训练方法以及对红外图像特性的良好适配，在红外小目标检测方面展现出了显著优势。通过研究相关项目可以深入了解和应用上述技术以实现更精准的小目标检测系统。
     
  • 基于MATLAB的红外小目标探测经典LCM(Local Contrast Method)方法代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的经典局部对比度法(LCM)代码，专门用于处理和分析红外图像中的微弱小目标。 经典论文《A Local Contrast Method for Small Infrared Target Detection》提出的局部对比度图算法LCM(Local Contrast Method)的代码已经调试通过，只需更改路径即可直接运行。如果觉得好用，请点赞支持。
     
  • 红外微小目标检测（红外分析与跟踪）.rar
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    该资料聚焦于红外微小目标检测技术，深入探讨了红外分析和跟踪的方法及其应用，为相关领域的研究提供了宝贵的资源。 在复杂背景下对小目标的检测与跟踪是监视和告警系统的重要环节。结合近年来的研究成果，本段落从空间滤波和时间滤波的角度简要概述了现有的红外小目标检测方法，并分析了未来研究的方向。