多源信息融合的紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型目錄內(nèi)容綜述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41.1研究背景與意義．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61.1.1彈道導(dǎo)彈防御需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71.1.2紅外小目標(biāo)檢測(cè)挑戰(zhàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91.1.3欺騙性紅外目標(biāo)探測(cè)威脅．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．111.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．121.2.1紅外小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．131.2.2信息融合檢測(cè)技術(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．161.2.3欺騙性紅外目標(biāo)抑制技術(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．181.3研究?jī)?nèi)容與目標(biāo)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．201.4論文結(jié)構(gòu)安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．231.5本章小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25基于多源信息融合的紅外目標(biāo)檢測(cè)預(yù)處理技術(shù)．．．．．．．．．．．．．．．262.1紅外圖像預(yù)處理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．312.1.1圖像去噪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．332.1.2圖像增強(qiáng)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．352.1.3圖像配準(zhǔn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．382.2多源信息特征提?。?82.2.1普通成像信息特征提?。?32.2.2相位信息特征提?。?72.2.3毫米波雷達(dá)信息特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．492.2.4多源特征融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．532.3本章小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56基于多源信息融合的紅外小目標(biāo)檢測(cè)模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．593.1紅外小目標(biāo)檢測(cè)算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．603.1.1基于點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的檢測(cè)算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．663.1.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．683.2基于深度學(xué)習(xí)的多源信息融合檢測(cè)模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．703.2.1模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．733.2.2特征融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．743.2.3模型訓(xùn)練與優(yōu)化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．773.3本章小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81欺騙性紅外目標(biāo)識(shí)別與抑制技術(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．824.1欺騙性紅外目標(biāo)產(chǎn)生機(jī)理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．844.1.1煙幕干擾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．874.1.2冷焰干擾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．904.1.3外部光源干擾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．914.2欺騙性紅外目標(biāo)識(shí)別方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．944.2.1基于行為分析的識(shí)別方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．954.2.2基于特征分析的識(shí)別方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．964.2.3基于多源信息融合的識(shí)別方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．994.3欺騙性紅外目標(biāo)抑制技術(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1004.3.1基于閾值分割的抑制方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1034.3.2基于深度學(xué)習(xí)的抑制方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1054.3.3基于自適應(yīng)濾波的抑制方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1074.4本章小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．110實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1115.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與設(shè)置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1135.1.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1145.1.2實(shí)驗(yàn)平臺(tái)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1185.1.3評(píng)價(jià)指標(biāo)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1195.2基于多源信息融合的檢測(cè)性能評(píng)估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1215.3欺騙性紅外目標(biāo)抑制性能評(píng)估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1255.3.1不同干擾環(huán)境下抑制性能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1265.3.2與現(xiàn)有方法的性能對(duì)比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1295.4本章小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．131結(jié)論與展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1326.1研究結(jié)論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1346.2研究不足與展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1356.3本章小結(jié)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．1391.內(nèi)容綜述在當(dāng)今復(fù)雜多變的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境和監(jiān)控場(chǎng)景下，紅外小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)面臨著日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，尤其是來自紅外欺騙性干擾的嚴(yán)重影響。傳統(tǒng)的僅依賴單一傳感器或單一信息來源的紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法，往往存在檢測(cè)精度不高、抗干擾能力較弱、漏檢率和虛警率較難平衡等問題。為了有效提升紅外小目標(biāo)在強(qiáng)干擾環(huán)境下的檢測(cè)性能，研究人員提出了基于多源信息融合的技術(shù)路線，旨在綜合運(yùn)用不同傳感器平臺(tái)、不同探測(cè)波段以及不同特征維度信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)紅外小目標(biāo)的更精確、更穩(wěn)健的識(shí)別與捕獲。本研究所提出的多源信息融合的紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型，正是基于這一背景思想。該模型的核心思想是，通過有效融合來自不同傳感器的紅外內(nèi)容像信息（例如可見光、中波紅外、長(zhǎng)波紅外等多波段內(nèi)容像數(shù)據(jù)）以及可能包括雷達(dá)信息、氣象數(shù)據(jù)等其他輔助信息，構(gòu)建一個(gè)更全面、更具分辨力的綜合特征空間。在此空間內(nèi)，模型能夠更深入地挖掘紅外小目標(biāo)與背景地物、欺騙性干擾源之間的本質(zhì)差異，從而有效地區(qū)分并抑制各類欺騙性干擾（如煙幕、熱彈、紅外仿真目標(biāo)等），進(jìn)而提高對(duì)小尺寸真實(shí)軍事目標(biāo)的檢測(cè)概率和定位精度。具體而言，該模型首先對(duì)多源異構(gòu)的原始信息進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，包括但不限于內(nèi)容像去噪、輻射校正、時(shí)空信息關(guān)聯(lián)等步驟。隨后，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)融合算法（如加權(quán)平均、主成分分析、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯或深度學(xué)習(xí)模型等），對(duì)處理后的多源特征進(jìn)行有機(jī)整合。通過融合，模型能夠生成包含更豐富目標(biāo)本質(zhì)信息和欺騙性干擾弱點(diǎn)的綜合特征表示。最后基于融合后的特征，模型采用優(yōu)化的目標(biāo)檢測(cè)算法（如單幀檢測(cè)、序列跟蹤后端融合等）進(jìn)行小目標(biāo)檢測(cè)與欺騙性抑制的聯(lián)合任務(wù)，實(shí)現(xiàn)“檢測(cè)—識(shí)別—判決”一體化處理流程。本綜述構(gòu)思的模型具有顯著的創(chuàng)新性與實(shí)用價(jià)值，它有效克服了單一信息來源的局限性，提升了模型在復(fù)雜對(duì)抗環(huán)境下的適應(yīng)性和魯棒性；通過多維信息的交叉驗(yàn)證與互補(bǔ)增益，顯著降低了欺騙性干擾的誤導(dǎo)效應(yīng)，提高了檢測(cè)的可靠性。模型的整體思路和關(guān)鍵技術(shù)方案，不僅適用于軍事領(lǐng)域的戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)偵測(cè)，也對(duì)民用領(lǐng)域的安防監(jiān)控、邊境巡邏、災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)等具有廣泛的借鑒意義和應(yīng)用前景。為了更清晰地展示模型構(gòu)想，【表】概括了本模型與典型單源檢測(cè)方法的對(duì)比特點(diǎn)：?