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中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 34 基于光电侦察的目标检测综述 陆俊霖 中国计量大学光电学院，广西 钦州 310018 摘要：摘要：基于光电侦察的目标检测是一项关键的技术，在军事、安防、航天、地质勘探等领域具有重要应用。本文通过研究发现基于光电侦察的目标检测中存在夜间和恶劣天气条件下的低光情况、目标大小和形状多样性、目标被遮挡和掩蔽等问题。对此提出了多传感器融合、深度学习算法、图像处理技术等策略，不断提高目标检测的准确性和鲁棒性。光电侦察目标检测技术在不断发展中，未来将继续推动该领域的创新与进步，并在多个领域发挥更广泛的应用。关键词：关键词：小目标；空间滤波；时间滤波；检测与跟踪 中图分类号：中图分类号：TP3 1 前景概述 随着科学技术的迅猛飞速发展及其在军事领域的广泛应用，传统的作战思想.及作战方式已经发生了根本性改变。在现代战争中，空中精确打击与空地一体化作战已经为最重要的作战方式。目标识别不仅是战场态势与威胁评估的基础，也是战场决策的重要依据。现代战争中各种武器系统的作用范围不断扩大、威力、准确性及隐蔽性都大幅提高，这种情况下的战场时空关系变得愈加复杂化。战场指挥员只有在弄清目标的类型、敌我属性、位置和运动等诸参数后才能下达攻击命令，武器系统也只有在获取到各种目标参数之后才能更准确的击中目标。因此此类目标成像早期都在与光电装备相距较远的地方，导致成像尺寸小。目标自身尺寸可能有几米甚至十几米，但在传感器成像靶面内只占有较少像素数目的目标。国际光学工程学会对小目标的定义为：小目标占据像素大小一般不超过80 像素，约是一幅 256256 图像的 0.12。根据所占像素的多少，小目标可分为点源目标、扩展小目标，点源目标的强度可以按照传感器的点传播函数进行描述。在空间监测的光学望远镜系统中，卫星和空间碎片目标通常在 512512 的图像中呈现 221515的不规则散斑，占据图像比例约在 008以下。在海天背景的红外警戒系统和光电侦察设备中，远处的飞机或导弹目标通常在像面上大多不超过 66 个像素，甚至为单像素。以上这些都属于小目标的范畴1。2 基于光电侦察的目标检测所面临的难题 2.1 天气条件 光电侦察设备对天气条件敏感，例如雨、雾、沙尘等恶劣天气可能会降低侦察设备的性能，影响目标的可视性和清晰度。不同的天气条件可能会对光电侦察系统的性能产生影响，从而影响目标的可视性和清晰度，进而影响目标检测的效果。具体来说：雨天雨水会在光电侦察镜头表面形成水滴，导致图像模糊和扭曲，降低目标的清晰度和可视性。雨滴还可以散射光线，导致图像过暗或出现光斑，影响目标检测的准确性。雾天雾会散射光线，导致图像模糊和对比度降低，使得目标在图像中难以被清晰地辨认和检测。沙尘天气沙尘和颗粒物会悬浮在空气中，降低光线的透过能力，导致图像质量下降，影响目标检测的效果。在夜间或光线较暗的条件下，光电侦察设备可能受到限制，无法获得足够的光线来获取清晰的图像，从而影响目标的检测和识别。这些天气条件可能会使目标在图像中变得模糊、不清晰、光照不足或甚至完全隐藏，从而增加目标检测算法的难度。为了应对这些问题，科学家和工程师们通常会采取一些技术手段，例如使用增强图像处理技术、适应不同光照条件的传感器、改进目标检测算法等，以提高在恶劣天气条件下的目标检测性能。此外，对于某些特定任务，可能还会结合其他传感器或数据源，如红外、雷达等，以在复杂天气条件下提供更全面和可靠的目标信息2。