对复杂背景下暗弱点目标和背景杂波特性进行了分析,提出了一种基于全方位多尺度的形态学滤波和局部特征准则的点目标检测方法。实验结果表明,在复杂背景和低信噪比条件下,所提算法的目标检测概率达到99.8%,虚警率为0.1%。与最大中值滤波法、高斯差分尺度空间法、高斯混合模型法进行对比,结果表明,所提算法对复杂背景的抑制作用较好,且算法复杂度不高,易于实时实现。

长波红外探测器经常被用于机载红外预警系统中, 常受严重的非均匀性噪声干扰。为了校正探测器的非均匀性, 补偿辐射响应非线性, 提出了一种基于梯度场景的非均匀性校正方法。给出了探测器辐射响应非均匀性的观测模型; 以标准黑体和梯度场景作为参考源, 在理论上推导出校正系数表达式; 利用原理样机进行了外场实验, 并探测民航客机目标。实验结果表明：与基于黑体的两点校正方法相比, 利用本文方法进行非均匀性校正后的图像, 局部标准差峰值由8.57降低到2.39; 对于相距50.64 km的空中客车A319型客机, 目标的信杂比由4.87提高到11.22。本文算法可以有效降低图像局部标准差, 适用于机载红外预警系统。

为了解决红外弱小目标精确自适应检测的问题, 本文提出了一种基于Canny算法、top-hat算法和中值滤波算法结合的红外弱小目标检测方法。该方法不同于传统的Canny弱小目标检测方法, 本方法先选定合适的窗口对图像进行中值滤波处理, 在去除噪声的同时有效保持图像的边缘信息; 再用形态学处理中的top-hat算法抑制复杂背景, 去除云层; 最后使用自适应Canny算法提取红外小目标的边缘信息精确定位目标的位置。实验结果证明了该方法的有效性和优越性, 本文设计的组合算法能够精确定位小目标的位置, 信噪比增益达到10倍以上, 排除噪声以及云层的干扰作用较强, 具有一定的自适应性。

介绍了红外图像弱小目标探测的研究背景与技术难点，并对空域滤波法、变换域滤波法、时域滤波法三类典型红外图像弱小目标探测算法进行综述，并对空域滤波法、变换域滤波法中常用目标探测算法以及边缘分割方法进行实验分析。实验结果表明,这三类红外图像弱小目标探测算法各有优缺点，具体目标探测算法的选取受目标特征和背景特征影响较大。并简述了红外图像弱小目标探测技术的发展趋势。