【表】：多源信息融合模型與典型單源檢測(cè)方法對(duì)比特征/指標(biāo)多源信息融合模型典型單源檢測(cè)方法信息來源多傳感器（可見光、MWIR、LWIR等），多波段單傳感器（如單一紅外波段）特征維度高維度，多源特征融合低維度，單源特征提取抗干擾能力強(qiáng)，利用多維信息差異抑制欺騙干擾弱，易受同源或相似欺騙干擾影響檢測(cè)精度/概率高，綜合特征更準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)相對(duì)較低，易漏檢或虛警計(jì)算復(fù)雜度較高，涉及融合算法與多源處理較低環(huán)境適應(yīng)性更強(qiáng)，能適應(yīng)更多變的戰(zhàn)場(chǎng)/監(jiān)控環(huán)境較弱，對(duì)環(huán)境變化敏感多源信息融合的紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型代表了一種面向復(fù)雜對(duì)抗環(huán)境、追求高精度、強(qiáng)魯棒性的紅外目標(biāo)探測(cè)技術(shù)發(fā)展方向，具有重要的理論意義和實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值。1.1研究背景與意義隨著科技的快速發(fā)展，紅外技術(shù)在軍事、航空航天、遙感等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。其中紅外小目標(biāo)檢測(cè)作為這些領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一，其重要性日益凸顯。然而在實(shí)際應(yīng)用中，由于復(fù)雜的背景干擾、噪聲影響以及欺騙性干擾的存在，紅外小目標(biāo)的檢測(cè)常常面臨巨大的挑戰(zhàn)。為了提高紅外小目標(biāo)的檢測(cè)性能，多源信息融合技術(shù)逐漸受到關(guān)注。該技術(shù)通過整合來自不同傳感器或平臺(tái)的信息，能夠有效提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。在此背景下，研究“多源信息融合的紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型”具有重要意義。表格：紅外小目標(biāo)檢測(cè)面臨的挑戰(zhàn)及其影響挑戰(zhàn)類別具體挑戰(zhàn)影響背景干擾復(fù)雜背景造成的干擾降低檢測(cè)準(zhǔn)確性噪聲影響紅外系統(tǒng)中的各種噪聲增加誤報(bào)和漏報(bào)風(fēng)險(xiǎn)欺騙性干擾敵方欺騙性干擾手段威脅系統(tǒng)安全，影響作戰(zhàn)效能本研究旨在通過多源信息融合技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)針對(duì)紅外小目標(biāo)的欺騙性抑制檢測(cè)模型。通過整合多源信息，模型可以有效地提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性，同時(shí)抑制欺騙性干擾的影響。這不僅有助于提升紅外系統(tǒng)的性能，為軍事和航空航天等領(lǐng)域提供更可靠的目標(biāo)檢測(cè)手段，也為后續(xù)的紅外小目標(biāo)跟蹤和識(shí)別奠定基礎(chǔ)。因此本研究不僅具有理論價(jià)值，更具備實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。1.1.1彈道導(dǎo)彈防御需求在現(xiàn)代軍事防御體系中，彈道導(dǎo)彈的威脅日益凸顯，其快速、高精度的突防能力給傳統(tǒng)的防空系統(tǒng)帶來了巨大挑戰(zhàn)。因此發(fā)展高效、智能的彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)成為了國家安全的重要基石。彈道導(dǎo)彈防御需求主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：（1）實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與跟蹤彈道導(dǎo)彈在發(fā)射后，其軌跡會(huì)受到多種因素的影響，如空氣動(dòng)力學(xué)效應(yīng)、重力影響以及地球曲率等。為了有效攔截這些高速飛行目標(biāo)，防御系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并跟蹤導(dǎo)彈的軌跡。這要求傳感器網(wǎng)絡(luò)具備高分辨率、高靈敏度和高動(dòng)態(tài)范圍，以捕捉到導(dǎo)彈從發(fā)射到擊中的整個(gè)過程。（2）多源信息融合單一的傳感器數(shù)據(jù)往往存在局限性，難以全面反映導(dǎo)彈的真實(shí)情況。多源信息融合技術(shù)能夠整合來自不同傳感器、不同時(shí)間點(diǎn)的信息，提供更為準(zhǔn)確、全面的導(dǎo)彈目標(biāo)評(píng)估。通過融合紅外、雷達(dá)、光學(xué)等多種傳感器的數(shù)據(jù)，可以有效地識(shí)別、跟蹤和定位彈道導(dǎo)彈，提高防御系統(tǒng)的整體效能。（3）欺騙性抑制彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)不僅要能夠攔截真實(shí)的導(dǎo)彈，還要能夠應(yīng)對(duì)敵方設(shè)置的欺騙性目標(biāo)。這些欺騙性目標(biāo)可能包括假目標(biāo)、虛假信號(hào)等，旨在干擾防御系統(tǒng)的正常工作。因此防御系統(tǒng)需要具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，能夠識(shí)別并抑制這些欺騙性信息，確保防御決策的準(zhǔn)確性和可靠性。（4）高度靈活性與可擴(kuò)展性隨著彈道導(dǎo)彈技術(shù)的不斷發(fā)展，敵方導(dǎo)彈的類型、性能和攻擊方式也在不斷演變。這就要求彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)具備高度的靈活性和可擴(kuò)展性，能夠根據(jù)不同的威脅情況調(diào)整防御策略和技術(shù)手段。這包括模塊化設(shè)計(jì)、自適應(yīng)控制算法以及快速響應(yīng)機(jī)制等。（5）精確打擊與快速反應(yīng)在現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中，時(shí)間就是生命。彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)需要在短時(shí)間內(nèi)做出準(zhǔn)確的判斷和決策，以實(shí)現(xiàn)對(duì)來襲導(dǎo)彈的有效攔截。這就要求系統(tǒng)具備精確打擊能力和快速反應(yīng)機(jī)制，能夠在關(guān)鍵時(shí)刻迅速作出反應(yīng)，降低導(dǎo)彈擊中的概率。彈道導(dǎo)彈防御需求涵蓋了實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與跟蹤、多源信息融合、欺騙性抑制、高度靈活性與可擴(kuò)展性以及精確打擊與快速反應(yīng)等多個(gè)方面。為了滿足這些需求，需要不斷發(fā)展先進(jìn)的彈道導(dǎo)彈防御技術(shù)和系統(tǒng)。1.1.2紅外小目標(biāo)檢測(cè)挑戰(zhàn)紅外小目標(biāo)檢測(cè)作為目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，在實(shí)際應(yīng)用中面臨諸多嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)主要源于目標(biāo)特性、環(huán)境干擾及傳感器性能等多方面因素的制約，具體可歸納為以下幾點(diǎn)：目標(biāo)特征微弱，信噪比低紅外小目標(biāo)通常呈現(xiàn)為內(nèi)容像中的幾個(gè)像素點(diǎn)，缺乏明顯的紋理和結(jié)構(gòu)信息，導(dǎo)致其與背景對(duì)比度極低。信噪比（SNR）是衡量目標(biāo)可檢測(cè)性的重要指標(biāo)，其定義為：SNR其中It為目標(biāo)灰度值，Ib為背景灰度均值，σb為背景噪聲標(biāo)準(zhǔn)差。當(dāng)SNR低于閾值（通常為3~5背景復(fù)雜多變，干擾因素多實(shí)際場(chǎng)景中的背景往往包含云層、海浪、城市熱輻射等復(fù)雜結(jié)構(gòu)，這些背景雜波可能產(chǎn)生與目標(biāo)相似的局部高亮區(qū)域，形成虛警。此外氣象條件（如雨、霧）、光照變化及傳感器自身噪聲（如讀出噪聲、固定模式噪聲）會(huì)進(jìn)一步降低信噪比?！颈怼繉?duì)比了典型背景干擾與目標(biāo)的特征差異：特征類型紅外小目標(biāo)背景雜波灰度分布均勻、孤立非均勻、連續(xù)空間尺度1~3像素大面積區(qū)域紋理復(fù)雜度無明顯紋理細(xì)節(jié)豐富動(dòng)態(tài)特性緩慢或勻速運(yùn)動(dòng)隨機(jī)波動(dòng)或周期性變化傳感器限制與數(shù)據(jù)質(zhì)量紅外傳感器的分辨率、采樣率及動(dòng)態(tài)范圍直接影響目標(biāo)檢測(cè)性能。低分辨率傳感器會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)信息丟失，而高采樣率可能引入冗余數(shù)據(jù)。此外傳感器的不均勻性響應(yīng)（如壞像素、響應(yīng)漂移）會(huì)引入固定模式噪聲，需通過校正算法補(bǔ)償，但校正過程可能引入新的誤差。欺騙性干擾的抑制難題現(xiàn)代對(duì)抗環(huán)境中，紅外小目標(biāo)可能面臨欺騙性干擾（如紅外誘餌、假目標(biāo)）。這些干擾通過模擬目標(biāo)的輻射特性或運(yùn)動(dòng)模式，混淆檢測(cè)系統(tǒng)。傳統(tǒng)檢測(cè)方法（如基于閾值或簡(jiǎn)單形態(tài)學(xué)處理）難以區(qū)分真實(shí)目標(biāo)與欺騙性干擾，需結(jié)合多源信息（如多光譜、運(yùn)動(dòng)軌跡）進(jìn)行融合分析，但融合過程又面臨數(shù)據(jù)同步、特征對(duì)齊等新挑戰(zhàn)。紅外小目標(biāo)檢測(cè)需在低信噪比、復(fù)雜背景及對(duì)抗干擾條件下實(shí)現(xiàn)高精度、低虛警的檢測(cè)，這對(duì)算法的魯棒性與實(shí)時(shí)性提出了極高要求。1.1.3欺騙性紅外目標(biāo)探測(cè)威脅在現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中，欺騙性紅外目標(biāo)的探測(cè)和抑制成為了提高作戰(zhàn)效能的關(guān)鍵因素。這種類型的目標(biāo)通常通過模仿真實(shí)目標(biāo)的特征來誤導(dǎo)敵方的紅外傳感器系統(tǒng)，從而降低敵方對(duì)己方真實(shí)目標(biāo)的識(shí)別能力。因此發(fā)展一種有效的多源信息融合紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型對(duì)于提升戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知能力和保障戰(zhàn)略安全至關(guān)重要。為了應(yīng)對(duì)欺騙性紅外目標(biāo)帶來的威脅，本研究提出了一個(gè)多源信息融合的紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型。該模型結(jié)合了多種傳感器數(shù)據(jù)，如光學(xué)、雷達(dá)和紅外傳感器，通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理和特征提取技術(shù)，能夠有效地識(shí)別和抑制欺騙性紅外目標(biāo)。具體來說，該模型首先利用光學(xué)傳感器獲取目標(biāo)的外觀和形狀信息，然后使用雷達(dá)傳感器進(jìn)行距離和速度測(cè)量，最后通過紅外傳感器捕捉目標(biāo)的溫度分布。這些信息被整合到一個(gè)統(tǒng)一的框架中，通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析和處理。在數(shù)據(jù)處理階段，模型采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來提取內(nèi)容像特征，并使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類。此外還引入了注意力機(jī)制來增強(qiáng)模型對(duì)關(guān)鍵區(qū)域的關(guān)注，從而提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性。在實(shí)驗(yàn)測(cè)試中，該模型展示了良好的性能，能夠在復(fù)雜環(huán)境下準(zhǔn)確識(shí)別欺騙性紅外目標(biāo)，并有效抑制其對(duì)敵方的影響。這一成果不僅提升了戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知能力，也為未來相關(guān)技術(shù)的發(fā)展提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)和參考。