目前国内的传统的运动目标提取技术中,往往对图像直接进行二值化处理,将目标从背景中提取出来,其二值化的算法可以采用固定阈值法和自适应阈值法[1]。随着运动目标图像分割技术的发展,从单个阈值进行图像分割,逐渐转入利用多个阈值或自适应阈值进行图像分割，甚至利用智能知识进行图像分割；从仅仅利用图像的一维直方图,逐渐转入充分利用二维或三维图像信息进行图像分割[1]。已研究出的对红外目标的检测方法还有很多种,如神经网络训练、小波分析、图像流法等都有很好的效果,但这些方法都有计算量大和运算复杂等特点,在实际应用中不易硬件实现,不能满足实时信号处理的要求[2]。65152

参考文献

[1]于雪莲.复杂背景条件下红外运动目标的实时探测和跟踪技术[D].南京:南京理工大学,2004.

[2]张金锁,宋利权等.基于带通滤波的红外小目标捕获算法研究.红外与激光工程.2002.31(4):394一396.

[3]陈超.运动目标检测算法及其应用研究[D].武汉:武汉理工大学,2011.

[4]刘松涛, 周晓东, 王成刚. 复杂海空背景下鲁棒的海天线检测算法研究[J] . 光电工程, 2006, 33 ( 8) : 5- 10.

[5]张 峰, 杨树谦, 倪汉昌. 舰船红外图像特征提取及目标识别技术探讨[ J] . 红外与激光技术, 1991, 20 ( 2) : 21- 25.

[6]裴继红.海面舰船红外成像目标的实时识别与跟踪[D].西安：西安电子科技大学，1994.

[7] 魏长安.红外小目标检测与跟踪算法研究[D].哈尔滨工业大学.2009

[8]潘欣艳.视频序列中运动目标检测算法的研究[D].南京:南京邮电大学,2012.

[9]葛成良,范国滨,梁正.基于simulink的红外图像处理算法仿真平台[J].红外与激光工程,2006,35(增):83-88.

[10]李凡.复杂背景抑制及弱小目标检测算法研究[D]. 西安电子科技大学.2010.

[11]王艳.基于FPGA的红外目标检测技术研究[D].西安电子科技大学.2004.

[12] DONG Yu-xing, LI Yan, ZHANG Hai-bo.Research on Infrared Dim-point Target detection and Tracking undersea-Sky-Line Complex Background[J]. Changchun Institute of Optics, Fine Mechanics and Physics, Chinese Academy of Sciences.Proc.of SPIE Vol. 8193 81932J-1-9.

[13]张鹤.运动目标检测算法研究[D].武汉:武汉科技大学,2011.论文网

[14]Tan Liu, Xiang Li. Infrared Small Targets Detection and Tracking based on Soft Morphology Top-Hat and SPRT-PMHT.[J].International Congress on Image and Signal Processing,2010：968-972.

[15] 王鑫. 复杂背景下红外目标检测与跟踪算法研究[D]. 南京理工大学.2010.

[16] 杨磊, 杨杰, 郑忠龙.海空复杂背景中基于自适应局部能量阈值的红外小目标检测[J]. 上海交通大学图像处理与模式识别研究所.2005:41-45.

[17] 谭晓宇，陈谋，姜长生. 改进动态规划算法在小目标检测中的应用[J]. 光电工程.2007:23-27.

[18] 刘向阳.弱小目标检测前跟踪算法研究[D].杭州电子科技大学.2010

[19] 向厚振，张志杰，王鹏.基于FPGA视频和图像处理系统的FIFO缓存技术[J].电视技术，2012，,3（9）:41-43.

红外目标检测处理算法研究现状和参考文献:http://www.751com.cn/yanjiu/lunwen_72635.html