云背景红外弱小目标检测：综合滤波算法

"云背景下红外弱小目标检测算法研究" 本文主要探讨了在云背景下的红外弱小目标检测问题，提出了一个结合高通滤波和中值滤波的综合滤波算法，以解决红外搜索跟踪设备在复杂环境中的目标识别难题。 在红外成像系统中，尤其是在远距离成像时，小目标如飞机等由于像素数量少、清晰度低、辐射强度小，容易被复杂的背景所掩盖。当目标采用隐身技术时，其红外辐射强度会进一步降低，而背景可能包含大面积的云层，这增加了检测的难度。云背景的不确定性导致目标与背景的信噪比下降，使得传统的检测方法难以奏效。 为了解决这一问题，本文提出的综合滤波算法首先对图像进行对比度增强，以提升图像的视觉效果。接着，利用高通滤波器去除图像中的大面积云背景，高通滤波可以有效地滤掉低频成分，保留高频细节，有助于消除相对静态的大面积云层。然后，采用中值滤波处理图像中的点噪声，中值滤波对于椒盐噪声等非随机噪声有很好的抑制效果，能有效保护目标边缘不受破坏。最后，通过全局阈值分割法将处理后的图像进行分割，区分出目标与残余噪点，从而实现小目标的精确检测。 为了验证算法的有效性，文章使用图像质量评价方法对原始图像和处理后的图像进行了比较分析。结果显示，经过综合滤波处理的图像，其信噪比和对比度得到了显著提高，使得红外弱小目标能够在云背景中清晰地被检测出来。实验数据证实了该综合滤波算法在云背景下检测红外弱小目标的合理性和可行性。 该研究为红外搜索跟踪设备在云背景条件下的目标检测提供了一种新的解决方案，对于提升红外成像系统的抗干扰能力和目标识别率具有重要意义。这一算法的提出，不仅在军事领域，如红外跟踪与光电对抗，有着广泛的应用前景，同时在民用领域的遥感监测、航空安全等方面也有着潜在的价值。