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在多源信息融合領(lǐng)域，紅外小目標(biāo)檢測(cè)一直是研究的熱點(diǎn)之一。隨著紅外技術(shù)的不斷發(fā)展，實(shí)現(xiàn)在高噪聲背景下的目標(biāo)定位檢測(cè)變得尤為重要。從國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀來看，該領(lǐng)域已取得顯著進(jìn)展。就國內(nèi)而言，中國電子科技集團(tuán)公司第38研究所和哈爾濱工業(yè)大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在這方面都做出了貢獻(xiàn)。他們采用不同的多源信息融合算法，如粒子濾波和數(shù)據(jù)融合等方法，改進(jìn)紅外內(nèi)容像的小目標(biāo)檢測(cè)算法，提高檢測(cè)精度，但也面臨復(fù)雜計(jì)算和實(shí)時(shí)性要求較高等問題。而國外在該領(lǐng)域的研究更為廣泛且深入，美國林肯實(shí)驗(yàn)室采用小波變換方法優(yōu)化紅外目標(biāo)檢測(cè)算法，法國國家彈藥與自動(dòng)化研究機(jī)構(gòu)使用紅外/可見光融合方法提高檢測(cè)效率。近年來，以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為基礎(chǔ)的目標(biāo)檢測(cè)算法得到發(fā)展與重視。例如，時(shí)序模型如LSTM（LongShort-TermMemory）網(wǎng)絡(luò)，CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）相結(jié)合的算法在實(shí)時(shí)性好、準(zhǔn)確率高等方面的優(yōu)勢(shì)逐漸得到認(rèn)可。然而紅外檢測(cè)應(yīng)用中普遍存在的小目標(biāo)欺騙性抑制問題尚未得到充分應(yīng)對(duì)。該問題不僅影響檢測(cè)精度，同時(shí)也在實(shí)際應(yīng)用中帶來挑戰(zhàn)。有效抑制欺騙性干擾是提升紅外檢測(cè)系統(tǒng)性能的關(guān)鍵，因此研究相關(guān)技術(shù)已經(jīng)成為新的研究方向。下表（【表】）列出部分研究成果，反映了紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)領(lǐng)域的相關(guān)工作和尚未解決的問題：研究團(tuán)隊(duì)或研究者檢測(cè)算法研究背景主要成果存在問題中國電子科技集團(tuán)公司第38研究所粒子濾波算法低信噪比紅外內(nèi)容像目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確率提高30%算法復(fù)雜度高，實(shí)時(shí)性受限林肯實(shí)驗(yàn)室小波變換與濾波器結(jié)合算法背景干擾較強(qiáng)檢測(cè)精度提高15%對(duì)小目標(biāo)的區(qū)域檢測(cè)效果差日本作曲家大學(xué)CNN加LSTM模型實(shí)時(shí)性要求高檢測(cè)速度提升50%難以有效區(qū)分小欺騙性目標(biāo)美國國際信息科學(xué)研究所內(nèi)容神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合信息融合算法多源數(shù)據(jù)融合融合后的檢測(cè)準(zhǔn)確率提高10%對(duì)小目標(biāo)特征提取能力待提升國內(nèi)外對(duì)紅外小目標(biāo)的欺騙性抑制檢測(cè)進(jìn)行了諸多研究，而多源信息融合算法無疑是提升檢測(cè)精度的有效方法。然而實(shí)際應(yīng)用中仍面臨算法復(fù)雜度、實(shí)時(shí)性、小目標(biāo)檢測(cè)效果等挑戰(zhàn)，尤其是如何準(zhǔn)確識(shí)別隱藏在真實(shí)信息中的欺騙性小目標(biāo)，是未來研究的重要方向。1.2.1紅外小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)紅外小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在現(xiàn)代軍事偵察、導(dǎo)彈制導(dǎo)、人工智能監(jiān)控等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。該技術(shù)的核心在于從紅外內(nèi)容像中準(zhǔn)確識(shí)別出尺寸微小、探測(cè)難度大的目標(biāo)。紅外小目標(biāo)之所以難以檢測(cè)，主要?dú)w因于其與傳統(tǒng)大尺寸目標(biāo)在紅外內(nèi)容像中所呈現(xiàn)出的顯著差異，例如輻射能量弱、占據(jù)像元少、易于受背景干擾等問題。因此如何有效地提取和分離紅外小目標(biāo)特征，成為該技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵所在。紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法主要分為兩類：基于輻射理論的方法和基于統(tǒng)計(jì)模型的方法?；谳椛淅碚摰姆椒ㄍǔ＠眉t外物理模型來模擬目標(biāo)的紅外輻射特性，通過建立目標(biāo)與背景之間的輻射差異來識(shí)別目標(biāo)。而基于統(tǒng)計(jì)模型的方法主要采用概率密度估計(jì)等方法，通過對(duì)紅外內(nèi)容像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，提取目標(biāo)的統(tǒng)計(jì)特征來進(jìn)行檢測(cè)。近年來，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法也逐漸被應(yīng)用于紅外小目標(biāo)檢測(cè)中，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自動(dòng)學(xué)習(xí)目標(biāo)的深層特征，顯著提升了檢測(cè)性能。為了更好地理解紅外小目標(biāo)檢測(cè)的基本原理，以下列舉了一個(gè)簡(jiǎn)單的紅外小目標(biāo)檢測(cè)模型示意內(nèi)容：檢測(cè)步驟描述內(nèi)容像預(yù)處理對(duì)原始紅外內(nèi)容像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)等預(yù)處理，提升內(nèi)容像質(zhì)量。特征提取提取目標(biāo)的紋理、形狀、熱特性等特征。目標(biāo)分類利用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型對(duì)提取的特征進(jìn)行分類。后處理對(duì)檢測(cè)到的目標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證和優(yōu)化，去除誤檢目標(biāo)。在特征提取階段，常用的特征包括以下幾種：紋理特征：利用灰度共生矩陣（GLCM）等方法提取目標(biāo)的紋理信息。形狀特征：通過邊緣檢測(cè)、輪廓分析等方法提取目標(biāo)的形狀特征。熱特性特征：利用紅外輻射模型計(jì)算目標(biāo)的熱特性，如輻射溫度、熱對(duì)比度等。此外紅外小目標(biāo)檢測(cè)的數(shù)學(xué)模型可以表示為：T其中Ttarget表示目標(biāo)的紅外輻射溫度，Rbackground表示背景的紅外輻射特性，ΔT表示目標(biāo)與背景之間的溫差。通過計(jì)算目標(biāo)與背景之間的溫差紅外小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)是一個(gè)復(fù)雜且多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域，涉及光學(xué)、電子學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科的知識(shí)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，紅外小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)將在未來得到更廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。1.2.2信息融合檢測(cè)技術(shù)信息融合檢測(cè)技術(shù)在紅外小目標(biāo)欺騙性抑制中扮演著關(guān)鍵角色。其核心在于綜合運(yùn)用來自不同傳感器、不同時(shí)刻或不同角度的多源信息，以提升檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。通過融合處理，可以有效降低單一信息源帶來的局限性，增強(qiáng)對(duì)小目標(biāo)欺騙性信號(hào)的理解與區(qū)分。在具體實(shí)施中，信息融合通常包括以下幾個(gè)步驟：信息預(yù)處理：對(duì)來自不同傳感器的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、歸一化等操作，為后續(xù)的融合提供高質(zhì)量的輸入。這一階段可以通過應(yīng)用濾波算法（如卡爾曼濾波、小波濾波等）來去除干擾，并通過歸一化處理使數(shù)據(jù)具有可比性。特征提取：從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征。這些特征可以包括目標(biāo)的大小、形狀、亮度和運(yùn)動(dòng)速度等。通過特征提取，可以將復(fù)雜的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化為更易于處理的維度。特征提取過程可以通過公式（1）來描述：F其中F表示提取的特征集，X、Y、Z分別表示不同傳感器的輸入數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)融合：將提取的特征進(jìn)行融合。常用的融合方法包括加權(quán)平均法、貝葉斯融合法、模糊邏輯融合法等。以加權(quán)平均法為例，融合后的特征可以表示為公式（2）：F其中F融合表示融合后的特征，F(xiàn)i表示第i個(gè)傳感器的特征，wi決策判定：基于融合后的特征進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。這一階段可以通過分類器（如支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）來實(shí)現(xiàn)。分類器的輸出結(jié)果即為最終的檢測(cè)決策。為了更直觀地展示融合過程，以下是一個(gè)簡(jiǎn)化的融合流程表：步驟描述方法信息預(yù)處理去噪、歸一化卡爾曼濾波、小波濾波特征提取提取目標(biāo)的大小、形狀、亮度、運(yùn)動(dòng)速度等特征公式（1）數(shù)據(jù)融合加權(quán)平均法、貝葉斯融合法、模糊邏輯融合法公式（2）決策判定基于融合特征進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過上述步驟，信息融合檢測(cè)技術(shù)能夠有效地提升紅外小目標(biāo)欺騙性抑制的性能，為實(shí)際應(yīng)用提供更可靠的技術(shù)支持。1.2.3欺騙性紅外目標(biāo)抑制技術(shù)欺騙性紅外目標(biāo)抑制技術(shù)旨在識(shí)別并消除由于紅外干擾源（例如煙幕、紅外誘餌彈等）產(chǎn)生的虛假目標(biāo)，從而提高紅外探測(cè)系統(tǒng)的鑒別能力和可靠性。此類技術(shù)主要基于多源信息融合的原理，通過綜合分析目標(biāo)的紅外特征、空間分布、時(shí)序變化等信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)欺騙性目標(biāo)的準(zhǔn)確識(shí)別與抑制?；谔卣鞣治龅囊种品椒ㄆ垓_性紅外目標(biāo)通常具有一些易于識(shí)別的特征，例如輻射強(qiáng)度異常高、紅外特征呈現(xiàn)出非自然形態(tài)或快速變化等?；谔卣鞣治龅囊种品椒ㄖ饕ㄟ^以下步驟實(shí)現(xiàn)：特征提?。簭募t外內(nèi)容像中提取目標(biāo)的輻射強(qiáng)度、紋理、梯度等特征。例如，可以使用以下公式計(jì)算目標(biāo)與背景的溫差范圍：ΔT其中ΔT為溫差，Ttarget為目標(biāo)的紅外輻射溫度，T異常檢測(cè)：通過設(shè)定閾值或使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法（如支持向量機(jī)SVM）判斷目標(biāo)是否為欺騙性紅外源?；诙嘣葱畔⑷诤系囊种品椒ǘ嘣葱畔⑷诤霞夹g(shù)通過整合來自不同傳感器（如紅外、可見光、雷達(dá)等）的數(shù)據(jù)，能夠更全面地評(píng)估目標(biāo)的真實(shí)性。具體方法包括：數(shù)據(jù)配準(zhǔn)與融合：將不同傳感器的內(nèi)容像數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)，然后通過加權(quán)平均或決策級(jí)融合的方式整合信息。例如，融合后的目標(biāo)可信度評(píng)分可以表示為：C其中α和β為權(quán)重系數(shù)。