針對(duì)傳統(tǒng)局部對(duì)比度算法在強(qiáng)雜波背景下,容易引入虛警目標(biāo)的不足,提出了一種空域加權(quán)局部對(duì)比度的紅外小目標(biāo)檢測(cè)算法。首先,利用具有中心激勵(lì)和側(cè)向抑制性的二維高斯差分濾波器,抑制了原始圖像大部分的背景雜波,以提高圖像的信噪比;然后,利用目標(biāo)均值與鄰域的中值的比值進(jìn)行局部對(duì)比度測(cè)量,再用目標(biāo)各區(qū)域的灰度均值差加權(quán)局部對(duì)比度,生成目標(biāo)顯著圖;最后,對(duì)顯著圖進(jìn)行自適應(yīng)閾值分割,檢測(cè)出真實(shí)目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其他幾種檢測(cè)方法對(duì)比,該算法不僅具有較高的信躁比增益和背景抑制因子,還具有較高的檢測(cè)率和較低的虛警率,是一種有效的紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法。 

【文章來(lái)源】：激光與紅外. 2020,50(10)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

目標(biāo)檢測(cè)流程圖

經(jīng)過(guò)二維高斯差分濾波處理,盡管已經(jīng)抑制了大部分背景噪聲,但目標(biāo)區(qū)域不夠顯著,仍然存在一些強(qiáng)雜波,因此要計(jì)算圖像的顯著性圖。與LCM算法類似,將窗口w從左到右、從上到下滑動(dòng)遍歷整個(gè)圖像a,將其分成若干大小相同的子塊。如圖2(a)所示,子塊中u為目標(biāo)區(qū)域,介于u和w之間的為局部背景區(qū)域,a表示整個(gè)圖像,通常窗口w是u大小的3倍。圖2(b)是w的放大圖,分為9個(gè)大小相等的區(qū)域,中心區(qū)域0表示目標(biāo)區(qū)域,即圖2(a)中的目標(biāo)塊u,在它周圍的1～8區(qū)域表示背景。根據(jù)國(guó)際光學(xué)工程學(xué)會(huì)(SPIE)的建議,小目標(biāo)的尺寸一般不超過(guò)圖像總面積的0.12 %[12],因此本文實(shí)驗(yàn)選取的窗口u尺寸大小為3×3。對(duì)于每一個(gè)子圖像塊w,劃分為大小相等的9個(gè)區(qū)域,分別記為Vi,i=0,1,…,8。中心區(qū)域V0像素灰度最大值經(jīng)式(2)計(jì)算得出:

圖3是經(jīng)本文算法處理前后各區(qū)域的對(duì)比圖。圖3(a)為原始紅外圖像,小方框分別標(biāo)記了目標(biāo)區(qū)域1、高亮噪聲區(qū)域2和云層邊緣背景區(qū)域3,大方框是對(duì)應(yīng)的放大圖。圖3(b)為生成的顯著圖S,小方框標(biāo)記代表運(yùn)算處理后目標(biāo)、噪聲、背景區(qū)域。通過(guò)對(duì)比可知,經(jīng)本文算法處理后的目標(biāo)區(qū)域1強(qiáng)度被增強(qiáng),噪聲區(qū)域2和背景區(qū)域3強(qiáng)度被抑制。2.3 自適應(yīng)閾值分割

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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