针对远距离复杂场景下红外弱小目标信噪比低导致目标检测虚警率高的问题,提出了一种时域与空域滤波相融合的红外弱小目标检测方法。采用相对局部对比度算法(Relative Local Contrast Measure,RLCM)增强目标信噪比,抑制高亮度背景;利用...针对远距离复杂场景下红外弱小目标信噪比低导致目标检测虚警率高的问题,提出了一种时域与空域滤波相融合的红外弱小目标检测方法。采用相对局部对比度算法(Relative Local Contrast Measure,RLCM)增强目标信噪比,抑制高亮度背景;利用目标的时空相关性,运用时域局部差分算法(Temporal Local Difference Algorithm,TLCD)增强目标,消除固定噪点。融合空域和时域的检测结果获得时空相对局部对比度图(Spatial-Temporal Relative Local Contrast Map,STRLCM),通过自适应阈值分割提取待检测的真实目标。实验结果表明,与现有算法相比,所提算法可以极大地降低虚警率同时保持较高的检测效果。展开更多
文摘针对远距离复杂场景下红外弱小目标信噪比低导致目标检测虚警率高的问题,提出了一种时域与空域滤波相融合的红外弱小目标检测方法。采用相对局部对比度算法(Relative Local Contrast Measure,RLCM)增强目标信噪比,抑制高亮度背景;利用目标的时空相关性,运用时域局部差分算法(Temporal Local Difference Algorithm,TLCD)增强目标,消除固定噪点。融合空域和时域的检测结果获得时空相对局部对比度图(Spatial-Temporal Relative Local Contrast Map,STRLCM),通过自适应阈值分割提取待检测的真实目标。实验结果表明,与现有算法相比,所提算法可以极大地降低虚警率同时保持较高的检测效果。
