基于局部积加权对比的红外弱小目标检测

针对复杂背景下因像素点噪声及高亮边缘干扰导致的对红外弱小目标检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于局部积加权对比的红外弱小目标检测算法。首先,分别计算目标区域与背景区域均值,并得到目标与局部背景的差异性;提出一种局部积加权方法,极大增强了小目标的显著性与抑制背景杂波的能力;其次,采用多尺度算法增强算法的自适应能力;最后,对显著性图像进行自适应阈值分割,得到待检测的真实目标。仿真实验结果表明,所提算法的信杂比增益(SCRg)和背景抑制因子(BSF)相比现有算法均有一定提升,在复杂背景及强噪声干扰下仍具有良好的准确性和鲁棒性,实现了提高检测率,降低虚警率的目的。