红外弱小目标检测：基于偏微分方程的滤波算法

"该资源是一份关于红外弱小目标检测的工程硕士论文，作者赵营在导师周慧鑫教授和企业导师王英武研究员的指导下完成。论文主要探讨了在复杂背景下，如何利用基于偏微分方程的滤波方法进行红外弱小目标的检测。研究中，作者改进了各向异性扩散滤波算法，提出了一个新的各向异性扩散差分滤波算法，以提高目标识别的准确性和鲁棒性。论文还涉及了知识产权和学位论文使用授权的声明，表明作者同意学校对论文成果的使用和保留权利。" 在红外弱小目标检测领域，通常面临的主要挑战是如何在复杂的背景噪声中准确地识别和定位微弱的热信号。基于偏微分方程(PDE)的滤波方法因其对图像细节保持良好以及对噪声抑制的有效性，被广泛应用于图像处理。论文中的"各向异性扩散滤波"是一种特殊类型的PDE滤波器，它能够根据图像边缘的梯度方向进行差异性扩散，从而在保持边缘的同时平滑噪声。 作者赵营在原有各向异性扩散滤波的基础上，优化了扩散系数，使其更适应红外图像的特点。通过将滤波后的图像与原始图像进行差分运算，他提出了一种新的差分滤波算法，这有助于增强目标与背景之间的对比度，进而提升检测效果。这种方法对于处理红外图像中由于温度差异微小而难以区分的目标尤其有用。 此外，论文详细介绍了实验环境和步骤，包括应用该算法到实际红外图像上的效果分析，以及与其他滤波方法的比较，以证明其优越性。同时，论文遵循了学术诚信的原则，明确了所有引用和合作的部分，展示了严谨的科研态度。 最后，论文的独创性和使用授权声明部分强调了作者对研究成果的所有权，以及同意西安电子科技大学在学位授予后对论文的使用权，包括复制、公开和后续文章的署名权。保密的学位论文在解密后也会按照此授权进行操作。这表明了作者对学术成果公开和共享的支持。