高动态红外弱小目标检测：双邻域差值放大方法

"本文探讨了高动态红外弱小目标检测技术，特别是在高速飞行器侦察预警中的应用。文章指出，由于目标像素数量有限、特征不突出、背景杂波干扰以及图像的高动态变化，使得红外弱小目标检测成为一项挑战。文中提到了两种主要的检测算法类别：单帧和连续帧检测。连续帧检测由于目标快速变化的特性，在这种场景中应用受限。因此，单帧检测算法更受欢迎，包括基于背景滤波、稀疏低秩分解和深度学习的方法。然而，这些方法各自存在局限性，如背景滤波方法在高亮噪声环境下的性能下降，稀疏低秩分解的实时性不足，以及深度学习方法的泛化能力问题。作者还提到了受人类视觉系统启发的局部对比度测量方法，如LCM和ILCM，这些方法利用目标局部区域的变化特性来提高检测效果。" 在高动态红外弱小目标检测中，一个关键的挑战是目标在图像中的微弱性和模糊性，这主要是由于目标距离探测系统较远，以及红外成像系统和信号处理电路的噪声。针对这一问题，研究者已经开发了多种算法策略。单帧检测算法因其简单、低计算复杂度和易于硬件实现而受到青睐，其中包括基于背景滤波的方法，如Top-hat、Max-mean/Max-median和形态学滤波。尽管这些方法实时性好，但它们在高亮噪声或强边缘环境下可能表现不佳。 为克服这些限制，稀疏低秩分解技术被引入，如IPI、STIPT和NIRPS等，这些方法在均匀背景上表现出色，但在存在薄云、水纹等复杂场景时可能出现虚警，并且由于需要多次迭代，实时性受到影响。深度学习的出现为检测带来了新视角，如Dai等人提出的非对称上下文调制算法，利用注意力机制提升检测效果，但对复杂背景的适应性仍有待加强。Wang等人提出的内部注意感知网络则通过transformer提取目标和背景的注意力特征，提升了复杂场景的检测精度。 局部对比度测量方法，如LCM和ILCM，是受人眼视觉系统启发的，它们强调目标局部区域的变化作为检测依据，能够捕捉到目标与背景之间的差异，从而提高检测性能。然而，现有的红外数据集规模和质量限制了深度学习算法的泛化能力，这也是未来研究需要克服的问题。 高动态红外弱小目标检测领域面临着诸多挑战，包括噪声干扰、目标快速移动、算法实时性和泛化能力等。研究者们通过不断探索新的算法和技术，如背景滤波、稀疏低秩分解、深度学习和局部对比度测量，来逐步提升检测效果，以适应高速飞行器侦察预警等复杂应用场景的需求。未来的研究工作将聚焦于优化现有方法，增强算法的鲁棒性和适应性，同时扩大和改善红外数据集，以推动红外弱小目标检测技术的进一步发展。