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本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于红外图像处理的动物智能检测方法及系统，包括：采集红外动物图像；获取红外动物图形的灰度直方图，得到红外动物图像的若干灰度级；获取红外动物图像的每个灰度级为目标灰度级的可能程度，进而得到目标灰度级以及红外动物图像中的目标像素点；根据红外动物图像中的目标像素点，获取红外动物图像的各个目标区域，进而得到分割阈值；根据分割阈值获取红外动物图像的若干分割区域；获取红外动物图像的每个分割区域每次滑动的步长系数，进而得到红外动物图像的每个分割区域每次滑动时的滑动步长，再结合自适应分割算法对每个分割区域进行分割，得到动物区域；本发明得到的动物区域更加完整。

本发明公开了本发明基于轨迹点时空一致性的红外弱小运动目标的检测方法，首先，对连续的视频帧图像，提取不同长度的稠密轨迹，生成动态变化的轨迹列表；其次，应用轨迹点空间聚集模型对单帧图像中的候选目标进行检测并利用运动特性对伪目标进行剔除；针对轨迹点的聚集性表示，提出了一种轮廓数编码机制；最后，针对连续视频帧，提出了一种基于轮廓码字一致性的后向目标检测算法；本发明同时考虑目标轨迹点的空间聚集性和时间一致性，以求检测率的最大化和虚警率的最小化。

本发明涉及一种基于侧抑制网络的红外图像处理方法，该方法具体包括以下步骤S1:求出图像每个像素点邻域内的局部熵，得到图像的局部熵矩阵；S2:根据整幅图像局部熵矩阵，求出矩阵最大值，然后构造度量算子；S3:求解抑制系数矩阵；S4:根据步骤S2和S3所得结果对红外图像进行处理，得到侧抑制网络输出。该方法根据图像突变区(包括边缘与细节)与平滑区(包括背景与噪声)在空域的不同特性，利用图像局部熵来构造一个度量算子，使侧抑制网络具有边缘识别能力，抗噪性强，并结合滤波机制，在增强图像的同时，对噪声也有抑制作用。

本发明请求保护一种基于单边衰减指数的侧抑制系数确定方法，属于图像增强处理领域。本发明基于单边衰减指数的侧抑制系数分布函数，利用侧抑制野范围半径N的大小确定系数σ，通过控制侧抑制系数衰减速率，使侧抑制系数分布集中在较小侧抑制野范围内，以减小侧抑制网络的运算量；基于最优的侧抑制系数和∑确定系数A，以有效增强图像视觉效果。本发明方法实施过程简单、运算量小、增强图像效果明显，具有应用和推广价值。