彩色编码强度的matlab代码IR_Small_Target 红外小目标检测资源 代码用于基于广义结构张量（GST）的红外小目标检测方法。 “基于广义结构张量的红外小目标检测”，《电子快报》，2008 模式识别的代码，“基于马尔可夫随机场引导的噪声建模的红外小目标检测”，模式识别，2018年 :star: “用于单个图像中小目标检测的红外补丁图像模型”的代码，IEEE图像处理事务，2013年 该检测公式化为通过apg算法恢复低秩和稀疏矩阵的优化问题。 NRAM模型在“通过非凸秩逼近最小化联合l2,1范数进行红外小目标检测”中的实现 Matlab代码基于张量核规范的部分和来实现红外小目标检测模型。 基于稀疏表示的高光谱图像目标检测 低阶表示的C ++版本 “基于局部强度和梯度特性的红外小目标检测”的实现 实施“多尺度绝对平均灰度差”，“多尺度基于补丁的对比度度量”，“多尺度高斯拉普拉斯算子”，“多尺度局部对比度”，“方差” 红外搜索和跟踪（IRST）系统的技术报告，用于红外图像中的小目标检测。 与“红外补丁图像”模型相比，时间复杂度提高了34.80％，检测概率提高了12.75％，同时使虚警率仍然接

红外车辆图像，标注的是Pascal voc格式。使用福禄克tix660拍摄，与可见光图像相比，红外图像往往分辨率低，图像中的目标轮廓信息弱，边缘模糊、对比度较低，使得红外图像中网络能够提取的特征信息少。

硕士毕业论文，基于OpenCV的红外运动目标检测与跟踪算法研究及实现

行业分类-物理装置-一种复杂场景下基于深度图的红外小目标检测方法.zip

这个是基于图像块的红外弱小目标检测，使用的是IPI的方法，检测效果十分的好，自带n张红外小目标的图像

2021年IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS 期刊最新的红外弱小目标检测论文《Robust Infrared Small Target Detection via Multidirectional Derivative-Based Weighted Contrast Measure》的论文原文和源代码。希望对各位有所帮助。

一种非常快速和稳定的天空背景下红外弱小目标检测方法，执行速度远超目前的state-of-the-art方法。内含代码和示例，只需修改路径即可使用

本文首先对红外图像中的目标和背景的辐射特性进行了分析，并运用多尺度几何 分析的方法研究了目标与背景在不同尺度和不同方向的表现形式，为后面提出新的目 标检测算法提供理论支持。

为了更有效地检测出红外弱小目标，通过分析红外图像中弱小目标与其邻域背景的特征差异性，提出了一种基于统计特征和桥梁方法的红外小目标检测算法。在滑动窗口范围内提取像素值的均值、方差等特征，根据这些统计特征和桥梁方法判断该窗口范围内有无红外小目标；如果存在小目标，记录下其位置；对小目标区域进行二次筛选。研究结果表明，所提算法相对于较经典算法，虚警率降低了58%以上。