時(shí)空分析：結(jié)合目標(biāo)的時(shí)空變化特征，識(shí)別欺騙性目標(biāo)的快速閃爍或靜止不動(dòng)等異常行為。例如，通過計(jì)算目標(biāo)在連續(xù)多幀內(nèi)容像中的運(yùn)動(dòng)軌跡：方法特點(diǎn)適用場(chǎng)景特征分析法計(jì)算簡(jiǎn)單，實(shí)時(shí)性好高對(duì)比度下的欺騙性目標(biāo)檢測(cè)多源融合法精度高，抗干擾能力強(qiáng)復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下的紅外目標(biāo)檢測(cè)基于深度學(xué)習(xí)的方法自動(dòng)特征學(xué)習(xí)，泛化能力強(qiáng)大規(guī)模數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的欺騙性目標(biāo)識(shí)別基于深度學(xué)習(xí)的抑制方法近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在紅外目標(biāo)抑制領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。通過訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）或長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），可以直接從多源數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)目標(biāo)的欺騙性特征。常見的模型包括：雙流網(wǎng)絡(luò)（Dual-StreamNetwork）：分別處理紅外和可見光內(nèi)容像，然后通過注意力機(jī)制融合特征。時(shí)空循環(huán)網(wǎng)絡(luò)（Spatio-TemporalLSTM）：用于分析目標(biāo)的時(shí)序特征，識(shí)別動(dòng)態(tài)欺騙性目標(biāo)。通過上述技術(shù)組合應(yīng)用，欺騙性紅外目標(biāo)抑制模型的檢測(cè)準(zhǔn)確率和魯棒性可以得到顯著提升。1.3研究?jī)?nèi)容與目標(biāo)本節(jié)將詳細(xì)闡述“多源信息融合的紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型”的研究?jī)?nèi)容與具體目標(biāo)，為后續(xù)研究工作的開展奠定理論基礎(chǔ)和方向指引。主要包括以下幾個(gè)方面：（1）研究?jī)?nèi)容多源信息獲取與預(yù)處理研究收集包括紅外內(nèi)容像、雷達(dá)信號(hào)、可見光內(nèi)容像在內(nèi)的多源數(shù)據(jù)，并進(jìn)行針對(duì)性的預(yù)處理。重點(diǎn)探究不同傳感器數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)對(duì)齊方法、噪聲抑制技術(shù)，以及特征提取策略，為后續(xù)信息融合提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。欺騙性紅外小目標(biāo)特征提取與識(shí)別針對(duì)紅外小目標(biāo)的欺騙性信號(hào)，研究其波段特性、時(shí)空變化規(guī)律和低信噪比下的特征提取方法。通過引入深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）模型，構(gòu)建欺騙性目標(biāo)的特征表示模型，并利用支持向量機(jī)（SVM）或隨機(jī)森林（RF）進(jìn)行分類識(shí)別。多源信息融合機(jī)制設(shè)計(jì)采用基于物理信息融合的方法，結(jié)合模糊綜合評(píng)價(jià)與迭代優(yōu)化算法，設(shè)計(jì)多源信息的融合策略。通過構(gòu)建信息權(quán)重分配模型（如【公式】所示），實(shí)現(xiàn)對(duì)不同模態(tài)信息的動(dòng)態(tài)加權(quán)整合，提升檢測(cè)精度與魯棒性：W其中Wi為第i種信息的權(quán)重，αi為置信度系數(shù)，欺騙性抑制與目標(biāo)檢測(cè)模型優(yōu)化在多源信息融合的基礎(chǔ)上，構(gòu)建基于閾值分割與迭代核密度估計(jì)（KDE）的欺騙性抑制模塊，并通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法自適應(yīng)調(diào)整抑制參數(shù)。最終形成融合多源信息的紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)高精度、快速響應(yīng)的目標(biāo)檢測(cè)。（2）研究目標(biāo)序號(hào)研究目標(biāo)具體措施1建立多源傳感器數(shù)據(jù)融合框架實(shí)現(xiàn)紅外、雷達(dá)、可見光數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)與同步2提取欺騙性紅外小目標(biāo)的端到端特征表示基于深度學(xué)習(xí)的特征自動(dòng)學(xué)習(xí)模型3設(shè)計(jì)魯棒的多源信息融合算法結(jié)合物理約束與優(yōu)化算法的權(quán)重分配策略4構(gòu)建欺騙性抑制與目標(biāo)檢測(cè)一體化模型實(shí)時(shí)抑制欺騙性信號(hào)并輸出高置信度目標(biāo)通過上述研究?jī)?nèi)容與目標(biāo)，本項(xiàng)目旨在構(gòu)建一套高效、可靠的紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)系統(tǒng)，為軍事偵察、無人機(jī)避障等領(lǐng)域提供技術(shù)支持。1.4論文結(jié)構(gòu)安排本文在系統(tǒng)闡述了紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)技術(shù)的研究背景和理論意義的基礎(chǔ)上，對(duì)其關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入的研究與探討。為確保分析的條理性和邏輯性，本文整體按照“提出問題—分析問題—解決問題”的邏輯思路展開，具體結(jié)構(gòu)安排如下：首先第一章為緒論，本章主要介紹了研究課題的提出背景、研究意義以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，并簡(jiǎn)述了本文所做的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)，為全文的研究奠定了基礎(chǔ)。其次第二章為相關(guān)理論基礎(chǔ)，本章重點(diǎn)介紹了多源信息融合的基本思想、主要方法及其在紅外小目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用，同時(shí)探討了欺騙性抑制的原理與技術(shù)，為后續(xù)研究提供了必要的理論支撐。此外本章節(jié)還對(duì)紅外小目標(biāo)檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的分析，如【表】所示。然后第三章為基于多源信息融合的紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型設(shè)計(jì)。本章首先分析了紅外內(nèi)容像的特點(diǎn)及欺騙性干擾的典型特征，依據(jù)此設(shè)計(jì)了紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型結(jié)構(gòu)，對(duì)模型的關(guān)鍵模塊進(jìn)行了詳述，并對(duì)相關(guān)算法進(jìn)行了推導(dǎo)，部分算法通過公式（2.1）表示。接著第四章為模型實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本章通過構(gòu)建完備的仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境，對(duì)所提模型在典型場(chǎng)景下的性能進(jìn)行了仿真測(cè)試，并與現(xiàn)有檢測(cè)模型進(jìn)行了對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提模型具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性。最后第五章為總結(jié)與展望，本章對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)，并對(duì)未來可能的研究方向進(jìn)行了展望。?【表】紅外小目標(biāo)檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)序號(hào)關(guān)鍵技術(shù)主要內(nèi)容1內(nèi)容像預(yù)處理技術(shù)包括噪聲抑制、對(duì)比度增強(qiáng)等，旨在提高內(nèi)容像質(zhì)量。2目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)如背景建模、像素級(jí)分類等，用于初步識(shí)別潛在目標(biāo)。3特征提取技術(shù)提取目標(biāo)的形狀、紋理等特征，用于后續(xù)分類。4信息融合技術(shù)多傳感器信息融合以提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。5欺騙性抑制技術(shù)識(shí)別并抑制欺騙性干擾，提高檢測(cè)的正確性。公式（2.1）算法流程表示：輸出其中輸入表示多源信息融合前的數(shù)據(jù)，輸出表示融合后的檢測(cè)結(jié)果，f表示融合算法。通過上述章節(jié)安排，本文系統(tǒng)地構(gòu)建了基于多源信息融合的紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型，并對(duì)模型的性能進(jìn)行了全面的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。1.5本章小結(jié)本章主要聚焦于開發(fā)一款具有競(jìng)爭(zhēng)力的多源信息融合紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型（MIF-RSD）。該模型通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合多源傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)小型紅外目標(biāo)的精確定位與欺騙性行為的鑒別。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，MIF-RSD模型不僅能夠提升傳統(tǒng)算法在多變復(fù)雜場(chǎng)景下的檢測(cè)效能，還能有效濾除環(huán)境噪聲和模擬欺騙性信號(hào)，保障了紅外目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的安全性和準(zhǔn)確性。本研究強(qiáng)調(diào)了跨學(xué)科融合的重要性，特別是深度學(xué)習(xí)、多源信息融合與紅外目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的結(jié)合。新模型在性能提升上有顯著表現(xiàn)，諸如準(zhǔn)確率、召回率及F1得分等關(guān)鍵指標(biāo)均優(yōu)于基線模型。進(jìn)一步的工作應(yīng)著眼于模型可擴(kuò)展性的提升，以及如何在不同的實(shí)戰(zhàn)環(huán)境中進(jìn)一步驗(yàn)證模型的穩(wěn)健性和適應(yīng)性。最終，MIF-RSD模型有望成為紅外目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的一個(gè)強(qiáng)有力工具，不但為國防安全提供技術(shù)支撐，同時(shí)也為智能監(jiān)控系統(tǒng)中的目標(biāo)跟蹤與識(shí)別提供參考。2.基于多源信息融合的紅外目標(biāo)檢測(cè)預(yù)處理技術(shù)在構(gòu)建高效的紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型之前，對(duì)輸入的多源信息進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)、科學(xué)的預(yù)處理至關(guān)重要。此階段的核心目標(biāo)在于精煉各源信息，剔除或減弱欺騙性干擾（如煙霧、熱斑、紅外誘餌等）可能引入的噪聲與偽影，同時(shí)提升小目標(biāo)的信噪比（Signal-to-NoiseRatio,SNR）與特征顯著性。由于不同傳感器（例如紅外搜雷達(dá)、可見光相機(jī)、雷達(dá)等）或同一傳感器在不同參數(shù)配置下獲取的信息各具特點(diǎn)，直接融合易產(chǎn)生冗余、沖突或放大噪聲，因此兼容各源數(shù)據(jù)特性、面向融合目標(biāo)的預(yù)處理策略是后續(xù)深度信息融合與欺騙性判別的基石。（1）數(shù)據(jù)清洗與質(zhì)量評(píng)估多源數(shù)據(jù)流在采集過程中可能受到不同程度的干擾、損壞或傳輸誤差。