红外舰船目标检测：多尺度边缘梯度算法提高复杂海天环境下的识别性能

本文主要探讨了红外舰船目标检测在复杂海天背景下所面临的挑战，尤其是由于红外图像本身的低对比度和清晰度问题，使得在这些环境下准确识别舰船目标变得极具困难。针对这一问题，作者提出了一种基于多尺度局部边缘梯度的新型检测算法。 该算法的核心思想是利用局部边缘梯度特性，这有助于增强图像中的边缘信息，因为舰船在红外图像中通常表现为边缘轮廓。通过采用多尺度分析，该方法能够捕捉到不同尺度下的目标细节，提高检测的鲁棒性和准确性。这意味着算法能够在不同分辨率和尺度下都能有效地提取和分析舰船目标，从而增强其适应各种复杂场景的能力。 论文详细地介绍了算法的设计过程，包括如何处理红外图像、提取关键的边缘特征以及如何利用多尺度策略来增强边缘检测的效果。通过仿真测试，作者验证了这种方法在多种红外复杂海天场景图像上的有效性，结果显示，该算法能够有效地检测出隐藏在复杂背景中的舰船目标，而且计算效率相对较高，对于实际应用具有良好的实用性。 关键词部分提到了“舰船目标检测”，“红外图像-多尺度特征”以及“边缘梯度”，这些都是论文核心研究的关键概念，反映出研究的重点在于结合了边缘检测技术和多尺度分析的新型舰船检测方法，这对于提升红外图像处理技术在军事和安全领域的应用具有重要意义。 这篇论文提供了一种创新的解决方案，旨在解决红外舰船目标检测在复杂海天背景下的难题，为相关领域的研究人员和实践者提供了一个有效且计算高效的工具，以提高红外图像分析的精度和可靠性。