写一个多目标检测频域恒虚警matlab检测程序

以下是一个基于频域恒虚警的多目标检测matlab程序，您可以根据自己的需求进行修改和优化。

% 多目标检测频域恒虚警matlab程序

% 定义参数
image = double(imread('test.jpg')); % 待检测图像
sigma = 2; % 高斯滤波器标准差
threshold = 0.5; % 阈值
num_blobs = 10; % 检测到的最大blob数量

% 高斯滤波
h = fspecial('gaussian', [9 9], sigma);
blur_image = imfilter(image, h);

% 计算梯度幅值和角度
[grad_mag, grad_dir] = imgradient(blur_image);

% 计算频域恒虚警图像
fft_mag = abs(fft2(grad_mag));
fft_mag = fft_mag / max(fft_mag(:));
fft_dir = exp(1i * grad_dir / 180 * pi);
fft_dir = fft2(fft_dir);
fft_dir = fft_dir ./ (abs(fft_dir) + eps);
constant_false_alarm = 0.1;
fft_const = constant_false_alarm * max(fft_mag(:)) / max(abs(fft_dir(:)));
fft_score = fft_mag .* abs(fft_dir).^2 ./ (fft_mag + fft_const);

% 非最大抑制
nms_size = 5;
fft_score_nms = imdilate(fft_score, strel('disk', nms_size));
fft_score_nms(fft_score_nms ~= fft_score) = 0;

% 使用阈值进行二值化
bw = fft_score_nms > threshold;

% 检测blob
cc = bwconncomp(bw);
num_blobs_detected = min(num_blobs, cc.NumObjects);
props = regionprops(cc, 'Area', 'Centroid', 'MajorAxisLength', 'MinorAxisLength');

% 显示结果
imshow(image, []);
hold on
for i = 1:num_blobs_detected
    centroid = props(i).Centroid;
    major_axis_length = props(i).MajorAxisLength / 2;
    minor_axis_length = props(i).MinorAxisLength / 2;
    phi = deg2rad(-props(i).Orientation);
    x = centroid(1) + cos(phi) * major_axis_length * cos(linspace(0, 2*pi)) - sin(phi) * minor_axis_length * sin(linspace(0, 2*pi));
    y = centroid(2) + sin(phi) * major_axis_length * cos(linspace(0, 2*pi)) + cos(phi) * minor_axis_length * sin(linspace(0, 2*pi));
    plot(x, y, 'LineWidth', 2);
end
hold off

该程序首先对图像进行高斯滤波，并计算梯度幅值和角度。然后，它计算频域恒虚警图像，并使用非最大抑制和阈值二值化进行目标检测。最后，它使用blob检测算法检测目标，并在原始图像上绘制检测到的目标边界框。