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红外弱小目标检测方法研究的开题报告

一、选题的背景和意义：

随着科学技术的不断发展和社会进步的不断推动，红外技术已成为工业控制、地球资源探查、军事武器等领域的重要基础和支撑。在红外图像处理领域中，弱小目标检测是一项具有挑战性的课题。弱小目标可能受到一系列影响，例如光照、阴影、噪声、温差等，使其在红外图像中被掩盖或弱化，造成检测困难。因此，开展红外弱小目标检测方法研究，有着很强的实际意义。

二、研究的目标和内容：

本文旨在提出一种有效的红外弱小目标检测方法，可以从红外图像中准确地提取弱小目标信息。研究内容主要包括以下三个方面：

1.对现有的红外弱小目标检测方法进行综述和分析，找出其局限性，并为进一步的研究提供基础。

2.在红外图像的前期处理中，提出一种有效的红外图像降噪算法，以减小噪声对目标检测的影响。

3.建立一种基于深度学习的红外弱小目标检测模型，利用卷积神经网络（CNN）对红外图像进行特征提取和分类，实现对弱小目标的自动检测和识别。

三、研究的方法和步骤：

1.综述已有的红外弱小目标检测方法，包括传统方法和基于深度学习的方法，分析其特点和局限性。

2.设计并实现一种有效的红外图像降噪算法，采用一定的滤波方法和统计模型，降低噪声对红外图像的影响。

3.建立基于CNN的红外弱小目标检测模型，采用预处理、数据增强、网络设计和模型训练四个步骤开展模型建立工作。

四、研究的预期成果：

1.综述已有的红外弱小目标检测方法，找出其存在的问题和局限性，为后续研究提供借鉴。

2.提出一种有效的红外图像降噪算法，能够降低噪声对目标检测的干扰，从而准确地提取弱小目标信息。

3.建立基于深度学习的红外弱小目标检测模型，可以自动化地检测和识别红外图像中的弱小目标，具有良好的检测效果和实时性能。

以上是本文开题报告的主要内容，希望能够得到审核老师的指导和支持，共同推进研究工作的顺利进行。