红外弱小目标检测

红外弱小目标检测是红外搜索与跟踪系统中的关键技术之一，特别是在低信号噪声比（SNR）环境下检测未知位置和速度的小目标，对于军事应用尤为重要，如远程预警敌方小型飞行器如飞机和直升机等。红外成像技术因其在遥感、监视、航空航天等多个领域的广泛应用而受到广泛关注。本文介绍了一种基于局部对比度测量的新型红外弱小目标检测方法，该方法通过模拟人眼视觉系统的对比机制和推导出的核模型，有效地提高了图像的信噪比，增强了目标信号，抑制了背景杂波。 ### 局部对比度方法 #### 目标检测阶段一：局部对比度映射 采用提出的局部对比度测量方法来获取输入图像的局部对比度映射。这一阶段的主要任务是测量当前像素与其周围邻域之间的差异性，从而实现目标信号的增强和背景杂波的抑制。具体而言，局部对比度测量计算每个像素与其周围环境的对比度，使得目标区域在图像中更加突出，而背景部分则被有效抑制。 #### 目标检测阶段二：自适应阈值分割 在获得局部对比度映射后，第二阶段采用自适应阈值方法进行目标分割。自适应阈值能够根据图像的不同区域特性自动调整阈值，确保目标检测的准确性和鲁棒性。这种方法能够有效地区分目标和背景，即使在低信噪比条件下也能保持良好的检测性能。 ### 实验验证与结果分析 为验证所提方法的有效性，实验在两组数据序列上进行了验证。实验结果表明，该局部对比度检测方法不仅简单有效，而且在提高图像信噪比方面具有显著优势。特别是在低信噪比环境下，相较于传统方法，该方法能更准确地检测到小目标，显著提升了检测精度。 ### 关键词解读 - **红外（IR）图像**：指利用红外线拍摄的图像，常用于夜视、热成像和遥感等领域。 - **局部对比度**：在图像处理中，局部对比度是指图像中某一点或区域与其他相邻点或区域亮度的差异程度，是目标检测的重要指标。 - **信号-噪声比（SNR）**：表示信号强度与噪声强度之比，是衡量信号质量的一个关键参数，尤其在弱小目标检测中至关重要。 - **目标检测**：在图像或视频中识别和定位特定对象的过程，是计算机视觉和图像处理的核心任务之一。 基于局部对比度的红外弱小目标检测方法是一种有效的技术，它通过增强目标信号、抑制背景杂波以及采用自适应阈值分割策略，能够在低信噪比环境下实现高精度的目标检测。该方法为红外搜索与跟踪系统提供了一种新的解决方案，对于提升军事应用中的目标识别能力和预警效率具有重要意义。