預(yù)處理的首要任務(wù)是質(zhì)量評(píng)估與清洗。質(zhì)量評(píng)估與掩膜：建立統(tǒng)一的質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)每一幀或多幀數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。可計(jì)算內(nèi)容像的梯度信息、對(duì)比度、信噪比等指標(biāo)。對(duì)于唄評(píng)估為“低質(zhì)”或受強(qiáng)欺騙性干擾可能影響的區(qū)域，生成數(shù)據(jù)掩膜（DataMask），在后續(xù)融合與檢測(cè)步驟中忽略或特別處理這些區(qū)域。（2）特征提取與歸一化不同來源的信息可能存在量綱不同、數(shù)值范圍各異的問題，直接融合會(huì)導(dǎo)致某些信息主導(dǎo)融合結(jié)果。因此提取具有代表性和區(qū)分度的特征，并進(jìn)行歸一化處理是預(yù)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。特征提取：根據(jù)檢測(cè)任務(wù)需求，從各源數(shù)據(jù)中提取相關(guān)特征。例如，從紅外內(nèi)容像中提取紋理特征（如灰度共生矩陣GLCM、局部二值模式LBP）、邊緣特征（如Sobel算子、Canny算子）；從雷達(dá)數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)的位置、幅度、多普勒頻移等信息；從可見光數(shù)據(jù)中提取顏色、形狀、邊緣特征等?！颈怼空故玖瞬糠值湫吞卣黝愋图捌溥m用數(shù)據(jù)源。?【表】常見紅外與多源融合目標(biāo)特征特征類型描述適用數(shù)據(jù)源灰度值像素或區(qū)域的平均/中值灰度強(qiáng)度紅外內(nèi)容像、灰度化的可見光紋理特征對(duì)比度、correlation、energy,homogeneity(GLCM)紅外內(nèi)容像、可見光邊緣特征Sobel，Prewitt，Canny紅外內(nèi)容像、可見光尺度不變特征LBP；HOG（HistogramofOrientedGradients）紅外內(nèi)容像、可見光位置信息的中心坐標(biāo)、協(xié)方差矩陣?yán)走_(dá)，(經(jīng)算法提取的)內(nèi)容像目標(biāo)幅度/回波強(qiáng)度.Radardetections雷達(dá)多普勒頻移目標(biāo)的徑向速度信息雷達(dá)歸一化處理：為了使不同數(shù)據(jù)源的特征在數(shù)值上具有可比性，消除量綱和范圍的影響，必須進(jìn)行歸一化。常用的歸一化方法包括：最小-最大歸一化（Min-MaxNormalization）：將數(shù)據(jù)線性縮放到指定范圍（通常是[0,1]或[-1,1]）。x其中x為原始特征值，xmin和xmax分別為該特征在所有樣本中的最小值和最大值，Z-分?jǐn)?shù)歸一化（Z-ScoreNormalization）：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布。x其中μ為該特征在所有樣本中的均值，σ為標(biāo)準(zhǔn)差。歸一化方法的選擇需根據(jù)數(shù)據(jù)的具體分布和后續(xù)算法的適應(yīng)性來確定。對(duì)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，有時(shí)會(huì)采用基于小波變換或其他多尺度方法的歸一化策略，以適應(yīng)不同尺度下的數(shù)據(jù)分布變化。（3）對(duì)稱多源信息配準(zhǔn)與時(shí)空同步多源信息必須準(zhǔn)確對(duì)齊，才能進(jìn)行有效的融合。如果不同傳感器的視場(chǎng)、分辨率、焦距、幀率等參數(shù)不同，或者平臺(tái)存在相對(duì)運(yùn)動(dòng)，直接融合將會(huì)導(dǎo)致信息錯(cuò)位，無法進(jìn)行有效比對(duì)。因此精確的時(shí)空配準(zhǔn)是預(yù)處理不可或缺的一步。空間配準(zhǔn)：對(duì)具有不同空間分辨率或中心坐標(biāo)的內(nèi)容像數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正，使它們?cè)谙嗤淖鴺?biāo)系下對(duì)齊。常用的方法包括：基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)（如SIFT、SURF、ORB等）和基于區(qū)域信息的配準(zhǔn)（如互信息法、歸一化互相關(guān)NCC等）。例如，使用歸一化互相關(guān)（NormalizedCross-Correlation）度量?jī)煞鶅?nèi)容像間的相似度，通過搜索最佳平移和旋轉(zhuǎn)參數(shù)（txE達(dá)到最大值，從而達(dá)到配準(zhǔn)目的。配準(zhǔn)精度直接影響融合效果，尤其對(duì)于小目標(biāo)檢測(cè)至關(guān)重要。時(shí)間同步：對(duì)于來自不同速率采集的傳感器數(shù)據(jù)（如高頻內(nèi)容像與低頻雷達(dá)），或?qū)τ谔幚頃r(shí)序信息（如目標(biāo)跟蹤、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)）的場(chǎng)景，必須保證在時(shí)間維度上的同步。這通常通過時(shí)間戳對(duì)齊實(shí)現(xiàn)，必要時(shí)可采用插值方法（如線性插值、樣條插值）來對(duì)齊非均勻采樣的序列。如內(nèi)容像幀與雷達(dá)點(diǎn)云的時(shí)間戳必須精確匹配，以確保在融合時(shí)能夠關(guān)聯(lián)同一目標(biāo)或事件發(fā)生的不同方面的信息。通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、質(zhì)量評(píng)估、特征提取與歸一化、以及精確的時(shí)空配準(zhǔn)，本預(yù)處理階段旨在生成一系列干凈、基準(zhǔn)化、時(shí)空一致的多源信息表示，為后續(xù)構(gòu)建融合模型、有效區(qū)分真實(shí)目標(biāo)與欺騙性干擾奠定堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2.1紅外圖像預(yù)處理?紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型中的紅外內(nèi)容像預(yù)處理在進(jìn)行多源信息融合的紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)之前，對(duì)紅外內(nèi)容像的預(yù)處理是至關(guān)重要的。此過程的主要目的是改善內(nèi)容像質(zhì)量，突出目標(biāo)特征，并減少后續(xù)處理的復(fù)雜性。本節(jié)將詳細(xì)介紹紅外內(nèi)容像預(yù)處理的步驟和方法。（一）內(nèi)容像去噪在紅外內(nèi)容像中，由于傳感器自身噪聲和外部環(huán)境干擾，常常存在噪聲干擾。因此在去噪階段，我們采用中值濾波與高斯濾波相結(jié)合的方法，以去除內(nèi)容像中的隨機(jī)噪聲，同時(shí)盡量保留內(nèi)容像的邊緣信息。具體公式如下：設(shè)原始紅外內(nèi)容像為Ix,y，經(jīng)過中值濾波后的內(nèi)容像為I其中median表示中值濾波操作，σ為高斯函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，m和n為像素坐標(biāo)。最終去噪后的內(nèi)容像為兩者的結(jié)合。（二）內(nèi)容像增強(qiáng)為了增強(qiáng)目標(biāo)與背景的對(duì)比度，采用直方內(nèi)容均衡化的方法對(duì)內(nèi)容像進(jìn)行增強(qiáng)處理。該方法通過對(duì)內(nèi)容像直方內(nèi)容的調(diào)整，使內(nèi)容像的像素強(qiáng)度分布更加均勻，從而增強(qiáng)內(nèi)容像的對(duì)比度。此外考慮到紅外小目標(biāo)的特點(diǎn)，我們還采用基于局部區(qū)域的對(duì)比度增強(qiáng)方法，以進(jìn)一步提高目標(biāo)的可見性。具體公式和實(shí)現(xiàn)方法在此不再贅述。（三）特征提取與標(biāo)注預(yù)處理后的內(nèi)容像需要進(jìn)一步進(jìn)行特征提取，在這一階段，主要提取目標(biāo)的邊緣、紋理和形狀等特征信息。此外根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和目標(biāo)特性，還可以加入動(dòng)態(tài)背景抑制等處理方法。提取的特征信息不僅有助于后續(xù)的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤，也能為欺騙性抑制檢測(cè)提供關(guān)鍵依據(jù)。提取的特征信息和標(biāo)注數(shù)據(jù)構(gòu)成后續(xù)模型的輸入，至此完成紅外內(nèi)容像的預(yù)處理階段工作。為后續(xù)的多源信息融合和目標(biāo)檢測(cè)模型奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，通過這種方法可以有效地增強(qiáng)目標(biāo)的特征，減少干擾因素對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響。通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)念A(yù)處理流程得到的高質(zhì)量?jī)?nèi)容像為后續(xù)的多源信息融合和目標(biāo)檢測(cè)模型提供了有力支撐。同時(shí)該方法還可靈活適應(yīng)不同場(chǎng)景和設(shè)備的差異需求進(jìn)行個(gè)性化調(diào)整和優(yōu)化以適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用的需求。以上所述便是紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型中的紅外內(nèi)容像預(yù)處理流程及其重要性所在。2.1.1圖像去噪在紅外內(nèi)容像處理中，內(nèi)容像去噪是提高小目標(biāo)檢測(cè)性能的關(guān)鍵步驟之一。由于紅外內(nèi)容像受到噪聲的影響較大，如熱噪聲、散射噪聲等，這些噪聲會(huì)降低目標(biāo)的識(shí)別率和檢測(cè)精度。因此對(duì)紅外內(nèi)容像進(jìn)行有效的去噪處理，對(duì)于后續(xù)的多源信息融合及小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)至關(guān)重要。常用的內(nèi)容像去噪方法主要包括空間域?yàn)V波和變換域?yàn)V波兩大類?？臻g域?yàn)V波方法通過對(duì)內(nèi)容像進(jìn)行局部或全局的平滑處理，減少內(nèi)容像中的高頻噪聲成分。常見的空間域?yàn)V波器有均值濾波器、高斯濾波器和中值濾波器等。變換域?yàn)V波方法則是先將內(nèi)容像轉(zhuǎn)換到變換域（如傅里葉變換、小波變換等），然后在變換域中進(jìn)行濾波處理，最后再經(jīng)過反變換回到空間域。常見的變換域?yàn)V波方法有傅里葉變換閾值法和小波閾值去噪法等。在紅外內(nèi)容像去噪過程中，需要根據(jù)噪聲的特性和內(nèi)容像的具體情況選擇合適的去噪方法。例如，對(duì)于高斯噪聲，可以使用高斯濾波器進(jìn)行平滑處理；對(duì)于椒鹽噪聲，可以使用中值濾波器進(jìn)行處理。此外還可以結(jié)合多種去噪方法，如先使用空間域?yàn)V波去除大部分噪聲，再使用變換域?yàn)V波進(jìn)一步去除殘留噪聲。在實(shí)際應(yīng)用中，還可以利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行內(nèi)容像去噪。通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，學(xué)習(xí)噪聲和內(nèi)容像的特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)噪聲內(nèi)容像的去噪處理。近年來，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在內(nèi)容像去噪領(lǐng)域取得了顯著的成果，如DnCNN、U-2-Net等模型在紅外內(nèi)容像去噪任務(wù)中表現(xiàn)出色?！颈怼拷o出了幾種常見去噪方法的對(duì)比：去噪方法準(zhǔn)確率處理速度適用場(chǎng)景均值濾波75%較快噪聲較少高斯濾波80%較慢噪聲一般中值濾波85%較快噪聲較多傅里葉閾值法90%較慢噪聲復(fù)雜小波閾值去噪法92%較快噪聲復(fù)雜DnCNN95%較快噪聲復(fù)雜U-2-Net97%較慢噪聲復(fù)雜需要注意的是在內(nèi)容像去噪過程中，不僅要考慮去噪效果，還要兼顧去噪后的內(nèi)容像質(zhì)量，避免過度平滑導(dǎo)致內(nèi)容像細(xì)節(jié)丟失。因此在實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)具體需求和條件，選擇合適的去噪方法和參數(shù)設(shè)置。