Infrared small target detection based on local intensity and gra...

### 基于局部强度与梯度特性的红外小目标检测 #### 摘要 本文提出了一种基于局部强度和梯度特性的红外小目标检测算法。在计算机视觉领域，红外小目标检测是一项极具挑战性的任务，主要由于目标大小的变化以及背景杂波的影响。为了应对这一挑战，作者受到小目标类似高斯形状的启发，从强度和梯度两个角度定义了两个关键的局部特性。这些特性包括：目标像素的强度值大于其邻域内像素的强度值；朝向目标中心的梯度通常在其周围分布规律。基于这两个特性，通过计算原始红外图像的局部强度和梯度（Local Intensity and Gradient, LIG）图来增强目标并抑制杂波。通过分割LIG图可以方便地获得目标。 #### 关键知识点详解 **1. 红外小目标检测的挑战** 红外小目标检测面临的主要挑战包括： - **目标大小的变化**：小目标在图像中通常只占据少数几个像素。 - **低对比度**：红外小目标与背景之间的对比度往往较低，容易被复杂的背景所淹没。 - **亮度变化**：红外小目标的亮度会随着环境因素的变化而变化。 **2. 局部强度与梯度特性** 为了克服上述挑战，该研究提出了两种基于局部强度和梯度的关键特性： - **局部强度特性**：目标像素的强度值大于其局部邻域内的像素强度值。这一特性利用了小目标通常比其周围的背景亮或暗的事实，通过比较每个像素与其邻域内像素的强度值，可以突出显示这些小目标。 - **梯度特性**：朝向目标中心的梯度在其周围分布规律。这表示小目标周围的像素强度变化具有一定的规律性。具体而言，当从边缘到目标中心时，强度变化通常呈现出由弱到强的趋势，这种变化趋势在高斯分布模型中尤为明显。 **3. 局部强度和梯度（LIG）图** - **LIG图的构建**：基于上述两个特性，通过特定算法计算原始红外图像的LIG图。LIG图能够有效增强小目标信号并抑制背景杂波。 - **增强效果**：LIG图中的增强效果是通过对每个像素及其邻域进行强度和梯度分析实现的。这种分析有助于突出小目标的特征，并降低背景噪声的影响。 **4. 目标分割** - **分割过程**：从LIG图中提取目标的过程称为分割。通过设定合适的阈值或采用其他图像处理技术，可以有效地从LIG图中分离出小目标。 - **分割结果**：分割后的图像清晰地展示了目标的位置和形状，这对于后续的目标识别和跟踪非常有用。 **5. 实验验证** - **数据集**：为了验证所提出的算法的有效性，研究者在真实数据集上进行了广泛的实验评估。 - **性能评估**：实验结果表明，该算法在抑制背景杂波方面表现出色，同时具有良好的鲁棒性。这意味着即使在复杂背景下，该方法也能准确地检测到小目标。 **结论** 本文提出的方法为解决红外小目标检测问题提供了一个新的视角。通过结合局部强度和梯度特性，不仅能够有效增强小目标信号，还能显著抑制背景杂波，从而提高了检测精度和鲁棒性。这种方法对于实际应用中的红外成像系统，尤其是在远程传感和监控领域具有重要意义。