Robinson-Guard滤波与像素聚拢：高效小目标红外检测策略

本文主要探讨了一种针对线列红外推扫探测器扫描帧率低和带状噪声问题的小目标检测方法。该方法结合了Robinson-Guard滤波器和像素聚拢度的技术，旨在提高红外图像的处理性能和目标检测的准确性。 Robinson-Guard滤波器是一种特殊的滤波技术，它在图像处理中被用于去除噪声，特别是对于带状噪声，能够有效地抑制其干扰。在红外图像分析中，由于探测器的特性，可能会出现频谱响应不均匀导致的噪声，Robinson-Guard滤波器通过其特性可以有效地平滑图像并减少这些噪声的影响，从而提升后续处理的精度。 像素聚拢度则是一种基于像素间的相似性度量，通过计算相邻像素之间的亮度或灰度差异，来评估一个区域内的像素一致性。这种方法有助于捕捉到目标边缘和形状，特别是对于小目标，因为它们的边界通常具有较高的像素聚拢度。通过像素聚拢度，算法能够聚焦于潜在的目标区域，增强目标信号对比度。 在该小目标检测方法中，首先在红外图像上均匀地分布采样窗口，然后让窗口根据图像的亮度梯度动态调整，聚集到亮度较高的高亮区域。这样做不仅可以定位可能存在的目标，还能减少非目标区域的冗余信息。接着，融合目标的能量信息（即像素强度）、局域对比度以及像素聚拢度等多维度特征，形成一个目标概率图。这个概率图反映了目标区域的可能性，可以更准确地识别出目标的存在。 利用全局阈值分割技术，根据预设的阈值对概率图进行分割，将概率高的区域标记为可能的目标。这种方法能够确保对小目标的检测敏感，同时又避免了误报。最后，通过实验验证，结果显示该算法对于中小尺寸的红外目标检测效果显著，并能有效对抗探测器产生的带状噪声，提高了整体的检测性能和鲁棒性。 这项研究提供了一种实用的小目标检测策略，通过优化的滤波技术和特征融合，不仅提升了红外图像的处理能力，也改进了小目标在复杂背景下的检测精度，对于实际的红外系统有着重要的应用价值。