【摘 要】
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红外弱小目标检测与跟踪是计算机视觉领域的研究热点。由于红外图像中弱小目标空间尺度小、强度弱,因而其形状、颜色、纹理特征不明显,且极易受复杂背景和噪声的干扰,导致提升目标检测算法性能的难度大大增加。随着红外弱小目标检测技术研究的不断探索,各类检测算法应运而生。针对这一难题,本文分别研究了基于改进动态规划检测前跟踪（Dynamic Programming Track Before Detect,DP-
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红外弱小目标检测与跟踪是计算机视觉领域的研究热点。由于红外图像中弱小目标空间尺度小、强度弱,因而其形状、颜色、纹理特征不明显,且极易受复杂背景和噪声的干扰,导致提升目标检测算法性能的难度大大增加。随着红外弱小目标检测技术研究的不断探索,各类检测算法应运而生。针对这一难题,本文分别研究了基于改进动态规划检测前跟踪（Dynamic Programming Track Before Detect,DP-TBD）算法和基于深度学习的红外目标检测方法。主要研究内容如下:（1）针对红外图像复杂背景导致目标检测虚警率升高和计算量大的问题,提出了基于局部梯度强度图的DP-TBD（LIG-DP-TBD）改进算法。首先通过预处理获得图像的局部梯度强度图,基于局部强度及帧间相关性构造值函数,通过对值函数的多帧积累,最终确定目标的状态信息,获得目标检测结果。在不同红外场景下实验结果表明,LIGDP-TBD算法恒定虚警的检测率要高于传统DP-TBD算法和其他单帧检测算法。（2）针对目标运动轨迹受到背景遮挡导致目标丢失的问题,提出了基于轨迹拟合后验概率的DP-TBD（TF-DP-TBD）算法。首先对回溯航迹进行直线拟合,得到状态转移向量和状态转移矩阵。然后根据贝叶斯原理构造基于状态转移的后验概率密度函数,作为惩罚因子加入到值函数中,实现对目标运动状态的约束。最后通过值函数的积累,返回检测结果。通过真实红外场景下的实验,验证了算法的可行性和有效性。（3）基于深度学习方法在目标检测方面的优良性能,受到医学图像分割网络的启发,将小目标检测转化为前景目标和背景的分割问题,构建了基于分割网络架构的红外目标检测框架。采用“编码-解码”网络结构,增加不同层特征的融合交互,提出了上下文对称融合（Contextual Symmetric Fusion,CSF）网络模型。完成了基于小样本数据集的网络模型训练。由测试结果可知,在主要的目标检测指标上,改进的网络模型获得了较好的性能。
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