基于改进加权局部对比度的红外小目标检测

在复杂背景的红外图像中弱小目标通常淹没在高亮边缘与强杂波处,提出一种基于改进加权局部对比度的红外小目标检测方法。利用小目标的局部特性建立一种加权函数将目标与其背景邻域的差异点乘凸显目标,进而与相接背景邻域作比值运算达到抑制复杂背景的效果;通过目标的各向同性和背景的各向异性,采用六方向梯度决策法创建背景抑制模型进一步抑制高亮边缘,实现降低虚警率,提高检测率的目的;最后,通过卷积计算将两者结合,采用自适应阈值分割检测真实目标。实验结果表明,该算法在复杂背景及强杂波干扰下有较强的鲁棒性。

梯度差各向异性高斯滤波的红外小目标检测

针对现存背景抑制算法未能有效抑制复杂背景而导致的高虚警率及低检测率问题,提出一种基于六方向梯度差各向异性高斯滤波抑制、双层正交灰度差与对角灰度差目标增强、灰度指数自适应阈值分割的小目标检测算法。首先,采用高斯滤波技术融入梯度差思想设置一系列背景抑制策略;接着,将抑制后的图像利用正交灰度差与对角灰度差映射在双层滑窗上增强局部对比度,提高目标显著性;最后,通过像素灰度指数自适应分割算法检测真实弱小目标。实验结果表明,该算法的背景抑制因子指标高达93%,能随背景局部变化来自适应建立背景抑制模型,从而自适应抑制复杂背景突出目标。