复杂背景下红外弱目标的ST-ANDE检测算法详解

本篇文档主要介绍了一种针对复杂背景下的红外弱小目标检测算法，由作者赵营在西安电子科技大学完成，指导教师包括周慧鑫教授和王英武研究员。该方法采用了多步骤的图像处理技术，旨在提高在诸如天空云层和地面干扰等复杂环境下的目标识别能力。 首先，文章详细解释了局部去均值滤波（LMR）的应用，它被用于低频子带处理，目的是去除噪声并提取可能隐藏在低频成分中的目标信息。这种滤波有助于减少背景影响，使目标特征更加明显。 接着，各向异性扩散（ANDE）差分滤波技术被用来处理高频子带，通过这种方式，能够增强目标的边缘细节，同时抑制背景噪声。这种滤波技术利用了不同的扩散系数，确保对目标边缘的敏感度优于背景区域。 随后，通过逆Surfacelet变换，滤波后的子带被重构，进一步增强了背景抑制效果，同时保持目标的清晰度。Surfacelet变换是一种高效的图像分析工具，它能够提供多尺度的空间频率信息。 在处理完图像后，作者应用自适应阈值分割技术对重构图像进行分割，从而实现精确的目标检测。这种方法能够根据图像的局部特性动态调整阈值，避免了单一阈值可能导致的误检或漏检问题。 实验部分，作者选取了具有天空和地面两种复杂背景的红外弱小目标图像，通过对Surfacelet变换参数的精心设置，如分解层数、方向数以及扩散系数等，展示了算法的有效性。与小波滤波和各向异性扩散差分滤波进行了对比分析，结果显示了本文算法在目标检测上的优势。 这篇硕士论文详细探讨了一种针对复杂背景红外弱小目标检测的综合方法，涵盖了局部去均值滤波、各向异性扩散滤波、Surfacelet变换和自适应阈值分割等多个关键步骤，旨在提升目标在实际应用场景中的可识别性。这一研究对于红外成像系统在安全监控、军事侦查等领域具有重要意义。