基于双邻域对比度的红外小目标检测算法

为了解决密集多目标检测中易造成的漏检问题,提出一种基于双邻域对比度的红外小目标检测算法。首先利用峰值搜索算法筛选出候选目标;再通过单尺度3层双邻域窗口遍历候选目标;最后利用双邻域对比度模型计算候选目标区域的最小灰度对比度,并用对角梯度因子增强对比度和抑制杂波。结果表明,与5种对比方法相比,该方法的背景抑制因子和对比度增益分别平均提高4.7倍和1.8倍,有效地抑制了杂波,增强了目标。该研究能够准确地检测到相互接近的多个目标,对提高复杂背景下的多目标检测精度是有帮助的。