2.2 夜间侦察 在夜间，光电侦察设备无法像在白天那样获取充足的自然光来形成清晰的图像，这会对目标检测产生中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 35 一系列影响：低可见性，夜晚光线暗淡，导致图像的可见性明显降低，目标可能在图像中几乎看不见或完全隐藏。高噪声，在光线不足的情况下，相机或传感器可能需要使用较高的增益来增强图像亮度，但这也会引入更多的噪声，使图像质量下降，从而影响目标检测算法的性能。模糊和运动模糊，由于光线不足，相机的快门时间可能需要更长，从而导致图像中的目标出现模糊或运动模糊，使得目标的轮廓不清晰。热噪声，光电侦察系统中的一些传感器（如红外传感器）可能会受到目标和背景之间的温差影响，产生热噪声，干扰目标的检测和识别。缺乏颜色信息，在夜间，由于光线较暗，图像可能呈现黑白或灰度图像，缺乏颜色信息，这可能限制某些目标检测算法的应用。为了解决夜间侦察问题，需要充分利用先进的技术手段，以提高目标检测在低光条件下的效率和精度。2.3 目标大小和形状 光电侦察设备可能对目标的大小和形状有一定的要求，较小、较模糊或不规则形状的目标可能不易被准确地检测。具体来说，以下是目标大小和形状问题可能会造成的影响：目标尺寸，目标的尺寸可能各不相同，有些目标可能很小，而有些目标可能很大。对于光电侦察系统来说，较小的目标可能会在图像中被忽略或不易被发现，因为其尺寸不足以引起足够的注意。而较大的目标可能更容易被检测，但其在图像中可能会占据较多空间，可能导致其他细节丢失或遮挡其他可能存在的目标。目标形状，目标的形状可能多种多样，有些目标可能是规则的，如圆形、正方形等，而有些目标可能是不规则的，如不规则的建筑物、自然景物等。对于传统的目标检测算法，对于规则形状的目标可能相对容易处理，但在面对复杂的不规则形状目标时，可能需要更复杂的算法和技术来进行准确的检测和识别。目标的相对位置，目标的相对位置也可能影响检测的难易程度。例如，如果目标在图像中靠近图像边缘，可能会导致目标部分被裁剪或遮挡，从而影响检测算法的准确性。目标的复杂性，目标的复杂性和结构特征可能会对检测算法的设计和性能产生影响。一些复杂的目标可能包含多个组件或部分，需要更高级的算法来进行目标的分割和识别。为了应对目标大小和形状问题，需要结合先进的技术和算法来解决，并不断优化和改进以提高检测的准确性和鲁棒性3。2.4 遮挡和掩蔽 目标可能被其他物体或地形遮挡或掩蔽，导致无法完整地获取目标信息。这意味着目标可能不完整地出现在图像中，或者被其他物体遮挡，使得目标的特征不易被准确地获取和识别。遮挡和掩蔽问题可能会造成以下影响：部分可见性，由于目标被其他物体遮挡，目标只能部分地出现在图像中，这可能会导致目标的关键特征丢失或不完整，从而降低目标检测的准确性。背景干扰，目标被其他物体掩盖时，可能会与背景混合在一起，使得目标在图像中难以与周围环境区分，进而增加目标检测算法的难度。误判和漏报，遮挡和掩蔽问题容易导致目标检测算法出现误判和漏报，即错误地将遮挡的物体识别为目标或无法检测到真实目标。目标关联问题，在多帧连续侦察中，目标可能在不同帧之间出现遮挡和掩蔽，导致目标的关联问题，使得目标的轨迹不连续或跟踪不准确。为了应对遮挡和掩蔽问题，需要采取合适的技术手段来解决，并不断优化和改进算法，以提高目标检测的鲁棒性和准确性。3 基于光电侦察的目标检测发展策略 3.1 热红外技术 解决光电侦察设备在恶劣天气条件下的性能降低问题，可以采取以下一些策略和措施：使用多种传感器的数据进行融合，例如可见光、红外、雷达等，以增加对目标的检测和识别能力。不同传感器对天气条件的影响不同，通过融合多种传感器的信息，可以弥补某一传感器在恶劣天气下的局限性。设计和优化光电侦察设备，使其能够适应不同的天气条件。