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基于局部对比度增强的红外小目标检测算法研究

聂进焱  
【摘要】:红外小目标检测技术作为军事目标检测、预警与跟踪系统的一个重要组成部分,一直受到学者们的广泛关注。由于红外图像的成像距离远,目标在红外图像中通常以斑点状呈现,缺乏明显的结构和纹理特征;同时,由于传输过程中引入噪声及复杂背景的干扰,目标常常被淹没在背景杂波和噪声中。因此,研究复杂场景下的红外小目标检测具有重要的理论意义与应用价值。针对不同场景下的红外小目标检测问题,本文设计了两种基于局部对比度增强的红外小目标检测算法,分别是基于LoG融合和局部对比度增强的红外小目标检测算法与基于多尺度局部一致性度量的红外小目标检测算法,主要研究内容如下:(1)设计了一种基于LoG融合和局部对比度增强的红外小目标检测算法。该算法利用LoG滤波器和负LoG滤波器的中心激励和侧向抑制特性,分别获取红外图像中的圆斑结构信息,实现了在同一幅图中对亮小目标和暗小目标的同时响应;在此基础上,通过结合局部对比度的方法,进一步地增强目标,同时抑制背景和噪声。实验证明,该算法具有良好的检测性能,能够在不同场景下实现稳定而快速的检测。(2)设计了一种基于多尺度局部一致性度量的红外小目标检测算法。红外图像中复杂的背景边缘往往也会产生局部对比度,这对真实的红外小目标带来了一定的干扰。为了将小目标区域和普通背景边缘区分开,该算法采用了带有方向性的局部对比度信息作为红外小目标检测的依据,同时结合小目标区域灰度值一致性高的特点,实现了对目标的增强以及对复杂背景和噪声的抑制。通过在三个不同场景的图像上进行实验,证明了该算法具有良好目标增强能力和背景抑制能力,同时具有较强的抗噪性能。


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