1 中国科学院沈阳自动化研究所, 辽宁 沈阳 110016
2 中国科学院光电信息处理实验室, 辽宁 沈阳 110016
3 中国科学院大学, 北京 100049
4 航天恒星科技有限公司, 北京 100086
如何在复杂背景和低信杂比条件下准确检测到小目标对于精确制导**的发展和红外预警等具有重要意义。为了在复杂背景条件下提高图像信杂比并有效地检测出小目标, 提出一种基于中心域与邻域灰度对比度的红外小目标检测方法。通过计算输入图像的对比度图和显著度图, 提高了目标对比度同时抑制背景杂波; 在此基础上自适应设定阈值分离出小目标。实验结果表明: 与传统LCM(Local Contrast Measure)方法相比, 所提出的方法能够取得更高的检测率和较低的虚警率, 尤其是对于复杂背景下的弱小目标检测, 相对于对比算法, 优势更明显。
小目标检测 红外图像 检测算法 局部对比度 dim target detection infrared image detection algorithm local contrast 红外与激光工程
2017, 46(7): 0726002
