1 西安电子科技大学 物理与光电工程学院, 西安 710071
2 桂林电子科技大学 生命与环境科学学院, 广西 桂林 541004
3 上海卫星工程研究所, 上海 200240
针对复杂背景下红外弱小目标检测效果不佳的问题, 结合多尺度分析法和各向异性扩散方程, 利用图像尺度和方向信息, 提出一种新的红外弱小目标检测算法.首先, 采用Surfacelet变换对图像进行多尺度、多方向分解, 得到不同尺度下高频子带系数和低频子带系数；其次根据不同频带的特点, 分别采用改进的各向异性扩散方程差分滤波和局部去均值滤波对高频子带系数和低频子带系数进行处理；最后, 采用逆Surfacelet变换重构处理后的子带系数, 并采用自适应阈值分割对重构的图像进行分割, 以实现目标检测.采用多组红外图像进行试验, 并与小波滤波以及各向异性扩散滤波进行比较, 实验结果显示, 该算法能有效抑制背景及其边缘, 可以获得比另外两种算法更好的红外弱小目标检测效果.
红外与夜视技术 目标检测 多尺度分析 图像处理 弱小目标 图像滤波 各向异性扩散方程 阈值分割 Infrared night vision technique Target detection Multiscale analysis Image processing Dim and small target Image filtering Anisotropic diffusion equation Threshold segmentation
