红外弱小目标检测：对称差分与光流估计的融合策略

本文主要探讨了在复杂天空背景下，针对低信噪比的红外弱小目标检测问题，提出了一种创新的检测算法。该算法结合了对称差分和光流估计技术，以提高检测的准确性和效率。 首先，算法从序列红外图像中运用对称差分运算，这种方法通过对前后两帧图像进行像素级别的差分，可以有效地捕捉目标的位移信息，尤其是在背景噪声较大的情况下。通过图像差减和自适应阈值分割，能够筛选出目标可能的运动区域，这些区域可能包含目标的边缘和运动轨迹。 接下来，对这些可能的运动区域进行扩张和叠加处理，目的是为了确保连续帧间的连续性，从而构建出目标可能存在的连续空间区域。这样做有助于减少误检和漏检的可能性，特别是在目标移动速度不均匀或者光照条件变化的情况下。 然后，对每个区域内的红外图像进一步计算光流场，光流场是描述视频序列中像素之间运动关系的二维向量场。通过对光流场进行阈值分割，可以更精确地定位目标位置，同时数学形态学滤波技术的应用可以进一步细化目标区域，去除噪声并增强边缘检测。 这种结合对称差分和光流估计的策略显著降低了算法的计算负担，因为对称差分操作相比复杂的特征匹配方法计算量更小，而光流估计则提供了高精度的运动信息。这种优化使得算法能够在保证检测精度的同时，实现实时有效的目标检测，尤其适用于红外弱小目标在复杂天空背景下的检测任务。 实验结果显示，该算法在实际应用中表现出色，能够有效地识别出在各种复杂环境中的红外弱小目标，证明了其在红外目标跟踪、视频监控等领域具有广泛的应用潜力。因此，这种基于对称差分和光流估计的红外弱小目标检测算法对于提升红外系统性能，特别是在低信噪比和高动态范围的环境下，具有重要的理论价值和实践意义。