基于高阶统计量的红外弱小目标检测的开题报告一、研究背景与意义随着军事、民用领域对于红外成像技术的不断需求，红外弱小目标检测技术逐渐成为了红外图像处理领域的研究热点。针对红外弱小目标检测的主要挑战在于红外背景杂波干扰较大，弱小目标与背景之间的差别很小，而且弱小目标通常存在尺寸小，信号弱，光照条件差等问题。因此，红外弱小目标检测具有较高的工程应用价值。在过去的研究中，采用了各种方法对红外弱小目标检测进行研究，如基于统计模型的方法、基于深度学习的方法等。其中，基于高阶统计量的红外弱小目标检测方法在近些年得到了广泛关注。该方法主要通过对红外图像进行特征提取，提高弱小目标与背景的区分度，从而实现有效的红外弱小目标检测。基于高阶统计量的红外弱小目标检测方法较之传统方法，具有简单、高效的优点，因此在工程应用中被广泛采用。但是，该方法在实际应用中仍存在一些问题，如对光照条件的敏感性等。因此，对这些问题展开深入的研究具有重要的理论与实际意义。二、研究内容和技术路线在研究基于高阶统计量的红外弱小目标检测的基础上，本课题将针对该方法在实际应用中存在的问题进行深入的研究，以提高其实用化性能，具体研究内容包括：1、基于光照条件的红外弱小目标检测方法研究针对基于高阶统计量的红外弱小目标检测方法在光照条件较差的情况下表现不佳的问题，本课题将展开基于光照条件的红外弱小目标检测方法研究。通过提取不同光照条件下的特征，并对不同特征进行融合，提高红外弱小目标的检测性能。2、基于多特征融合的红外弱小目标检测方法研究本课题将研究基于多特征融合的红外弱小目标检测方法，通过提取不同的特征，并对不同特征进行融合，以提高红外弱小目标的检测性能。3、基于小样本学习的红外弱小目标检测方法研究针对基于高阶统计量的红外弱小目标检测方法在样本较少的情况下表现不佳的问题，本课题将展开基于小样本学习的红外弱小目标检测方法研究。通过利用深度学习算法，对样本进行增强，提高红外弱小目标的检测性能。针对以上研究内容，本课题将采用以下技术路线进行研究：1、对红外弱小目标检测的原理与方法进行研究，分析其优缺点；2、针对常见问题，分别进行实验研究；3、结合实验结果，分析优化红外弱小目标检测方法的策略，提出新的解决方案。三、研究目的和意义本课题的主要目的是针对基于高阶统计量的红外弱小目标检测方法在实际应用中存在的问题，提出新的解决方案，提高其实用化性能。具体目的包括：1、分析红外弱小目标检测技术的发展状况和存在的问题，探索新的解决方案；2、实验研究不同的解决方案，比较其检测性能，并提出优化策略；3、进一步提高基于高阶统计量的红外弱小目标检测技术的实用性，为军事、民用等领域的红外弱小目标检测提供可靠的技术支持。四、研究内容的创新之处本课题的主要创新点在于：1、提出基于光照条件的红外弱小目标检测方法，解决该方法在光照条件较差的情况下表现不佳的问题；2、提出基于多特征融合的红外弱小目标检测方法，通过对不同特征进行融合，提高了红外弱小目标的检测性能；3、提出基于小样本学习的红外弱小目标检测方法，减少训练样本量，提高检测性能。以上创新点均针对基于高阶统计量的红外弱小目标检测方法在实际应用中存在的问题，具有一定的实际应用价值。