例如，采用特殊材料防水、防雾、防尘，改进镜头防护设计等，以增强设备的耐恶劣天气能力。针对恶劣天气下的图像，采用增强图像处理技术，如去雨、去雾、去沙尘等，以提高图像的质量和目标的可视性。在雨、雾等恶劣天气下，热红外技术可以利用目标和背景的热辐射差异，不受光线影响，从而提供更清晰的目标图像，可以作为补充传感器用于目标检测。采用智能算法，如深度学习，对恶劣天气下的图像进行更精确的处理和分析，提高目标检测和识别的准确性。综上所述，解决光电侦察设备在恶劣天气条件下性能降低的问题，需要结合多种技术手段，包中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 36 括多传感器融合、图像处理技术、智能算法和完善的监控维护措施，以提高光电侦察设备在各种天气条件下的可靠性和效能。3.2 强化图像处理 在夜间，光电侦察设备由于无法获取充足的自然光，确实会对目标检测产生一系列影响。为了应对夜间目标检测的挑战，可以使用红外技术，红外传感器可以感知目标和背景的热辐射，因此在夜间提供了一种有效的目标检测手段。红外技术能够在低光条件下获得较为清晰的图像，对于热源明显的目标，红外传感器具有较高的检测准确性。利用图像增强处理技术，例如低光图像增强、去噪、增强对比度等方法，对夜间图像进行预处理，以提高图像的清晰度和可视性。结合多种光谱信息，如可见光和红外光谱等，进行数据融合，以增加目标检测的鲁棒性和准确性。选择具有较高灵敏度和低光噪声的传感器，以提高设备在低光条件下的性能。同时使用可见光和热红外传感器，将它们的信息进行联动，从而获得更全面的目标信息。在光电侦察设备中引入激光照明技术，通过短暂照射目标，提供额外的光源，增加目标的可见性和清晰度。利用深度学习等智能算法，通过大规模的训练数据，使系统能够学习在低光条件下更好地处理目标检测任务。考虑在目标附近增加红外光源，以提高红外传感器的性能和目标的可视性。需要指出的是，在夜间目标检测中，完全依赖自然光是有限的，而且在极端低光条件下，仍然可能存在一定的局限性。因此，综合利用多种技术和方法，包括红外技术、多光谱融合、图像处理和智能算法等，才能更好地应对夜间光电侦察目标检测的挑战4。3.3 多尺度检测 针对光电侦察设备对目标大小和形状要求较高的问题，可以采取以下策略来提高目标检测的准确性和鲁棒性：采用多尺度目标检测技术，使得算法能够在不同尺度上对目标进行检测。通过在多个尺度上搜索目标，可以更好地适应不同大小的目标。在训练目标检测模型时，使用数据增强技术，例如随机缩放、旋转、裁剪等，以生成各种不同大小和形状的目标样本，增加模型对不同目标尺寸和形状的适应能力。针对不规则形状的目标，可以采用形状适应性较强的检测算法，例如基于特征点的检测方法，能够更好地处理复杂的目标形状。在目标检测算法中加入空间信息，考虑目标的上下文和相邻区域信息，以提高对小目标或部分模糊目标的检测能力。对于复杂的目标，可以采用目标分割技术，将目标从背景中分离出来，从而更准确地进行目标检测和识别。提高光电侦察设备的分辨率，可以增加对小目标和细节的检测能力。利用深度学习模型，通过大规模数据训练，使其具备对不同大小和形状目标的学习和识别能力。结合多传感器数据融合技术，如可见光、红外、雷达等，综合利用各传感器的优势，以增强目标检测的可靠性。综合运用上述策略，可以增强光电侦察设备对目标大小和形状的适应性，提高目标检测的效率和精度。不同的应用场景可能需要不同的策略，因此根据具体情况进行调整和优化，以满足不同需求。3.4 多视角侦察 针对目标被其他物体或地形遮挡或掩蔽的问题，可以通过多个不同视角的侦察，可以获取目标在不同角度下的信息，从而减轻遮挡问题的影响。使用多个侦察设备或调整侦察角度可以提供更全面的目标信息。