红外弱小目标检测算法：ST-ANDE在复杂背景下的应用

"这篇资源主要探讨了在地面背景下红外弱小目标的检测技术，特别是针对复杂环境中的红外图像处理。文章通过对比分析了不同滤波算法的效果，包括小波滤波、ANDE差分滤波以及一种名为ST-ANDE的新算法。在分析中，ST-ANDE算法展现出了优秀的性能，能够有效增强红外弱小目标的信号，同时减少背景噪声，尤其是对于天空背景和云层的处理。文章是西安电子科技大学一位工程硕士赵营的学位论文，由周慧鑫教授和王英武研究员指导。" 本文聚焦于红外弱小目标检测这一关键问题，特别是在地面背景下，这一任务的挑战在于如何在复杂的环境因素中准确识别和提取微弱的目标信号。作者首先介绍了基础的滤波方法，如小波滤波，这种方法虽然能够增强目标信号，但可能无法有效地抑制背景边缘的干扰。接着，文章提到了ANDE差分滤波，该方法虽在一定程度上强化了目标，但对云层背景的抑制不足。 针对以上问题，作者提出了一个新的算法——ST-ANDE（未具体说明ST的含义，可能是空间-时间或其他特定术语的缩写），这个算法在保持和增强弱小目标信号的同时，显著提升了对背景，尤其是云层背景边缘的平滑处理，从而提高了目标检测的精度和信噪比。通过对比图5.8中的(a)至(h)，ST-ANDE算法的优势得到了直观展示。 这篇论文属于电子与通信工程领域，特别是红外成像技术的一个分支，对于军事、航空航天以及安全监控等领域的应用具有重要价值。作者赵营的学位论文不仅展示了理论研究，还包含了实际的图像处理结果，这有助于进一步推动红外目标检测技术的发展。此外，论文还涉及到知识产权和论文使用授权的问题，表明了对学术规范和成果保护的重视。