大视场弱小目标快速检测：粗精结合策略

本文介绍了一种针对大视场红外图像的弱小目标检测方法，该方法特别适用于在分辨率高但实时性要求严格的环境中。首先，作者针对大视场背景下的低空目标检测问题，提出了一个由粗到精的策略。这个过程分为两个步骤： 1. 粗检测：将红外图像分割成若干块，通过计算每个块的图像熵值，构建一个熵值矩阵。熵值可以反映图像信息的混乱程度，通过熵值分割，可以有效地区分背景区域。这种方法能快速筛选出潜在的目标区域，减少不必要的像素处理，提高效率。 2. 精检测：在粗检测得到的目标可能区域，使用Top-hat形态滤波法进行进一步的精细化处理。Top-hat滤波是一种边缘增强滤波器，能够突出目标边缘，去除噪声，从而更准确地定位到弱小目标。这一步骤确保了在保持检测精度的同时，减小了计算量。 实验证明，这种由粗到精的检测方法在处理大视场红外图像中的弱小目标时，不仅提高了检测的准确性，而且显著降低了计算复杂度，使得实时检测和处理成为可能。这对于诸如军事监控、环境监测等应用领域具有重要的实际意义，因为它们通常需要在有限的时间内处理大量高分辨率数据。 关键词包括成像系统、红外图像、大视场、弱小目标和实时检测，这些词汇反映了文章的核心研究内容和技术细节。文章引用了《中国激光》杂志的相关文献，表明该方法是在激光与光电子学领域的最新进展，对于相关领域的研究者来说，这是一个有价值的技术参考。 这篇文章提供了一种创新的解决大视场红外图像弱小目标检测难题的方法，其高效性和实时性为实际应用提供了新的可能性。