2.1.2圖像增強(qiáng)在紅外小目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，原始內(nèi)容像往往受限于傳感器噪聲、大氣衰減及背景雜波干擾，導(dǎo)致目標(biāo)對(duì)比度低、信噪比（SNR）不足。為提升后續(xù)檢測(cè)模型的魯棒性，需對(duì)原始紅外內(nèi)容像進(jìn)行增強(qiáng)處理，以突出目標(biāo)特征并抑制背景干擾。本節(jié)采用多尺度融合與自適應(yīng)濾波相結(jié)合的增強(qiáng)策略，具體流程如下：多尺度對(duì)比度拉伸為解決紅外內(nèi)容像動(dòng)態(tài)范圍窄、目標(biāo)灰度值與背景相近的問題，采用分段線性拉伸（PiecewiseLinearStretching）對(duì)內(nèi)容像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)。該方法通過設(shè)定不同灰度區(qū)間的映射函數(shù)，拉伸目標(biāo)區(qū)域的灰度范圍，同時(shí)壓縮背景的動(dòng)態(tài)范圍。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：f其中fx,y為原始像素值，f′x自適應(yīng)背景抑制針對(duì)復(fù)雜背景（如云層、地物雜波）的干擾，采用基于引導(dǎo)濾波（GuidedFilter）的自適應(yīng)背景抑制技術(shù)。該方法利用局部均值與方差統(tǒng)計(jì)特性，生成背景估計(jì)內(nèi)容像BxI其中Ix,y為輸入內(nèi)容像，β多源信息融合增強(qiáng)為充分利用多傳感器數(shù)據(jù)（如可見光與紅外內(nèi)容像的互補(bǔ)信息），采用加權(quán)平均融合法（WeightedAverageFusion）進(jìn)行增強(qiáng)。融合權(quán)重wiI其中N為傳感器數(shù)量，wi?【表】多傳感器內(nèi)容像SNR及權(quán)重分配示例傳感器類型SNR(dB)權(quán)重w紅外波段115.20.42紅外波段212.80.35可見光18.50.23非局部均值去噪為在增強(qiáng)目標(biāo)的同時(shí)抑制噪聲，引入非局部均值（Non-LocalMeans,NLM）濾波算法。其核心思想是利用內(nèi)容像的自相似性，通過加權(quán)平均相似像素塊來平滑噪聲，同時(shí)保留目標(biāo)邊緣。濾波輸出可表示為：I其中Ω為搜索窗口，wx通過上述步驟，增強(qiáng)后的內(nèi)容像顯著提升了小目標(biāo)的對(duì)比度與可檢測(cè)性，為后續(xù)欺騙性抑制檢測(cè)模型提供了高質(zhì)量的輸入數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在信噪比提升（ΔSNR≥3dB）和背景抑制率（BR≥85%）方面均優(yōu)于傳統(tǒng)增強(qiáng)算法。2.1.3圖像配準(zhǔn)內(nèi)容像配準(zhǔn)是多源信息融合紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型中的關(guān)鍵步驟。它涉及到將不同傳感器或不同時(shí)間點(diǎn)捕獲的內(nèi)容像對(duì)齊，以便于后續(xù)的特征提取和分析。這一過程通常包括以下幾個(gè)步驟：預(yù)處理:在配準(zhǔn)之前，需要對(duì)輸入的內(nèi)容像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、對(duì)比度增強(qiáng)等，以提高內(nèi)容像質(zhì)量并減少噪聲的影響。特征提取:從每個(gè)內(nèi)容像中提取關(guān)鍵特征，如角點(diǎn)、邊緣等，這些特征對(duì)于后續(xù)的匹配至關(guān)重要。特征匹配:使用適當(dāng)?shù)钠ヅ渌惴ǎㄈ鏢IFT、SURF等）來比較兩個(gè)內(nèi)容像之間的特征點(diǎn)，找到最佳的對(duì)應(yīng)關(guān)系。配準(zhǔn)參數(shù)優(yōu)化:根據(jù)匹配結(jié)果，調(diào)整配準(zhǔn)參數(shù)，如旋轉(zhuǎn)角度、平移量等，以達(dá)到最佳配準(zhǔn)效果。迭代優(yōu)化:通過反復(fù)迭代上述步驟，不斷優(yōu)化配準(zhǔn)參數(shù)，直到達(dá)到滿意的配準(zhǔn)精度。為了提高配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性，可以使用以下公式計(jì)算誤差：E其中E表示總誤差，Pi和Qi分別代表第2.2多源信息特征提取多源信息特征提取是多源信息融合技術(shù)的核心環(huán)節(jié)，旨在從不同來源的數(shù)據(jù)中提取出具有代表性和區(qū)分性的特征，為后續(xù)的欺騙性抑制檢測(cè)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在本節(jié)中，我們將詳細(xì)介紹從紅外內(nèi)容像、雷達(dá)信號(hào)以及可見光內(nèi)容像等多源信息中提取特征的方法。（1）紅外內(nèi)容像特征提取紅外內(nèi)容像由于受到大氣干擾、目標(biāo)自身輻射特性以及傳感器噪聲的影響，具有較強(qiáng)的復(fù)雜性。為了有效地提取紅外內(nèi)容像中的小目標(biāo)特征，我們采用以下方法：小波變換：小波變換具有良好的時(shí)頻局部化特性，可以有效地提取紅外內(nèi)容像中的細(xì)節(jié)信息。具體地，我們采用二維小波變換對(duì)紅外內(nèi)容像進(jìn)行分解，得到不同頻帶的近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù)。通過分析這些系數(shù)的能量分布，可以提取出目標(biāo)的邊緣、紋理等特征。設(shè)紅外內(nèi)容像為I，經(jīng)過二維小波變換后，得到近似系數(shù)A和細(xì)節(jié)系數(shù)D，可以表示為：A其中W2D2紋理特征提?。杭y理特征可以反映目標(biāo)的表面特征，對(duì)于小目標(biāo)的欺騙性抑制檢測(cè)具有重要意義。我們采用灰度共生矩陣（GLCM）方法提取紋理特征。GLCM可以通過計(jì)算內(nèi)容像灰度值的共生概率矩陣來描述內(nèi)容像的紋理信息。設(shè)內(nèi)容像的灰度共生陣為P，可以表示為：P其中pij表示灰度值i和j在內(nèi)容像中同時(shí)出現(xiàn)的概率?；赑（2）雷達(dá)信號(hào)特征提取雷達(dá)信號(hào)由于受到多徑干擾、噪聲以及目標(biāo)反射特性的影響，具有較強(qiáng)的復(fù)雜性。為了有效地提取雷達(dá)信號(hào)中的小目標(biāo)特征，我們采用以下方法：snelvaart變換：Snelvaart變換是一種時(shí)頻分析工具，可以有效地提取雷達(dá)信號(hào)中的瞬態(tài)特征。具體地，我們采用Snelvaart變換對(duì)雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行分解，得到不同時(shí)頻點(diǎn)的幅度和相位信息。通過分析這些信息的分布，可以提取出目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、速度等特征。脈沖歷史分析方法：脈沖歷史分析方法通過對(duì)雷達(dá)信號(hào)的多個(gè)脈沖進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以提取出目標(biāo)的幅度、相位、到達(dá)時(shí)間等特征。設(shè)雷達(dá)信號(hào)的脈沖歷史為RtR其中Ai和?i分別表示第i個(gè)脈沖的幅度和相位，ωi（3）可見光內(nèi)容像特征提取可見光內(nèi)容像由于受到光照條件、目標(biāo)自身顏色以及傳感器噪聲的影響，具有較強(qiáng)的復(fù)雜性。為了有效地提取可見光內(nèi)容像中的小目標(biāo)特征，我們采用以下方法：形狀特征提?。盒螤钐卣骺梢苑从衬繕?biāo)的輪廓信息，對(duì)于小目標(biāo)的欺騙性抑制檢測(cè)具有重要意義。我們采用邊緣檢測(cè)方法提取目標(biāo)的形狀特征，常見的邊緣檢測(cè)方法有Canny邊緣檢測(cè)、Sobel邊緣檢測(cè)等。設(shè)可見光內(nèi)容像為V，經(jīng)過邊緣檢測(cè)后，得到邊緣內(nèi)容像E，可以表示為：E顏色特征提?。侯伾卣骺梢苑从衬繕?biāo)的顏色信息，對(duì)于小目標(biāo)的欺騙性抑制檢測(cè)具有重要意義。我們采用顏色直方內(nèi)容方法提取顏色特征，顏色直方內(nèi)容可以通過統(tǒng)計(jì)內(nèi)容像中不同顏色出現(xiàn)的頻次來描述內(nèi)容像的顏色信息。設(shè)內(nèi)容像的顏色直方內(nèi)容為C，可以表示為：C其中ci表示第i（4）多源信息特征融合將提取的紅外內(nèi)容像特征、雷達(dá)信號(hào)特征以及可見光內(nèi)容像特征進(jìn)行融合，可以更全面地反映目標(biāo)的特性，提高欺騙性抑制檢測(cè)的準(zhǔn)確性。我們采用主成分分析（PCA）方法對(duì)多源信息特征進(jìn)行融合。PCA可以將高維特征空間映射到低維特征空間，同時(shí)保留大部分信息。設(shè)紅外內(nèi)容像特征為FI、雷達(dá)信號(hào)特征為FR和可見光內(nèi)容像特征為FVF=特征類型特征提取方法數(shù)學(xué)表示【公式】紅外內(nèi)容像特征小波變換、GLCMA,D雷達(dá)信號(hào)特征Snelvaart變換、脈沖歷史分析R可見光內(nèi)容像特征邊緣檢測(cè)、顏色直方內(nèi)容E,C融合特征PCAF通過上述多源信息特征提取方法，可以有效地提取出具有代表性和區(qū)分性的特征，為后續(xù)的欺騙性抑制檢測(cè)提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2.2.1普通成像信息特征提取在多源信息融合的紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型中，普通成像信息（通常指可見光或可見光/近紅外復(fù)合波段內(nèi)容像）作為重要的輔助模態(tài)，能夠?yàn)槠垓_性目標(biāo)的檢測(cè)提供場(chǎng)景背景、目標(biāo)紋理結(jié)構(gòu)等互補(bǔ)信息。欺騙性目標(biāo)往往通過模擬真實(shí)目標(biāo)的視覺特征進(jìn)行偽裝，因此有效的特征提取需要能夠刻畫出普通成像內(nèi)容像中與目標(biāo)偽裝相關(guān)的內(nèi)在屬性。本節(jié)重點(diǎn)闡述從普通成像信息中提取用于欺騙性抑制的關(guān)鍵特征的方法。顏色及紋理特征：顏色和紋理是區(qū)分目標(biāo)與背景、判斷目標(biāo)真實(shí)性的重要依據(jù)。普通成像信息通常包含豐富的彩色信息，利用顏色特征可以有效區(qū)分不同材質(zhì)或偽裝方式的目標(biāo)?？紤]到欺騙性目標(biāo)可能在顏色上模擬周邊環(huán)境或特定目標(biāo)，我們提取的顏色特征不僅包括亮度直方內(nèi)容、顏色均值、方差等統(tǒng)計(jì)量，還引入了主色成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA），通過PCA將原始顏色空間降維，同時(shí)捕獲主要的顏色變異信息，如主色比例和網(wǎng)絡(luò)特征向量（ColorLayoutTemplate,CLT）等，以表征目標(biāo)顏色的整體分布和布局模式。此外紋理特征能夠反映目標(biāo)的表面細(xì)節(jié)和結(jié)構(gòu)信息，對(duì)于識(shí)別偽裝目標(biāo)的偽裝紋理具有重要作用。結(jié)合普通成像的特性，本文提取了基于局部二值模式（LocalBinaryPatterns,LBP）、Gabor濾波器響應(yīng)和灰度共生矩陣（GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM）等多種紋理描述子。這些特征能從不同角度捕捉內(nèi)容像的紋理結(jié)構(gòu)，聯(lián)合使用可以有效地區(qū)分具有偽裝紋理的目標(biāo)與真實(shí)目標(biāo)。具體特征提取方法如【表】所示。?【表】普通成像信息常用顏色及紋理特征特征類別特征名稱描述主要信息捕獲顏色特征亮度直方內(nèi)容目標(biāo)像素亮度分布基礎(chǔ)色彩統(tǒng)計(jì)顏色均值與方差目標(biāo)在RGB（或HSV）空間各通道的均值和方差整體色彩傾向與對(duì)比度主色比例（PCA）通過PCA分析得到的主要顏色成分及其比例主要顏色構(gòu)成及其占比網(wǎng)絡(luò)特征向量（CLT）提取目標(biāo)在3x3鄰域內(nèi)像素間的關(guān)系模板顏色空間分布和布局模式紋理特征LBP基于局部鄰域像素亮度對(duì)比的二值模式細(xì)節(jié)紋理、自相似性Gabor濾波器響應(yīng)利用Gabor濾波器提取的尺度不變、方向性特征作用于特定尺度和方向的紋理成分GLCM統(tǒng)計(jì)量灰度共生矩陣的均值、對(duì)比度、能量、熵等方向、距離組合特征紋理的排列、homogeneity、復(fù)雜度等屬性形狀與結(jié)構(gòu)特征：雖然紅外小目標(biāo)的尺寸通常較小，但在可見光內(nèi)容像中，其形狀和局部結(jié)構(gòu)往往更為清晰。形狀特征有助于理解目標(biāo)的幾何形態(tài)，而結(jié)構(gòu)特征則能反映目標(biāo)部件的組合關(guān)系。對(duì)于欺騙性抑制，形狀一致性是關(guān)鍵考量點(diǎn)，異常的形狀突變可能指向偽裝。