基于子波去噪的红外小目标检测改进Canny算法

"一种用于红外小目标检测的改进Canny算法" 在红外成像技术中，小目标检测是一项挑战性任务，因为红外图像常常受到噪声、背景干扰和目标微弱信号的影响。传统的Canny边缘检测算法虽然在一般图像处理中表现出色，但对于红外小目标检测，其性能受限于对噪声的敏感性和对细节特征的保留不足。本文针对这一问题，提出了一种基于子波去噪的改进Canny算法。 Canny算法是经典的边缘检测算法，它包括高斯滤波、计算梯度幅度和方向、非极大值抑制以及双阈值检测四个步骤。然而，在处理红外小目标时，由于目标与背景的对比度低，加之噪声的存在，Canny算法可能会错过微弱的边缘或者产生假边缘。 为了解决这些问题，作者韩朝超和黄树彩将子波理论引入到Canny算法中。子波变换是一种多分辨率分析方法，它能够有效地进行信号分解和重构，具有良好的时间-频率局部化特性，尤其在噪声抑制方面表现优秀。通过子波变换，可以将红外图像分解为多个子带，每个子带对应不同的频率成分，然后对含有噪声的子带进行有针对性的去噪处理，从而增强小目标的信号强度。 改进后的Canny算法流程如下： 1. 首先，使用子波变换对红外图像进行分解，分离出噪声子带。 2. 对噪声子带进行去噪处理，例如采用软或硬阈值策略去除噪声，同时尽可能保持边缘信息。 3. 再次通过子波逆变换将去噪后的子带组合回原始图像空间。 4. 接着，按照Canny算法的传统步骤，对去噪后的图像进行高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制和双阈值检测，提取出目标边缘。 实验证明，这种基于子波去噪的改进Canny算法能有效提高红外小目标的检测精度和鲁棒性。通过对实际红外图像的处理，显示了改进算法在抑制噪声的同时，能够准确地检测出小目标，提高了目标与背景的对比度，降低了误检率，增强了红外小目标检测的性能。 这篇论文提出了一种创新的方法，通过结合子波变换和Canny算法的优势，解决了红外小目标检测中的噪声干扰问题，为红外图像处理领域提供了一种有效的解决方案。这种方法对于军事、航空航天、监控等领域中的红外目标检测具有重要的实践意义。