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复杂海空背景下红外舰船小目标检测技术研究的综述报告
近年来，随着航空航天技术、海洋开发等领域的快速发展，海空监测和探测任务的需求越来越迫切，对于保障国家安全及经济利益具有重要意义。在复杂的海空环境下，舰船小目标检测技术变得尤为重要，其中红外技术在舰船检测中得到了广泛的应用。
红外技术特别适合舰船目标检测，因为它可以检测到目标的热辐射信号，并且不依赖于环境的照明条件。然而，由于海空的复杂性、气象因素的影响以及舰船目标的小目标特性，红外舰船小目标检测技术仍然面临着诸多挑战。
在国内外的研究中，红外舰船小目标检测技术在不同场景下已经取得了一定的成果，下面将介绍其中几种典型的方法。
第一种方法是基于背景建模的目标检测技术。这种技术将当前图像与背景图像进行比较，并检测出两者之间存在的差异。在背景建模方法中，常用的算法有高斯混合模型（GMM）、自适应混合高斯模型（AMG）等。目前，这种方法在检测小目标方面还存在一些不足，如对复杂背景的适应性差、易受到海浪等气象因素的影响等。
第二种方法是基于深度学习的红外舰船小目标检测技术。这种技术通过对样本数据的学习，自动提取特征，并构建目标检测模型。常见的深度学习算法有卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。这种方法具有较高的检测精度，能够检测出日间和夜间的舰船目标。但是，由于深度学习模型需要训练大量的数据，并且需要较高的计算资源，因此在实际应用中存在一定的限制。
第三种方法是基于传统图像处理技术的红外舰船小目标检测技术。这种技术通过对图像亮度、对比度、锐度等进行处理，提高目标的辨识度。常用的图像处理算法有拉普拉斯算子、差分算子等。这种方法具有简单、快速、低成本等优点，但是检测精度和鲁棒性还需要进一步提高。
总体来说，红外舰船小目标检测技术在复杂海空环境下仍面临许多挑战。未来的研究方向应当集中于开发更加适应复杂海空环境的算法，并结合传感器技术、数据融合等多学科知识，提高检测精度和鲁棒性。