提高海空红外搜救：红外弱小目标检测新方法

本文档主要探讨了"海空背景下红外弱小目标检测方法"，发表于2009年的哈尔滨工程大学学报。作者许开宇和冯德瀛针对海上搜救任务中红外弱小目标难以被准确识别的问题，提出了创新的检测策略。这种方法的核心步骤包括： 1. 背景预测：首先，对红外图像进行背景建模，这是关键的预处理步骤，因为海面上的波浪和大气条件可能显著影响目标的信号。通过背景预测，可以减少这些非目标信号对后续处理的干扰。 2. 目标提取：接着，利用原始图像与背景预测图像之间的差分，以突出目标区域。这种方法能够有效地分离出那些在背景中不易察觉的微小变化，提高目标的可检测性。 3. Top-Hat变换滤波：在目标提取后的差分图像上应用Top-Hat变换，这是一种非线性滤波技术，主要用于消除波浪噪声和其他细节，进一步增强目标信号。这种滤波有助于增强弱小目标的可见度，使之在复杂的海空背景下更易于识别。 4. 自适应阈值检测：最后，采用自适应阈值方法来确定目标的界限，这可以根据图像局部特性动态调整，以适应不同亮度和复杂性的场景。这种方法确保了即使在亮度较低或受到噪声影响的情况下，也能有效地定位到红外运动目标。 通过与传统对单帧图像仅用Top-Hat变换滤波的方法对比，该方法显示出显著优势，不仅能够有效去除海浪干扰，还能检测出亮度较高的红外运动弱小目标。这对于海上搜救工作来说具有重要意义，因为它能帮助救援队伍更快速、准确地定位目标，提高搜救效率。 这篇论文提供了一种实用且高效的红外弱小目标检测技术，对于提升海洋环境中应急响应和救援能力具有重要的理论和实际价值。关键词包括海上搜救、红外图像、弱小目标检测、目标提取以及Top-Hat变换滤波等，体现了其在工程技术领域的前沿性和实用性。