基于局部强度和梯度特性的红外小目标检测

红外小目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向。在红外图像中，小目标往往被噪声、背景干扰以及低对比度等问题所掩盖，因此需要提出一种有效的检测方法。基于局部强度和梯度特性的红外小目标检测方法是一种常用的方法。

该方法的主要思想是利用红外图像中局部强度和梯度的特性来检测小目标。具体来说，该方法首先对红外图像进行预处理，包括灰度化、高斯滤波等操作，以减少噪声和平滑图像。然后，利用局部梯度方向直方图（LBP）算法来提取图像的局部纹理特征。接着，利用局部二值模式直方图（LBPM）算法来提取图像的局部强度特征。最后，将两种特征进行融合，得到目标检测结果。

该方法的优点是可以有效地检测红外图像中的小目标，同时对图像的噪声和背景干扰具有较好的鲁棒性。然而，该方法也存在一些缺点，如对参数设置较为敏感，需要进行反复调试。因此，需要继续深入研究，进一步提高方法的性能和鲁棒性。