红外飞机小目标数据集，共22个data文件夹，每个data文件夹都有标注，不需要自己再做标注。可用于深度学习中红外飞机小目标检测使用，包括天空背景、地面背景、多架飞机、飞机远离、飞机靠近等多种情况。 此处仅标注信息，其他数据集可查看本人其他发布。

一些关于红外图像和可见光图像的配准及增强的代码

在低信噪比图像处理中，为了在图像去噪时更好地保留边缘，提出了一种各向异性扩散-中值滤波方法。这种方法包含两个步骤：首先，为了使滤波器在抑制噪声时具有鲁棒的边缘保持能力，该方法采用各向异性扩散滤波对图像进行处理，其中，各向异性扩散滤波中的扩散函数选用Tukey函数；然后，为了去除各向异性扩散滤波后图像中的脉冲噪声，采用中值滤波对图像做进一步的处理，从而使这种滤波方法在抑制噪声的同时使边缘模糊达到最小。从仿真结果可以看出，文中的方法具有良好的噪声抑制和边缘保持能力。

提出一种基于深度学习的弱小目标检测方法,该方法基于语义分割任务,利用全卷积递归网络学习复杂背景下弱小目标的特征,并在网络中使用了残差学习和递归操作,具有加速网络优化、模型参数少、深度递归监督和特征重用等特点。将此方法应用在两个真实的图像序列和红外图像测试集上,与三种最新的弱小目标检测方法进行对比,结果显示,在目标增强和背景抑制方面,此方法取得了最好的可视化效果,并在目标检测率、信噪比增益、信杂比增益和背景抑制因子等评价指标上取得了优秀的测试结果。因此,对于不同场景下的红外图像弱小目标检测问题,此方法具有良好的适用性和鲁棒性。

首先对伪中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次对改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:对噪声图像进行提升小波变换,采用一种新型阈值函数选择低频分解系数,对高于阈值的系数进行重构得到参考图像,计算参考图像的相似度权值并将其作为改进非局部均值滤波算法的先验信息。最后基于2种改进算法提出了一种红外图像滤波方法,即依次采用改进伪中值滤波算法和基于先验信息的改进非局部均值滤波算法对红外图像进行滤波处理,然后将其与参考图像进行融合,以修正被过度滤波的图像。实验结果表明,该方法针对高密度噪声的红外图像有较好的滤波效果。

完整代码，可直接运行

基于FPGA的红外图像校正显示系统设计，王 宇，桑红石，非制冷红外成像器具有较强的非均匀性，一点校正是一种简单有效的方法。由此提出了一种基于FPGA的红外图像校正显示系统，采用一点��

针对红外图像边缘模糊，对比度低的问题，文中研究了改进的中值滤波和改进的Sobel边缘检测对红外图像进行处理。在对处理后图像的特征进行分析的基础上，研究了改进的Laplace金字塔分解的图像融合算法，并基于CUDA并行处理技术，在可编程GPU上实现了红外图像快速增强的目的。该算法结合GPU的内存特点，应用纹理映射、多点访问、并行触发技术，优化数据的存储结构，提高数据处理速度，适用于对红外图像增强的实时性要求较高的领域。实验结果表明，该算法有较好的并行特性，能充分利用CUDA的并行计算能力，提高了红外图像增强的实时性，处理分辨率为3 096×3 096的红外图像时加速比达32.189。

针对红外与可见光图像融合结果中边缘区域失真严重、对比度差的问题,提出一种基于多尺度顺序 翻转算子(MSSTO)和非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像增强融合算法.首先,采用NSCT将图像分解成 高低频系数;其次,利用MSSTO从低频系数中提取出有效的亮、暗信息,并将其注入到融合低频系数中以 合成最终低频系数;再次,高频系数采用局部空间频率加权(LFSW)与区域能量取大的融合方案;最后,对 合成的高低频系数进行反NSCT得到融合图像.实验结果验证了所提出算法的有效性.

由于红外图像预处理算法自身的复杂性，使得红外图像在DSP中的预处理时间较长。针对这一问题，提出一种基于FPGA的实时红外图像预处理方法。该方法采用了流水线技术来并行完成非均匀校正、空间滤波、直方图统计等多个红外图像预处理算法，对系统结构进行了改进和优化。经过实验测试验证，该方法合理可行，能够实时高效地完成红外图像预处理任务。与DSP图像预处理系统相比可以节约将近50％的处理时间。