红外弱小目标检测：基于MGA的算法与展望

"这篇资源是关于红外弱小目标检测的研究，主要集中在复杂背景下的红外目标检测算法，特别是基于多尺度几何分析(MGA)理论的应用。作者提出了两种基于MGA理论的新型算法，包括NSCT-SVD和ST-ANDE，经过仿真验证了它们的有效性和鲁棒性。" 红外弱小目标检测在现代科技中扮演着关键角色，特别是在军事和自动化系统中，因为它们能够快速探测远距离的目标。然而，红外成像的特性以及复杂的背景环境使得这项任务极具挑战性。这篇研究工作总结了对红外弱小目标检测算法的分析，包括对现有检测方法的研究，并对红外图像中目标和背景的特性进行了深入探讨。 首先，作者介绍了红外弱小目标检测的当前研究状态，并分析了一些常用的检测算法。接着，利用多尺度几何分析(MGA)理论，尤其是Nonsubsampled Shearlet Transform (NSCT)和奇异值分解(SVD)，提出了NSCT-SVD算法，以克服复杂背景下红外弱小目标容易被淹没的问题。NSCT的多尺度和多方向特性结合SVD的主要成分保留能力，提高了目标检测的准确性。 其次，为了进一步提升检测性能，作者引入了Surfacelet变换的特性，如多分辨率分析、时频定位、各向异性尺度变换和全角度分析，结合各向异性扩散差分滤波，提出了ST-ANDE算法。这种新算法在实际红外图像序列上的仿真实验中表现出了良好的效果和稳定性。 尽管已取得一定成果，但研究也指出了不足，如对红外图像中各种噪声的深入分析还不够，这在未来的研发中需要加强。此外，基于MGA理论的检测算法仍有改进空间，以提高在复杂场景中的适应性和抗干扰能力。 这篇研究工作不仅为红外弱小目标检测提供了新的解决方案，还为未来的研究指明了方向，包括对红外图像噪声特性的深入探究和现有算法的优化。这篇论文的作者是赵营，由周慧鑫教授和王英武研究员指导，属于电子与通信工程领域的工程硕士论文，发表于西安电子科技大学。