红外弱小目标检测：区域对比度提升算法

红外弱小目标检测是现代信息技术领域的重要研究方向，特别是在军事防御和攻击应用中，对于低信号噪声比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）场景下的目标识别具有重要意义。本文介绍了一种基于人类视觉系统（Human Visual System, HVS）的局部对比度方法，用于解决红外图像中的小型目标检测问题。 首先，该方法的核心是提出了一种创新的局部对比度测量方法，它通过比较当前像素与其周围区域的相似性，有效地增强目标信号并抑制背景杂讯。这种方法强调了空间域内局部特征的差异性，能够区分目标与背景之间的微小差别，这对于弱信号的提取至关重要。通过这种方式，即使在SNR较低的环境下，也能提高目标的可察觉性。 在处理图像的第二阶段，作者采用了自适应阈值分割技术。传统的阈值法可能存在固定阈值对不同场景不适用的问题，而自适应阈值可以根据图像的统计特性动态调整，更好地适应各种复杂环境中的目标检测。这种方法有助于减少误报和漏报，提高检测的精度和鲁棒性。 实验部分，研究者在两个不同的红外图像序列上进行了详尽的验证。结果显示，这种结合局部对比度增强和自适应阈值的检测算法在实际应用中表现出了出色的性能，尤其是在处理弱小目标、复杂背景和低SNR条件下，能显著提升检测的成功率。这表明，该方法对于红外弱小目标检测任务具有较高的实用价值和前景。 红外弱小目标检测的最新方法通过借鉴人类视觉系统的机制，结合有效的局部对比度处理和自适应阈值策略，能够在复杂环境中有效识别出目标，为红外监控、搜索与跟踪等领域的技术提升提供了有力支持。未来的研究可能进一步优化算法效率，或者扩展到其他类型的目标检测任务中。