红外小目标检测有什么特点？
红外小目标检测 红外小目标检测的目标比较小，目标极其容易和其他物体混淆，有一定的挑战性。 另外，这本质上也是一个小目标领域的问题，很多适用于小目标的创新点也会被借鉴进来。 此外，该数据集还有一个特点，就是分背景，虽然同样是检测红外小目标，区别是背景的不同，我们对数据集进行了统计以及通过人工翻看的方式总结了其特点，如下表所示：
红外弱小目标的检测与跟踪算法有哪些？
红外弱小 目标的检测与跟踪 算法 主要分为两类：跟踪前检测DBT和检测前跟踪TBD。 经典的小 目标检测 与跟踪方法是DBT，即先根据检测概率和虚警概率计算单帧图像的检测门限，然后对每帧图像进行分割，并将目标的单帧检测结果与目标运动轨迹进行关联，最后进行目标跟踪，适应于信噪比比较高的情况，常用的方法有：小波分析方法、背景抑制法、基于变换的方法、门限检测方法。
什么是红外运动小目标检测？
适用于复杂背景下红外图像信噪比较低时的红外运动小目标检测，解决了噪声干扰目标检测的问题。 3)进行小目标检测。 原理简单、耗时短、实时检测、便于应用； 计算量小，适合信噪比高的图像。
什么是小目标检测与跟踪方法？
经典的小 目标检测 与跟踪方法是DBT，即先根据检测概率和虚警概率计算单帧图像的检测门限，然后对每帧图像进行分割，并将目标的单帧检测结果与目标运动轨迹进行关联，最后进行目标跟踪，适应于信噪比比较高的情况，常用的方法有：小波分析方法、背景抑制法、基于变换的方法、门限检测方法。 TBD即对单帧图像中有无目标先不进行判断，而是先对图 摘 要：概述了目标识别技术研究现状，分析了光谱识别技术的特点。