紅外小目標檢測有什么特點？
紅外小目標檢測 紅外小目標檢測的目標比較小，目標極其容易和其他物體混淆，有一定的挑戰性。 另外，這本質上也是一個小目標領域的問題，很多適用于小目標的創新點也會被借鑒進來。 此外，該數據集還有一個特點，就是分背景，雖然同樣是檢測紅外小目標，區別是背景的不同，我們對數據集進行了統計以及通過人工翻看的方式總結了其特點，如下表所示：
紅外弱小目標的檢測與跟蹤算法有哪些？
紅外弱小 目標的檢測與跟蹤 算法 主要分為兩類：跟蹤前檢測DBT和檢測前跟蹤TBD。 經典的小 目標檢測 與跟蹤方法是DBT，即先根據檢測概率和虛警概率計算單幀圖像的檢測門限，然后對每幀圖像進行分割，并將目標的單幀檢測結果與目標運動軌跡進行關聯，最后進行目標跟蹤，適應于信噪比比較高的情況，常用的方法有：小波分析方法、背景抑制法、基于變換的方法、門限檢測方法。
什么是紅外運動小目標檢測？
適用于復雜背景下紅外圖像信噪比較低時的紅外運動小目標檢測，解決了噪聲干擾目標檢測的問題。 3)進行小目標檢測。 原理簡單、耗時短、實時檢測、便于應用； 計算量小，適合信噪比高的圖像。
什么是小目標檢測與跟蹤方法？
經典的小 目標檢測 與跟蹤方法是DBT，即先根據檢測概率和虛警概率計算單幀圖像的檢測門限，然后對每幀圖像進行分割，并將目標的單幀檢測結果與目標運動軌跡進行關聯，最后進行目標跟蹤，適應于信噪比比較高的情況，常用的方法有：小波分析方法、背景抑制法、基于變換的方法、門限檢測方法。 TBD即對單幀圖像中有無目標先不進行判斷，而是先對圖 摘 要：概述了目標識別技術研究現狀，分析了光譜識別技術的特點。