一种用于红外小目标检测的改进Canny算法
红外小目标检测是一个在图像处理领域中具有挑战性的课题,特别是当目标仅占据图像中很少的像素并且信号弱时,目标检测的难度会大幅增加。红外小目标检测的主要难点在于目标与背景间的对比度低,以及目标被复杂噪声(杂波)干扰的程度高。此外,光机扫描系统及红外传感器的性能不一和内部噪声也会导致图像的信噪比进一步降低。为了提高红外小目标的检测性能,边缘检测技术成为了研究的热点。边缘检测的目标在于准确地识别出图像中物体的边缘,而边缘信息是目标识别的重要依据。 Canny算法是由John F. Canny在1986年提出的一种边缘检测方法,它综合了多个性能指标,包括边缘的定位准确性、对噪声的抑制以及单边缘响应等,因此在图像边缘检测领域得到了广泛的应用。Canny算法基于最优准则,它利用高斯函数的导数作为边缘检测算子,首先通过高斯滤波器平滑图像以去除噪声,接着检测图像的边缘梯度强度和方向,并通过非极大值抑制(Non-Maximum Suppression)和滞后阈值(Hysteresis Thresholding)处理,得到最终的边缘检测结果。 然而,Canny算法在红外图像处理中的应用存在局限性。由于其依赖高斯滤波,对背景噪声的抗干扰能力相对不足,这在红外小目标检测中尤为明显。为了克服这一点,研究者们提出了将子波理论引入到Canny算法中。子波变换(Wavelet Transform)是一种能够同时提供时频局部化的数学工具,可以分析不同频率和尺度上的局部信号特征。子波去噪是子波变换的一种重要应用,它通过在子波域内抑制噪声分量来提高图像的质量。 改进后的基于子波去噪的Canny算法,即在原Canny算法的基础上,通过子波变换对图像进行多尺度分析,从而在不同尺度上对噪声和细节进行分离,保留边缘信息的同时去除噪声。通过这种方式,算法提高了边缘检测的准确性,并增强了对弱信号的识别能力,从而更好地适应红外小目标检测的需求。 在实际应用中,通过使用子波变换进行多尺度边缘检测,能够更有效地分辨出不同尺度上的目标边缘,并且结合Canny算法本身的优点,可以得到更加精确和连续的边缘信息。使用这种改进的算法在实验中证实了其优越性,表现出良好的红外小目标检测性能。 关键词中的“目标检测”是指出现在图像中需要识别的物体或特征;“红外小目标”则是指在红外图像中尺寸较小、对比度低的目标;“改进Canny算法”强调的是对原始Canny算法的优化;“子波变换”指的是数学上的子波理论应用,用于图像处理中的多尺度分析。 改进的Canny算法结合了Canny算法的边缘检测优势和子波变换在去噪及多尺度分析方面的优势,特别适合于在复杂背景中检测那些难以察觉的红外小目标。通过分析和利用目标的边缘特征,能够提高目标检测的准确性,并且在实际的军事和民用领域都具有广泛的应用价值。