基于时空高阶累积量与各向异性背景抑制的红外弱小目标检测算法

为了改善弱小目标的检测准确度,设计了时空高阶累积量耦合各向异性背景抑制的红外弱小目标检测算法。首先,根据红外图像的边缘停止函数,考虑弱小目标与背景的差异,构建各向异性背景抑制方案,以弱化背景干扰;随后,基于传统的高阶累积量,考虑空域特性,利用弱小目标的运动能量来建立一种时空高阶累积量方案,对背景抑制结果中的候选目标进行增强处理;最后,引入尺度空间理论,计算弱小目标的直径,以此改进了管道滤波方案,以充分消除伪目标,从而准确检测弱小目标。测试数据表明,相对于已有的红外目标检测方案,在噪声与杂波环境下,所提方案可以准确地识别出真实目标,具有更高的信杂比增益与背景抑制因子,呈现出更好的ROC曲线。