1 中国科学院光电技术研究所，四川 成都 610209
2 电子科技大学光电科学与工程学院，四川 成都 611731
3 中国科学院大学，北京 100049
4 中国科学院光束控制重点实验室，四川 成都 610209
5 航天系统部装备部军代局成都室，四川 成都 610041
6 广西科技大学电气与信息工程学院，广西 柳州 545006
由于红外弱小目标尺度小、能量弱，所以抑制背景以增强目标使后期检测跟踪性能得到保障是关键的目标检测技术环节。为了提高梯度倒数滤波算法对杂波纹理的抑制能力，减少差分图像中残留纹理对目标的干扰，本文提出了自适应梯度倒数滤波算法(AGRF)。AGRF 算法通过分析背景区域、杂波边缘纹理、目标的分布特性和统计数字特征来确定邻域像素间相关性的自适应联合判定阈值和自适应相关度系数函数，然后联合相关度系数函数和梯度倒数系数来确定自适应梯度倒数滤波器的元素值。实验结果表明，在具有相同目标增强性能的前提下，AGRF 算法相比传统梯度倒数滤波算法对杂波边缘纹理的敏感度明显降低。相比九种对比算法，AGRF 算法能够在背景抑制和目标增强这两者之间取得更好的性能平衡。
红外弱小目标 背景抑制 梯度倒数滤波 边缘纹理 infrared dim small target background suppression gradient reciprocal filtering clutter texture
