红外弱小目标图像增强方法的研究的综述报告

红外弱小目标图像增强方法的研究的综述报告红外弱小目标图像增强方法的研究综述摘要：由于红外传感器的特殊性质，在红外图像中，目标一般比背景亮度低，大小小，并且存在热噪声、热流等干扰信息，使得目标检测与识别难度增加。因此，如何有效增强红外弱小目标图像，提高目标检测与识别的精度是研究的重要方向。本文将综述近年来红外弱小目标图像增强方法的研究进展。关键词：红外弱小目标、增强方法、图像处理一、引言红外传感技术已被广泛应用于国防安全、工业制造等领域，然而红外图像中的弱小目标增强仍然是研究的难点和热点。与可见光相比，红外传感器能够穿透烟雾、雾霾等不良气象条件，能够在夜间等光线暗弱的情况下进行探测，因此受到广泛的关注。红外弱小目标在其波段内是非常明显的，但是目标与背景之间具有很小的对比度，且存在热噪声、热流等因素影响，使得检测难度增加。因此，如何有效增强红外弱小目标图像，提高目标检测与识别的精度是研究的重要方向。二、红外弱小目标图像增强方法1.基于空间域的方法空间域方法是最为基础和直观的红外弱小目标图像增强方法。该方法中，主要通过图像直接处理来实现对目标图像的增强。常用的算法有暗通道先验、直方图均衡化、自适应中值滤波等。暗通道先验算法是一种基于最小化图像暗通道先验的单幅图像增强方法。暗通道先验是在图像中寻找暗通道中数量最小的像素，然后通过对该像素进行增强，梯度裁剪等方法来实现图像增强。直方图均衡化是一种传统的图像增强算法，通过调整图像亮度分布，使得图像的对比度、亮度和细节受到改善。自适应中值滤波是一种常用的消除图像噪声的算法。其通过对图像像素进行滤波，消除只出现在少数像素的强噪声，从而增强图像细节。2.基于频域的方法基于频域的方法是一种常见的图像增强方法，它将图像转化为傅里叶频谱，将图像的处理转化为频率域变换，以实现图像的增强。常见的算法有低通滤波器、高通滤波器等。低通滤波器一般用于滤除高频信号，保留低频信息，遵循低高频信号之间的互补性。高通滤波器一般用于滤除低频信号，保留高频信息，从而提高图像的细节和清晰度。3.基于深度学习的方法基于深度学习的方法是近年来兴起的一种红外弱小目标图像增强方法。深度学习通过多层神经网络的组合，可以对大量数据进行训练，从而识别和提取特征。常见的算法有卷积神经网络（CNN）、自编码器、生成对抗网络等。在卷积神经网络中，通过模型的优化，可以对目标进行定位和分割，从而实现图像分析和处理。自编码器则是一种无监督学习算法，通过对编码输入数据进行压缩，重新构造输出图像从而实现图像的增强。生成对抗网络则是由两个神经网络协同作用而达成互补的效果，即让一个神经网络生成真实感图像，而另一个神经网络就是用于判定生成的图像是否为真实图像。三、发展趋势目前，红外弱小目标图像增强方法发展趋势是基于深度学习的方法，在红外图像增强领域，深度学习方法表现良好，能够处理大量复杂的数据。同时该方法具有较高的自适应性和鲁棒性，能够适应各种复杂的环境和不同种类的图像，从而更好地实现目标的检测和识别。此外，基于深度学习的方法还能够结合传统的空间域和频域方法，从而进一步提升图像增强的效果。四、结论红外弱小目标图像增强是红外图像处理领域中遇到的主要问题之一。本文综述了基于空间域、频域和深度学习的红外弱小目标图像增强方法，在当前的研究热点中，基于深度