热红外图像小目标检测算法综述

在热红外遥感领域中，小目标检测被视为一项具有重要意义的研究方向。其主要目的是通过热红外图像提取出诸如人、车、建筑物等的小目标，并为其后续的目标识别和行为分析等应用场景提供基础数据。本文旨在探讨热红外图像中小目标检测的三种典型算法方案，并详细阐述其实现原理、特性及优缺点情况。同时结合不同应用场景进行性能对比，并展望未来的发展趋势。

一、引言

热红外遥感图像是遥感技术中的重要分支，在地理调查、灾害评估等领域发挥着关键作用。其中包含了地物物体热辐射信息这一核心要素，并具备较高的隐私保护性与安全性特点。然而，在实际应用中发现，在热红外图像中若要有效识别这些被周围大面积区域所遮盖的小目标往往面临较大的技术挑战。近年来随着计算机视觉技术的进步相关研究主要经历了从基于手工特征提取的传统方法向深度学习算法的转变现已成为一个非常活跃的研究领域。

二、概述

本论文着重阐述若干具有代表性的热红外图像小目标检测方法。
这些方法各自具有独特的特性，
涵盖基于边缘检测的方法、
基于区域生长的方法以及
以深度学习为基础的方法。
它们在实现过程中各有不同，
下面将逐一进行详细阐述。

2.1 算法一：基于边缘检测的算法

基于边缘检测的算法是一种传统的热红外图像小目标检测方法。其核心思路是通过应用边缘检测算子来获取图像中的边界信息，并经过一系列的操作步骤最终识别出小目标。该方法具有结构简单、计算负担轻的特点，在处理具有明显边界的小目标时表现出良好的性能。然而，在处理那些边界模糊的小目标时其表现较为欠佳，并且容易受到噪声干扰。

2.2 算法二：基于区域生长的算法

以下是对原文的有效同义改写版本

2.3 算法三：基于深度学习的算法

基于深度学习的方法近年来发展迅速，在计算机视觉领域占据重要地位。这类方法在处理小目标时展现出良好的适应能力，在形状、尺寸以及背景等方面表现突出，并能通过动态优化模型参数来显著提升检测精度。然而，在应用中该方法需要大量训练样本和计算资源，并且需要根据不同场景进行具体优化处理以满足需求。

该算法采用深度学习技术对热红外图像进行分析与识别，并具体包含训练与检测两个核心环节。

在训练阶段的第一步就需要准备好训练数据，在这一过程中一般使用人工标注的方法来标识出图像中的小型目标。接着借助深度学习框架（例如TensorFlow或PyTorch）搭建深度神经网络架构，并运用优化算法（如随机梯度下降法）来微调模型参数，在测试过程中就能有效地识别出这些小型目标。

在检测阶段中，在线接收待测热红外图像后经深度神经网络处理生成空间特征矢量及分类结论；随后应用非极大值抑制（NMS）方法对分类输出进行精炼与去噪处理；从而确定小目标的具体位置及其所属类别。

1. R-CNN算法

R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）是一种基于区域增长机制的深度学习模型。主要依赖于人工标注技术，在训练数据集中识别出各个目标物体后，在每一阶段分别执行特定的任务：首先生成所有可能的目标检测候选框，并为每个候选框分配位置信息；接着，在这一系列预处理之后，在后续阶段中使用预训练好的深度神经网络模型自动提取各个候选框对应的空间位置特征；最后根据这些空间位置特征的信息结合其他辅助信息对各个检测候选框进行分类判断和最终筛选输出结果。整个过程主要包括以下几个关键步骤：第一步是根据图像预处理生成所有的检测候选框；第二步是人工为训练数据中标注相应的目标物体；第三步是通过深度神经网络提取各候选框对应的空间位置特征；第四步则是根据各候选框的位置信息进行分类判断并最终筛选输出结果。

通过Selective Search Algorithm对目标图像实施区域增长算法,从而生成多个候选区域

（2）将每个候选区域输入到深度神经网络中，提取出特征向量。

该系统通过SVM（Support Vector Machine）算法对特征向量进行处理和分类工作，并识别并确定每个候选区域所属的类别类型。

通过NMS算法对分类结果进行去噪处理，并去除置信度较低的预测框；最终确定候选区域的目标位置及其分类信息。

2. Faster R-CNN算法

Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）算法是对R-CNN算法的优化提升。其核心理念在于通过基于Region Proposal Network（RPN）技术对图像进行初步筛选，并从中筛选出潜在区域作为候选区域。随后，在这些候选区域内应用深度神经网络模型提取特征并对其进行分类。

（1）构建RPN网络，对图像进行区域生长，生成若干个候选区域。

（2）将每个候选区域输入深度神经网络中，提取出特征向量。

（3）利用SVM算法对特征向量进行分类，得到每个候选区域的类别信息。

采用NMS算法对分类结果进行处理后去除不符合条件的对象, 通过该方法能够明确的小目标定位及其所属类别信息

3. YOLO算法

YOLO（You Only Look Once）算法是对Faster R-CNN算法的优化。其主要思路是将目标检测与分类两个任务结合为一个过程，并实现了这一目标。详细描述了其具体实现流程。

（1）将图像划分为若干个网格，每个网格负责检测对应区域内的目标。

（2）对于每个网格，预测目标的位置和类别信息。

（3）通过非极大值抑制算法对预测结果进行筛选与去除非目标对象的步骤处理后, 最后获得小目标的具体坐标及其类别信息.

三、应用与展望

该细粒度目标识别技术已在安防、军事及医疗等多个领域展现出广阔的前景。在人工智能与信号处理领域持续发展下，在线下的热红外图像小目标检测算法其应用范围也将不断扩大。
未来研究方向包括以下几个方面：

在多样的应用场景下，相应设计适合当前场景的深度学习模型，并优化其小目标检测的精确度和抗干扰能力。

（2）将多种检测算法进行融合，实现优势互补，提高检测效果；

（3）研究先进模型压缩与加速技术，并将其应用于基于深度学习的热红外图像小目标检测算法中去，从而实现了对该算法运行速度的显著提升。

四、结论

本文综述了热红外图像小目标检测的主要算法类型及其特点。具体包括基于边缘检测、区域生长以及深度学习的方法。各具特色，在实际应用中需根据具体情况选择最合适的方案以达到最佳检测效果。随着深度学习技术的快速发展与成熟度提升，在热红外图像的小目标检测领域中，基于深度学习的方法正在逐渐占据更重要的位置。展望未来，在安防、军事以及医疗等多个领域中该技术有望展现出更为广阔的前景与应用潜力。