红外小目标探测经典方法lcm(local contrast method)的matlab代码

红外小目标探测常用的方法之一是局部对比度法（LCM）。LCM方法可以通过增强目标信息和降低背景信息的对比度来检测小目标。下面是LCM的MATLAB代码实现。

%% LCM方法

% 读取红外图像
I = imread('infrared_image.jpg');
% 将图像转化为灰度图
I = rgb2gray(I);
% 显示原图
figure
imshow(I)
title('原始图像')

% LCM算法参数
win_size = 5; % 窗口大小
k = 0.01; % 灰度值放大系数
th = 10; % 阈值

% 计算局部对比度
I_lcm = zeros(size(I));
for i = 1:size(I,1)-win_size
for j = 1:size(I,2)-win_size
win = I(i:i+win_size-1,j:j+win_size-1);
% 计算窗口均值和标准差
mu = mean(win(:));
sigma = std(win(:));
% 计算局部对比度
L = k*sigma/(mu+eps);
% 阈值处理
if L > th
I_lcm(i:i+win_size-1,j:j+win_size-1) = I_lcm(i:i+win_size-1,j:j+win_size-1) + win;
end
end
end

% 显示LCM处理后的图像
figure
imshow(I_lcm)
title('LCM处理后的图像')

LCM算法的步骤如下：

1. 读取红外图像并将其转化为灰度图像。

2. 设定LCM算法的参数：窗口大小，灰度值放大系数和阈值。

3. 对于每个像素位置，获取其所在窗口，计算窗口内像素的均值和标准差，然后计算局部对比度。

4. 如果局部对比度大于阈值，则将该窗口内的像素取出并叠加到输出图像中。

5. 显示LCM处理后的图像。

LCM方法需要根据实际情况调整参数，例如窗口大小和阈值等。此外，该方法只适用于检测小目标，对于大目标效果不佳。