基于局部自适应阈值的红外遥感图像弱小目标检测

【作者】 刘畅； 谢凤英； 董小萌； 邱林伟； 廖崴；

【机构】 北京航空航天大学； 中国空间技术研究院钱学森空间技术实验室；

【摘要】 红外弱小目标检测是红外图像处理中的重要研究内容,在低信杂比的复杂背景中有效检测目标非常关键。针对这类红外辐射特性弱,尺寸小,无纹理和形状特征的点状目标,本文将目标与背景间的异质性和目标自身内部的紧凑性相结合,提出了一种基于局部自适应阈值的弱小目标检测算法,该算法主要包括四个步骤。首先,采用异质性滤波器对原图像进行滤波,以增强红外弱小目标的局部对比度信息,得到局部对比度增强图。其次,采用紧凑性滤波器对局部对比度增强图进行滤波,生成红外弱小目标候选图。然后,在局部对比度增强图中自适应地计算局部窗口中每个像素的对应阈值以提取目标,利用该自适应阈值操作校正上一步中的红外弱小目标候选区域,可以减少虚警和漏警。最后,将局部对比度增强图与校正后的红外弱小目标候选区域求积,得到接近实际尺寸的红外弱小目标检测结果。算法中设计的异质性滤波器和紧凑性滤波器能够有效抑制背景杂波,增强目标,生成目标候选区域。本文提出的自适应阈值法是一种局部阈值法,即在一个小的局部窗口内进行计算,各个像素点通过公式推导计算得到相应的阈值结果,该自适应阈值操作能够有效地降低算法的虚警率和漏警率。对人工合成的仿真图像和真实场景图像进行了定性和定量实验,3DROC实验结果表明,本方法具有良好的目标增强和背景抑制能力,检测精度高,优于其他的先进算法。更多还原