改进的各向异性扩散系数提升红外弱小目标检测性能

修正的扩散系数曲线在ABB智能建筑控制系统I-BUS EIB-KNX产品手册中是一项关键的技术应用，特别是在红外弱小目标检测过程中。章节三深入探讨了基于偏微分方程的滤波技术，特别是改进的各向异性扩散差分滤波方法。这一改进旨在增强图像处理能力，有效抑制背景噪声和边缘信息，同时突出显示红外图像中的弱小目标。 传统的各向异性扩散系数通常用于保持图像的边缘和背景特征，但对弱小目标的识别可能不够理想。为此，手册中的技术通过修正扩散系数来优化滤波效果。扩散系数被定义为式（3.15）和（3.16），其中扩散系数大小随着梯度的增大而减小，这种设计使得滤波操作更倾向于保留梯度较小的目标区域，而对背景影响较小。横坐标f代表梯度的强度，纵坐标fc*表示修正后的扩散系数，曲线的平滑性有助于减少边缘响应，使得弱小目标更容易被检测出来。 结合修正后的扩散系数，滤波过程可以通过公式（3.17）实现，这里包含了梯度向量的逐点乘积操作，以实现更精细的目标与背景分离。通过这种方式，即使在复杂背景下，也能有效地检测到红外弱小目标。 该研究由赵营同学完成，其硕士学位论文聚焦于复杂背景下的红外弱小目标检测算法，指导教师包括周慧鑫教授和王英武研究员，他们在西安电子科技大学物理与光电工程学院进行。论文强调了创新性和学术诚信，确保了所有研究成果的原创性和对知识产权的规定，即西安电子科技大学有权保留和使用学位论文，以促进学术交流和发展。 修正的扩散系数曲线是提高红外弱小目标检测性能的关键技术，它在智能建筑控制系统的实际应用中发挥着重要作用，尤其是在处理复杂背景时，能够显著提升弱信号的检测精度和抗干扰能力。