1 北京邮电大学 电子工程学院，北京 100876
2 中国电波传播研究所 第三研究部，山东 青岛 266108
针对小目标在整幅图像中占比很低，且目标周围存在大量杂波，提出了一种基于联合方向梯度（Associated Directional Gradient，ADG）和均值对比度（Mean Contrast，MC）的红外弱小目标检测算法。该算法由两个模块组成：ADG利用红外弱小目标的高斯分布模型，将单一方向的梯度与一个相邻方向上的梯度相加组成新的联合梯度特征，增强真实目标、抑制背景杂波的同时能够消除高亮边缘对目标检测效果的影响；MC融入方向信息来计算目标的多方向对比度，选用多方向对比度的最小值抑制结构噪声，并将均值滤波的思想引入对比度的计算，抑制背景中的孤立噪声，进一步降低检测的虚警率。在实际红外图像上的实验结果表明，该算法在增强目标信噪比和抑制背景噪声方面，能够取得较好效果。
红外图像 目标检测 联合方向梯度 均值对比度 infrared image target detection associated directional gradient mean contrast
为了解决空间图像中因曝光控制不理想产生的曝光过度和拖尾问题,提出了一种基于光照变化和灵活块划分的空间图像曝光控制算法。该方法考虑大气吸收对光照辐射衰减的影响,得出了光照强度与CCD相机曝光时间的关系,推导出相应的空间图像成像模型;对前一幅图像进行分块,分别比较当前块和周围相邻块的灰度均值,判断两者是否进行合并,如果灰度均值差大于阈值,则两块不合并,否则合并。根据块合并后的划分程度预测当前图像的曝光时间。实验结果表明,经过对曝光时间的准确控制,拍摄的天文图像的信噪比(SNR)最高能够提高2.49 dB。有效地解决了空间图像中曝光过度和拖尾问题,并实现了曝光时间的自适应调节。
图像处理 曝光控制 光照辐射模型 帧间预测 大气衰减 空间图像拖尾
