采用三层窗口局部对比度的红外小目标检测

在红外制导、预警等领域,高检测率、低虚警率和高实时性地检测出红外小目标具有重大的理论和实际意义。提出了一种采用三层窗口局部对比度的红外小目标检测方法,该三层窗口可以通过单尺度计算解决不同尺度小目标的检测难题,提高检测的实时性。同时,通过在对比度计算前、对比度计算中和对比度计算后等环节中分别对真实目标进行增强、对复杂背景进行抑制,实现提高检测率、降低虚警率的目的。在若干红外序列和图像中进行实验验证表明,相比8种现有算法而言,该方法可以取得更好的检测率和虚警率,其平均耗时仅为某些多尺度算法的1/3~1/2左右。

复杂背景下改进的红外弱小目标检测

许多研究者关注红外弱小目标检测领域并进行过种种探索,然而复杂背景下检测的难题始终未得到满意的解决。复杂背景下的杂波难以消除,目标检测无法得到显著结果。为此,提出了一种基于高升压滤波器的加权三层窗口目标检测算法(high-boost weighted tri-layer local contrast measure,HB-WTLLCM),针对复杂背景的目标检测进行目标增强,从而提高检测率。本文算法首先利用改进的高升压滤波器对红外原始图像进行预处理,再利用三层嵌套窗口,根据目标形状进行局部对比度增强。最后引入一种基于复杂度评估的加权算法,进一步进行目标增强和随机噪声抑制。实验数据显示,本文提出的算法相比于主流算法在多建筑、多树木的复杂背景下目标增强能力更强,检测率更高。上述结果提示,本文提出的HB-WTLLCM算法对于复杂场景下红外弱小目标进行检测具有一定优势。