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摘要：本文詳細介紹了一種基于人類視覺系統特性的紅外弱小目標檢測算法——Multiscale patch-based contrast measure (MPCM)。該算法通過增強目標與背景的對比度，有效檢測紅外圖像中的弱小目標，并在MATLAB環境中進行了復現與實驗驗證。關鍵詞：紅外檢測、弱小目標、圖像處理、模式識別、自適應檢測參考文獻：Y. Wei, X. You, and H.

基于matlab的GVF-snake算法能自動收斂到目標區域。關鍵技術GVF snake模型算法matlab源程序，GVF是根據光流場原理,利用變分方法,從圖像中得到的一種向量場,該向量場被稱為梯度矢量流(GVF)場。

基于matlab的交互多模算法（IMM）機動目標跟蹤算法，完整的15頁文檔論文。根據二維空間內目標作勻速直線運動和勻速圓周運動的特點，在建立目標運動模型和觀測模型的基礎上采用基于交互多模算法（IMM）的卡爾曼濾波器對機動目標進行跟蹤。仿真結果表明，該算法不僅能夠對勻速直線運動和勻速圓周運動的目標進行跟蹤，而且在運動模型發生變化時，濾波誤差也比較小。

基于matlab的GWO算法的參數工具箱，圖形界面，目標函數的默認名稱為CostFunction。如果您查看了CostFunction.m文件，成本函數獲取向量（[x1 x2…xn]）中的變量并返回目標值。可以在該文件中編寫目標函數，也可以創建一個新文件并將其名稱傳遞給工具箱。如果您決定選擇第二個選項，請記住輸入和輸出遵循相同的結構。

基于matlab的不同目標函數的盲源信號分離基于負熵的；基于負熵的改進算法； 基于峭度的；基于互信息的；基于非線性PCA的。輸出解混前后信號結果。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的布谷鳥（COA）多目標優化算法，以 滿意度、成本、時間、質量為目標的多目標優化求解代碼。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的關于多目標跟蹤的的濾波程序，包括采用聯合概率數據互聯（JPDA）算法實現兩個個勻速運動目標的點跡與航跡的關聯，輸出兩個目標跟蹤的觀測位置、估計位置以及估計誤差。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的機動目標跟蹤濾波方法，勻加速模型（CA）、多模型有交互式多模型（IMM）、擴展卡爾曼濾波（EKF）、不敏卡爾曼濾波（UKF）進行跟蹤濾波。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的彈道目標跟蹤濾波方法，擴展卡爾曼濾波（extended Kalman filter, EKF）、轉換測量卡爾曼濾波（conversion measurement Kalman filter, CMKF）跟蹤濾波，得到距離、方位角、俯仰角誤差結果。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的多目標遺傳算法的無人機航路規劃。在三維航路中進行航路代價估計，綜合考慮路徑長度、隱蔽性、危險度，規劃出最優路徑。輸出3D規劃路徑。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的模糊C均值算法（FCM）及其改進算法將空間鄰域項引入FCM的目標函數(FCM_S),廣義的模糊C均值(GFCM)算法，基于核的改進的模糊c均值聚類算法（KFCM）,基于核的廣義模糊c均值聚類算法KGFCM的圖像分割方法。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的多目標粒子群算法，MOPSO,引導種群逼近真實Pareto前沿，算法運行結束后將外部存檔中粒子作為獲得的Pareto最優解近似。程序已調通，可以直接運行。

本案例基于 OAS 光學軟件，針對某緊湊型紅外成像系統開展雜散光模擬與分析，旨在定位關鍵干擾源、量化其影響，并為結構優化提供數據支撐，助力提升系統實用可靠性。

較強的冷反射信號會直接淹沒目標信號，這是制冷型紅外成像系統特有的雜光效應。04OAS軟件分析流程設置? 模型構建利用OAS軟件的精確建模功能，構建長波紅外熱成像鏡頭模型。該鏡頭的結構參數與表面特性是建模的基礎。

本項目基于 OAS 光學軟件，通過光機熱一體化建模與多維度性能優化，構建高性能紅外物鏡方案，突破傳統紅外物鏡設計中像差校正難、雜散光干擾大、環境適應性弱等瓶頸。 案例設置與操作 模型構建 依托 OAS 光學元件數據庫，精準導入紅外物鏡核心組件參數，完成透鏡系統、遮光結構、鏡筒等模型搭建。

實現方式：基于 COMSOL 腳本語言，通過 WorkPlane 與 Extrude 函數構建二維截面，并依賴 Ellipsoid 與 Cylinder 構建結構細節。 優化策略：參數化表達式便于掃描不同心動周期下的形態差異。b) 聯合求解器配置與正問題仿真 目標：基于24組注入/接地配置進行正問題求解，獲得電場與電壓響應，如圖2所示。

針對到這一問題，劉潤邦等等提出了基于特征融合的粒子濾波紅外目標跟蹤算法，該算法則建立基于灰度直方圖和梯度方向直方圖的觀測模型，來去彌補紅外目標特征描述的局限性。探測“低慢小”無人機主要解決光信號微弱和背景復雜這兩個問題。因為在“低慢小”無人機的光輻射強度低，所以要是使用更高倍數的光學變焦和數字變焦的相機。光學中變焦的倍數越高，相機則所能聚焦的距離就越遠。