将来自多种传感器的数据进行融合，如可见光、红外、雷达等，可以综合利用各传感器的优势，提高目标检测的鲁棒性。采用前景提取技术，将目标从复杂的背景中分离出来，从而提高目标的可视性和准确性。利用目标跟踪和关联算法，在连续帧的图像中跟踪目标的运动轨迹，从而弥补目标在某一帧中被遮挡的问题。使用深度学习模型，通过大规模数据训练，使系统能够学习目标的复杂特征，提高目标的识别能力，从而更好地处理被遮挡的目标。对于复杂场景中存在多个目标的情况，采用多目标检测和分割技术，将目标分割出来，从而提高目标检测的精度。利用激光或雷达等技术，可以穿透遮挡物，获取目标信息，以增加目标检测的可靠性。合理规划光电侦察设备的部署位置和视野，以减少遮挡问题的发生。针对特定的场景和应用需求，设计和优化目标检测算法，提高对遮挡和掩蔽目标的检测能力。综合运用上述策略，可以有效地解决目标被遮挡或掩蔽的问题，提高光电侦察设备在复杂场景下的目标检测能力。需要根据具体情况进行调整和选择合适的方法，以满足不同应用场景的需求5。4 结论 中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 37 基于光电侦察的目标检测是一项重要且复杂的任务，涵盖了可见光、红外、激光和雷达等多种传感器技术。该领域的研究与发展，为军事、安防、航天、地质勘探等领域提供了关键的信息获取手段。综述中的结论可以概括如下：（1）多传感器融合：在光电侦察目标检测中，多传感器融合技术是提高检测效率和准确性的重要手段。通过综合利用可见光、红外、雷达等传感器数据，可以在不同光照条件和气候环境下增强目标检测的鲁棒性。（2）深度学习的应用：近年来，深度学习在光电侦察目标检测中得到广泛应用，特别是卷积神经网络（CNN）的成功应用。深度学习模型通过大规模数据的训练，能够学习目标的复杂特征，提高目标检测的精度和效率。（3）图像处理技术：图像处理技术在光电侦察目标检测中扮演着重要角色。去噪、增强对比度、图像增强等技术可以提高图像质量，有助于更好地检测目标。（4）夜间和恶劣天气条件：光电侦察设备在夜间和恶劣天气条件下面临诸多挑战，如光照不足、雨、雾、沙尘等。针对这些问题，可以采用红外技术、增强图像处理、多传感器融合等手段来提高目标检测性能。（5）目标大小和形状问题：目标的大小和形状多样化，不同大小和形状的目标对目标检测算法提出了更高的要求。采用多尺度检测、形状适应算法等方法，可以增加对不同目标大小和形状的识别能力。（5）目标遮挡和掩蔽问题：目标被遮挡或掩蔽会导致目标检测的不完整或不准确。采用多视角侦察、数据融合、目标关联和跟踪等方法，可以改善遮挡和掩蔽问题。综合来看，光电侦察的目标检测是一个不断发展的领域，不同的技术手段和方法可以相互结合，以提高目标检测的性能和效率。随着技术的进步和应用场景的不断拓展，光电侦察目标检测将继续在军事、民用等领域发挥重要作用。参考文献 1侯笑晗,金国栋,谭力宁.基于深度学习的 SAR 图像舰 船 目 标 检 测 综 述 J.激 光 与 光 电 子 学 进展,2021,58(4):12.2李晨瑄,胥辉旗,钱坤,等.基于深度学习的舰船目标 检 测 技 术 综 述 J.兵 器 装 备 工 程 学报,2021,42(12):7.3赵梓杉,秦玉英,李刚,等.基于深度学习的目标检测算法综述J.汽车实用技术,2021(05):6-17.4谷永立,宗欣欣.基于深度学习的目标检测研究综述J.现代信息科技,2022,6(11):6.5李晨瑄,胥辉旗,钱坤,等.基于深度学习的舰船目标检测技术综述J.四川兵工学报,2021(012):042.作者简介：作者简介：陆俊霖（2002），男，汉族，广西钦州人，本科在读，研究方向为光电信息科学与工程。