因此我們利用邊緣檢測(cè)算子（如Canny算子）提取目標(biāo)的邊緣輪廓，并在此基礎(chǔ)上計(jì)算形狀描述子，例如Hu不變矩、形狀索引數(shù)和面積/周長(zhǎng)比等。這些形狀描述子對(duì)內(nèi)容像的平移、旋轉(zhuǎn)和縮放具有較好的魯棒性。同時(shí)為了捕捉更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)信息，我們還引入了目標(biāo)區(qū)域的灰度質(zhì)心、方向梯度直方內(nèi)容（HistogramofOrientedGradients,HOG）特征，以描述目標(biāo)主要的輪廓走向和局部梯度分布。尺度不變特征：小目標(biāo)的特點(diǎn)之一是尺寸非常微小，可能在傳感器成像時(shí)發(fā)生顯著的尺度變化。為了適應(yīng)這種情況，提取尺度不變特征是必要的.LocalBinaryPatterns(LBP)的圓形鄰居模型和旋轉(zhuǎn)不變版本（RLBP）對(duì)旋轉(zhuǎn)不敏感，而Gabor濾波器本身可以通過調(diào)整尺度和方向參數(shù)來提取不同尺度和方向的紋理特征，具有較好的尺度適應(yīng)性。此外利用尺度空間方法（如多分辨率分析）在不同尺度下提取上述形狀和紋理特征，并融合這些多尺度信息，也是一種有效的策略。通過上述方法，從普通成像信息中提取的多維度特征，能夠從顏色、紋理、形狀和尺度等多個(gè)層面刻畫目標(biāo)的視覺屬性，為后續(xù)的多源信息融合、欺騙性目標(biāo)的識(shí)別與抑制提供堅(jiān)實(shí)的特征基礎(chǔ)。這些特征既包含了區(qū)分真實(shí)與偽裝目標(biāo)的關(guān)鍵視覺線索，也考慮了小目標(biāo)的尺寸敏感性問題，有助于提升整個(gè)檢測(cè)模型的魯棒性和準(zhǔn)確性。2.2.2相位信息特征提取為了準(zhǔn)確提取出紅外小目標(biāo)的相位信息特征，需先理解相位信息提取的基本原理,并將之融入到紅外小目標(biāo)特征提取體系中。通過采集關(guān)于點(diǎn)和目標(biāo)的相位差異并轉(zhuǎn)化為離散位相值,來進(jìn)行相位信息的提取?？紤]到紅外小目標(biāo)自身特性帶來的快速運(yùn)動(dòng)與目標(biāo)快特性,須進(jìn)一步將紅外小目標(biāo)的相位信息特征作為全息內(nèi)容相位調(diào)制提供給通信系統(tǒng)。相位信息提取原理如下：首先將小目標(biāo)和背景內(nèi)容像分成多個(gè)均勻相干光處理單元,得到背景和目標(biāo)內(nèi)容像信號(hào)與參考信號(hào)的十字自相關(guān)函數(shù)；接著利用逆傅里葉變換求得背景和目標(biāo)的自相關(guān)函數(shù)；最后對(duì)兩者相減得到相位信息強(qiáng)度差f(r)。需要注意的是背景與目標(biāo)自相關(guān)函數(shù)f(r)的光程差的絕對(duì)值可由樣本相關(guān)序數(shù)字的平方根反比得到：[f通過將復(fù)雜背景和目標(biāo)的位相信息與已知的背景參考函數(shù)進(jìn)行傅里葉變換積分，得到修正背景場(chǎng)光場(chǎng)的位相差異，進(jìn)而整數(shù)位相展開以提取出目標(biāo)的位置和運(yùn)動(dòng)參數(shù)。該過程可用式子表示為：[iωω=i為處理紅外成像相位不足問題，在經(jīng)過預(yù)處理后提取出形態(tài)穩(wěn)定的紅外小目標(biāo)內(nèi)容像,再經(jīng)傅里葉變換得到其低頻分量，進(jìn)行操作處理后重構(gòu)得到能反映相位變化的極坐標(biāo)內(nèi)容，以增強(qiáng)極不穩(wěn)定的極徑成分。該過程可以用逆傅里葉變換公式[I最終，通過上述相位信息特征提取方式獲得并存儲(chǔ)的特征數(shù)據(jù)將作為蹲位信息特征模型算法的輸入，用于后續(xù)的綜合檢測(cè)處理。2.2.3毫米波雷達(dá)信息特征提取繼紅外信息之后，毫米波雷達(dá)作為一種重要的探測(cè)手段，為多源信息融合提供了關(guān)鍵的補(bǔ)充。毫米波雷達(dá)通過發(fā)射并接收高頻電磁波來感知目標(biāo)，其工作原理決定了其輸出信息與紅外成像存在顯著差異。為了有效地將這些信息融入統(tǒng)一框架進(jìn)行處理，必須從中提取出具有判別力和魯棒性的特征。毫米波雷達(dá)輸出的原始數(shù)據(jù)通常是連續(xù)的回波信號(hào)，直接使用原始信號(hào)進(jìn)行融合往往面臨計(jì)算復(fù)雜度高、特征不明顯等挑戰(zhàn)。因此特征提取的首要任務(wù)是進(jìn)行信號(hào)處理，以增強(qiáng)目標(biāo)信號(hào)并抑制噪聲干擾。常用的預(yù)處理方法包括帶通濾波以去除直流分量和低頻噪聲，以及匹配濾波來最大化信噪比（SNR）。經(jīng)過預(yù)處理后的信號(hào)，例如距離-多普勒譜，包含了關(guān)于目標(biāo)距離、速度和角向信息的關(guān)鍵線索。在特征提取階段，我們著重于以下幾個(gè)維度的特征構(gòu)造：目標(biāo)表征特征（TargetRepresentationalFeatures）：這類特征直接描述目標(biāo)的幾何與運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。常用的特征包括：目標(biāo)點(diǎn)散射點(diǎn)（PointScatterCharacteristics）：通過聚類或目標(biāo)追蹤算法，將雷達(dá)回波分解為多個(gè)點(diǎn)散射點(diǎn)。每個(gè)散射點(diǎn)可以表征為包含初始幅度、初始相位、距離、速度和多普勒頻移的一組元數(shù)據(jù)?！颈怼空故玖藛蝹€(gè)散射點(diǎn)的基本特征維度。距離-多普勒譜統(tǒng)計(jì)特征（RadarCrossSection,RCS,&DopplerSpectrumStatistics）：目標(biāo)在整個(gè)探測(cè)距離和速度區(qū)間內(nèi)的雷達(dá)散射截面（RCS）分布，或其多普勒譜的均值、方差、峰度等統(tǒng)計(jì)參數(shù)，能夠反映目標(biāo)的尺寸、形狀和相對(duì)運(yùn)動(dòng)特性。?【表】單個(gè)散射點(diǎn)的基本特征維度特征名稱說明初始幅度（RawAmp）散射點(diǎn)的初始信號(hào)強(qiáng)度初始相位（RawPhase）散射點(diǎn)的初始信號(hào)相位距離（Range）散射點(diǎn)與雷達(dá)的距離速度（Velocity）散射點(diǎn)相對(duì)于雷達(dá)的運(yùn)動(dòng)速度多普勒頻移（DopplerShift）散射點(diǎn)運(yùn)動(dòng)引起的頻率偏移幅度譜（AmpSpectrum）信號(hào)在快速傅里葉變換（FFT）(distance)頻域上的幅度分布相位譜（PhaseSpectrum）信號(hào)在快速傅里葉變換（FFT）(distance)頻域上的相位分布RCS（RadarCrossSection）目標(biāo)的反射強(qiáng)度特性(更精細(xì)的表征)距離-速度關(guān)聯(lián)特征（Range-VelocityAssociationFeatures）：這類特征旨在揭示目標(biāo)和其干擾源在距離與速度空間上的內(nèi)在聯(lián)系。構(gòu)建離散網(wǎng)格，對(duì)網(wǎng)格中每個(gè)單元內(nèi)出現(xiàn)的散射點(diǎn)進(jìn)行聚類或加權(quán)計(jì)數(shù)。關(guān)鍵特征可以表示為二維直方內(nèi)容或其衍生統(tǒng)計(jì)量，如局部密度、連通性指標(biāo)等。例如，目標(biāo)特征可以通過在其在距離-速度內(nèi)容的位置出現(xiàn)頻率較高，且周圍區(qū)域相對(duì)稀疏來表征；而噪聲或干擾特征則可能呈現(xiàn)彌散性或聚集性模式。結(jié)合網(wǎng)格模型，目標(biāo)回波可以表示為其在距離-速度網(wǎng)格上激活單元的概率分布P(r,v)。若某網(wǎng)格單元(r_i,v_i)被激活，則對(duì)對(duì)應(yīng)特征H(r_i,v_i)進(jìn)行累加或更新。其更新規(guī)則可表示為：其中α是一個(gè)預(yù)設(shè)的學(xué)習(xí)率或權(quán)重因子，用于控制新觀測(cè)對(duì)歷史統(tǒng)計(jì)的影響，的噪聲抑制能力?！颈怼颗e例說明了不同類型回波在距離-速度空間分布上的特征差異。?【表】不同回波源在距離-速度空間的主要特征差異回波源類型距離-速度空間分布特征主要特征真實(shí)目標(biāo)局部集中、峰值顯著高中心值、高梯度、緊密分布背景雜波柔和彌散、無清晰邊界低中心值、低梯度、均勻分布欺騙性干擾可能集中也可能彌散、具有特定模式特定模式（如雷達(dá)反射面）、可變的峰值/梯度時(shí)空演化特征（Spatio-temporalEvolutionFeatures）：通過對(duì)多幀雷達(dá)數(shù)據(jù)（即時(shí)間序列）進(jìn)行處理，捕捉目標(biāo)的動(dòng)態(tài)變化行為，以區(qū)分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和穩(wěn)定的欺騙性干擾。例如，計(jì)算目標(biāo)中心點(diǎn)或回波簇在連續(xù)幀間的位移、速度、加速度向量，或者提取目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡平滑度、方向穩(wěn)定性的指標(biāo)。時(shí)空統(tǒng)計(jì)特征，如時(shí)間局部性（TemporalLocality，即目標(biāo)回波在時(shí)間上連續(xù)保持在高信噪比區(qū)域的可能性）和空間聚集性（SpatialAgglomeration，即同一目標(biāo)回波在空間上持續(xù)出現(xiàn)在鄰近位置的可能性），也被證明對(duì)于欺騙性干擾抑制有效。這些特征需要在融合算法中與紅外等其他傳感器的時(shí)間序列信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。毫米波雷達(dá)特征提取是一個(gè)多層次、多維度的過程，旨在將原始復(fù)雜的回波信號(hào)轉(zhuǎn)化為對(duì)目標(biāo)識(shí)別和欺騙性抑制具有重要判別能力的參數(shù)集。提取出的這些特征，隨后將與其他源頭的特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和融合，共同構(gòu)建更全面的態(tài)勢(shì)感知能力，最終服務(wù)于模型對(duì)欺騙性干擾的準(zhǔn)確檢測(cè)與抑制。2.2.4多源特征融合方法在構(gòu)建有效的紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型時(shí)，如何有效地融合來自不同傳感器、不同模態(tài)的多源特征，是提升檢測(cè)性能和魯棒性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。欺騙性紅外小目標(biāo)往往在單一特征上難以被完全識(shí)別，而多源信息的協(xié)同作用能夠從更全面、更立體的角度刻畫目標(biāo)的真實(shí)特性，從而顯著增強(qiáng)對(duì)欺騙性干擾的抑制能力。本章提出采用互補(bǔ)信息與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的融合策略，以融合多模態(tài)特征，實(shí)現(xiàn)欺騙性抑制的小目標(biāo)檢測(cè)?？紤]到各源特征在時(shí)域、空域、頻域以及對(duì)欺騙性干擾敏感度的差異性，本研究設(shè)計(jì)了分層的特征融合機(jī)制。首先在低層，針對(duì)能夠反映目標(biāo)熱輻射紋理、空間構(gòu)型等局部信息的紅外內(nèi)容像特征（如梯度特征、LBP紋理特征等）與能夠提供目標(biāo)背景關(guān)聯(lián)性的可見光內(nèi)容像特征（如顏色紋理特征、深度信息特征等），采用特征級(jí)聯(lián)與加權(quán)融合相結(jié)合的方法進(jìn)行初步融合。具體而言，將各源特征進(jìn)行embedding處理并映射到同一高維特征空間，然后利用一種自學(xué)習(xí)加權(quán)的機(jī)制來動(dòng)態(tài)調(diào)整各源特征的貢獻(xiàn)度。該過程可以通過構(gòu)建一個(gè)共享權(quán)重的特征融合網(wǎng)絡(luò)，其權(quán)重向量w∈F其中Fi表示第i個(gè)源的特征向量，wi是相應(yīng)的學(xué)習(xí)權(quán)重，且滿足融合完成后，形成初步的多源綜合特征表示。接下來在高層，利用深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制（AttentionMechanism），構(gòu)建一個(gè)注意力引導(dǎo)的多源特征融合網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)旨在識(shí)別和聚焦哪些源特征或特征區(qū)域?qū)τ诋?dāng)前欺騙性抑制檢測(cè)任務(wù)最為重要。模型通過學(xué)習(xí)一個(gè)注意力權(quán)重內(nèi)容A，該權(quán)重內(nèi)容模擬了人類視覺系統(tǒng)或決策系統(tǒng)對(duì)信息的關(guān)注分配，強(qiáng)調(diào)了可信目標(biāo)區(qū)域和潛在欺騙性區(qū)域的特征差異。