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基于视觉显著性的红外小目标检测算法研究的开题报告
一、选题背景
红外小目标检测是红外成像技术领域中的一个重要应用，广泛应用于航空、航天、军事和民用领域。随着红外成像技术的发展和改进，红外小目标的探测越来越精确，但红外小目标探测仍然存在很多难点，如对噪声、复杂背景和目标变形的鲁棒性，对低对比度目标的精确探测等等。
基于视觉显著性的小目标检测方法已经被广泛研究和使用，其核心思想是通过分析图像中的视觉显著性信息，将显著性高的区域作为红外小目标所在的区域。这种方法可以提高红外小目标的探测精度和覆盖范围，具有较高的实用价值。
二、研究目标
本次研究旨在基于视觉显著性的方法，研究红外小目标的探测技术，主要目标有以下几点：
1.分析和比较已有的红外小目标检测方法，找出其优缺点；
2.提出一种基于视觉显著性的新型红外小目标检测方法，并进行性能评估；
3.针对该方法在不同环境下存在的问题，提出解决方案。
三、研究内容和方法
1.红外小目标检测方法的分析和比较
本研究将对目前主流的几种红外小目标检测方法进行分析和比较，准确评估其优缺点，找出其局限性。这些方法包括灰度阈值法，径向对称性卷积法，局部自适应阈值法，以及基于视觉显著性的方法等。
2.基于视觉显著性的红外小目标检测方法的设计和实现
针对目前市面上的一些小目标检测方法存在的问题，本研究将提出一种基于视觉显著性的红外小目标检测方法。本方法将综合运用视觉显著性计算和高斯混合模型等算法，从图像中提取出目标物体所在的区域。
3.性能评估和优化
本研究将对所提出的方法进行性能评估，包括灵敏度、精度、召回率等指标的评估。同时，针对该方法在不同环境下表现出的问题，如抗噪能力、对低对比度目标的探测能力等，本研究将提出一些优化策略和解决方案。
四、预期成果
一旦本研究目标达成，我们预期得到以下成果：
1.对目前主流的红外小目标检测方法进行分析和比较，找出各自的优缺点，为今后的研究提供基础和指导。
2.提出一种基于视觉显著性的红外小目标检测方法，能够有效地提高探测精度，对不同环境下的小目标探测具有高的鲁棒性和通用性。
3.在本研究的基础上，我们将继续深入研究小目标检测技术，并尝试应用到更多的领域，如安防、气象、航空等。
五、研究计划
本次研究计划分为三个阶段进行：
1.第一阶段（1-2月）：对已有的红外小目标检测方法进行学习和研究，撰写文献综述。
2.第二阶段（3-6月）：提出基于视觉显著性的新型红外小目标检测方法，并进行算法设计和实现。
3.第三阶段（7-9月）：对所提出的算法进行实验评估，分析优缺点，并提出性能优化和改进措施。
六、参考文献（部分）
1.ShanC,GongD,ShenX,etal.Infraredsmall-targetdetectionbasedonmultiscalegradientandsaliency[J].OpticalEngineering,2018,57(11):113104.
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3.LiX,ZhaoJ,WuF,etal.InfraredsmalltargetdetectionbasedonoptimizedsaliencydetectionandadaptiveGaborfilter[J].InfraredPhysics&Technology,2019,96:51-61.
4.DuB,QianL,YangCB,etal.Infraredsmalltargetdetectionalgorithmbasedonweightedsaliencyandadaptivesubspaceprojection[J].InfraredPhysics&Technology,2019,96:154-164.
5.孙小华,吕荣荣,蔡鼎平.面向红外小目标的显著性检测综述[J].红外与激光工程,2017,46(1):53-60.