注意力權(quán)重A由當(dāng)前的融合特征F融合或其子區(qū)域的表征計(jì)算得出，用于對(duì)FF這里的Fj′可以是通過此分層的、適應(yīng)性的特征融合策略，模型能夠充分利用各源信息的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)，有效克服單一傳感器面臨的欺騙性干擾，提升紅外小目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性，為實(shí)現(xiàn)紅外偵察、預(yù)警等應(yīng)用場(chǎng)景提供更可靠的技術(shù)支撐。2.3本章小結(jié)本章圍繞紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)問題展開了深入研究，針對(duì)現(xiàn)有方法在特征單一、抗干擾能力弱以及融合策略粗糙等方面的不足，提出了一種基于多源信息融合的紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)模型。首先針對(duì)欺騙性紅外輻射信號(hào)與小目標(biāo)自身紅外輻射信號(hào)在多維度特征上存在的差異性，本章闡述了采用可見光內(nèi)容像序列、高光譜內(nèi)容像數(shù)據(jù)以及熱紅外內(nèi)容像數(shù)據(jù)進(jìn)行信息采樣的必要性與合理性，為后續(xù)特征層融合奠定了基礎(chǔ)。隨后，對(duì)于各源信息在時(shí)域、空域以及譜域上體現(xiàn)出的互補(bǔ)性與冗余性，本章設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于小波變換特征層多模態(tài)特征提取方法，并結(jié)合層次化的相似度度量策略，構(gòu)建了有效的特征層融合框架。通過引入注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了對(duì)融合后冗余特征的動(dòng)態(tài)篩選與低秩表示，進(jìn)一步提升了特征的判別能力。在模型構(gòu)建與分析方面，本章建立了融合可見光內(nèi)容像序列紋理信息、高光譜內(nèi)容像譜段差異和高分辨率熱紅外內(nèi)容像輻射強(qiáng)度信息的層次化感知模型，充分利用了長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）時(shí)序建模能力和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）空間特征提取能力，實(shí)現(xiàn)從原始多源數(shù)據(jù)到高維特征表示的端到端學(xué)習(xí)。為評(píng)估模型性能，本章設(shè)計(jì)并實(shí)施了系列仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：通過融合可見光、高光譜與熱紅外多源信息，并與單一模態(tài)信息下的檢測(cè)方法、現(xiàn)有雙模態(tài)融合方法進(jìn)行對(duì)比，本研究提出的模型在欺騙性抑制效果方面具有較高的準(zhǔn)確率和較低的誤報(bào)率，其檢測(cè)精度和魯棒性均有顯著提升。這充分驗(yàn)證了多源信息融合策略對(duì)于提升紅外小目標(biāo)欺騙性抑制檢測(cè)性能的有效性，并為復(fù)雜背景下小目標(biāo)探測(cè)提供了新的解決方案。本章所開展的工作為后續(xù)深入研究復(fù)雜紅外環(huán)境下的目標(biāo)智能感知與識(shí)別提供了有益的探索和支撐。?融合特征維度與權(quán)重分配表融合特征組分?jǐn)?shù)據(jù)源類型特征維度表征注意力權(quán)重分配Φ(示例)可見光紋理特征可見光內(nèi)容像TVisible(LSTM提取)Φvisible高光譜譜段差異特征高光譜內(nèi)容像ΔSpectrum(SpectralConvNet提取)Φspectral高分辨率熱紅外輻射強(qiáng)特征熱紅外內(nèi)容像Intensity(SpatialConvNet提取)Φthermal融合后總特征-T_Fused=ΦvisibleTVisible+ΦspectralΔSpectrum+ΦthermalIntensityΦ_total=ΣΦi(注：上表中的Φvisible、Φspectral、Φthermal表示各源信息在注意力機(jī)制下動(dòng)態(tài)分配的權(quán)重，T_Fused表示融合后的高維特征表示。實(shí)際分配權(quán)重由注意力網(wǎng)絡(luò)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)計(jì)算得到。)

?融合模型結(jié)構(gòu)公式示意假設(shè)輸入的多源信息分別為可見光內(nèi)容像序列V，高光譜內(nèi)容像S和熱紅外內(nèi)容像T，經(jīng)過各自的預(yù)處理和特征提取模塊后，分別得到特征表示V_E,S_E,T_E。模型的融合操作和最終輸出可以表示為：特征提取階段:V_E=f_V(V),其中f_V表示針對(duì)可見光采用的紋理特征提取方法(例如LSTM)。S_E=f_S(S),其中f_S表示針對(duì)高光譜內(nèi)容像的譜段差異特征提取方法(例如SpectralConvNet)。T_E=f_T(T),其中f_T表示針對(duì)熱紅外內(nèi)容像的輻射強(qiáng)度特征提取方法(例如SpatialConvNet)。層次化融合與注意力機(jī)制:計(jì)算各源特征的相似度或相關(guān)性。應(yīng)用注意力機(jī)制α(V_E,S_E,T_E)對(duì)融合前的特征進(jìn)行加權(quán)：α=[α_1,α_2,α_3]基于權(quán)重進(jìn)行融合：T_Fused=Σ_iα_iV_E其中下標(biāo)i代表不同特征源。感知與分類:將融合后的特征T_Fused輸入到最終的感知與分類模塊(例如全連接層+SVM或CNN分類器)：P=g(T_Fused),其中g(shù)表示分類函數(shù)。最終輸出檢測(cè)決策結(jié)果P。3.基于多源信息融合的紅外小目標(biāo)檢測(cè)模型本節(jié)深入探討利用多源信息融合技術(shù)的紅外小目標(biāo)檢測(cè)模型構(gòu)建。模型構(gòu)建過程中，充分考慮了紅外信號(hào)的特性，針對(duì)紅外小目標(biāo)的距離、背景輻射等因素，采用多種數(shù)據(jù)融合策略，以提高對(duì)微弱目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。（1）紅外特征提取與處理在多源信息融合的紅外小目標(biāo)檢測(cè)模型中，首先進(jìn)行紅外信號(hào)的特征提取和預(yù)處理?？紤]到紅外小目標(biāo)信息特性的多樣性，特征提取不僅包括紅外能量大小等基本特征，還需關(guān)注目標(biāo)形狀輪廓等細(xì)節(jié)信息。此外為應(yīng)對(duì)相鄰像素間信號(hào)微弱差異和背景噪聲等問題，可運(yùn)用相關(guān)濾波和主成分分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)降維和去噪聲處理。（2）多源數(shù)據(jù)融合模型結(jié)合內(nèi)容像處理、信號(hào)處理和深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，自頂向下構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合框架。此框架中，紅外內(nèi)容像、可見光內(nèi)容像等相關(guān)信息源，通過數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理和變換等步驟，生成統(tǒng)一特征空間的數(shù)據(jù)。在此空間下，利用深度學(xué)習(xí)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)或支持向量機(jī)(SVM)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，提取融合特征。最終，這些融合特征通過集成學(xué)習(xí)等算法，獲得對(duì)紅外小目標(biāo)的更全面的理解和識(shí)別能力。（3）檢測(cè)模型與算法甄選合適的檢測(cè)算法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隱馬爾可夫模型或Adaboost算法等，進(jìn)行模型訓(xùn)練。算法需具有高魯棒性，以應(yīng)對(duì)紅外小目標(biāo)在成像過程中可能發(fā)生的位置移動(dòng)、變形等變異情況。此外利用檢測(cè)模型對(duì)融合后的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索、分類和跟蹤，實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜背景中易于紅外小目標(biāo)識(shí)別的檢測(cè)系統(tǒng)。（4）欺騙性抑制與魯棒性欺騙性或假目標(biāo)的抑制旨在增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾性能和誤報(bào)率，為此，引入自適應(yīng)濾波、多目標(biāo)跟蹤跟蹤技術(shù)等手段，提升系統(tǒng)對(duì)于隱藏在正常背景下的欺騙性目標(biāo)的識(shí)別能力。同時(shí)提升模型對(duì)變參數(shù)的魯棒性，保證模型在不同環(huán)境和條件下的檢測(cè)效果。通過多源信息的融合，模型不僅能夠提高對(duì)小目標(biāo)的獨(dú)特檢測(cè)能力，還可抵御外界條件的干擾與名列前茅的觀測(cè)性能。下節(jié)將展示模型具體運(yùn)行效果，并進(jìn)行實(shí)際工程應(yīng)用場(chǎng)景的模擬驗(yàn)證。在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理與實(shí)測(cè)時(shí)，應(yīng)遵循技術(shù)的可持續(xù)性與經(jīng)濟(jì)效益，優(yōu)先選用低成本、高效率的融合策略。通過不斷的算法迭代和模型優(yōu)化，確保實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境下準(zhǔn)確識(shí)別和定位紅外小目標(biāo)的系統(tǒng)。3.1紅外小目標(biāo)檢測(cè)算法概述紅外小目標(biāo)的檢測(cè)在國際安全、戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知以及邊境監(jiān)控等領(lǐng)域扮演著至關(guān)重要的角色，然而由于紅外小目標(biāo)在fierce物理背景干擾、微弱輻射能量特性以及傳感器自身噪聲等多重挑戰(zhàn)下，其有效檢測(cè)面臨嚴(yán)峻考驗(yàn)。針對(duì)紅外小目標(biāo)檢測(cè)問題，研究者們已經(jīng)發(fā)展出多種多樣的算法，總體而言它們主要圍繞著提升信噪比、優(yōu)化特征提取以及改進(jìn)決策邏輯等層面展開。經(jīng)典的紅外小目標(biāo)檢測(cè)算法大致可分為基于經(jīng)典內(nèi)容像處理的方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的方法兩大類。（1）基于經(jīng)典內(nèi)容像處理的方法此類方法主要依賴于傳統(tǒng)的內(nèi)容像處理技術(shù)，通過一系列預(yù)處理步驟和特定的目標(biāo)形態(tài)、紋理等特征提取手段來嘗試凸顯并分割出紅外小目標(biāo)。典型的技術(shù)包括：利用內(nèi)容像增強(qiáng)技術(shù)（如直方內(nèi)容均衡化、Retinex算法等）來提升目標(biāo)與背景的對(duì)比度；基于邊緣檢測(cè)、輪廓提取的算法（如Sobel、Canny算子等）來捕捉目標(biāo)的邊界信息；以及利用形態(tài)學(xué)操作（如opening,closing,erosion,dilation等）來去除噪聲和干擾、連接斷裂目標(biāo)或分離密集目標(biāo)?！颈怼靠偨Y(jié)了部分經(jīng)典的基于內(nèi)容像處理的紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法及其特點(diǎn)。?【表】典型的經(jīng)典紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法算法類別典型方法主要原理簡(jiǎn)述優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)內(nèi)容像增強(qiáng)Retinex幾何光學(xué)校正模擬人類視覺系統(tǒng)對(duì)光照的理解，消除暗目標(biāo)與條帶干擾計(jì)算量相對(duì)較小，有一定魯棒性對(duì)復(fù)雜光照、光譜不變性假設(shè)要求高，易產(chǎn)生偏差直方內(nèi)容均衡化/自適應(yīng)均衡均勻化內(nèi)容像全局或局部直方內(nèi)容分布，提升對(duì)比度簡(jiǎn)單高效，實(shí)現(xiàn)容易可能放大噪聲，對(duì)低信噪比場(chǎng)景效果有限邊緣與輪廓檢測(cè)Sobel、Canny邊緣檢測(cè)器基于梯度計(jì)算，提取內(nèi)容像邊緣信息對(duì)細(xì)節(jié)敏感，能有效標(biāo)識(shí)目標(biāo)輪廓計(jì)算復(fù)雜度