自适应噪声平滑与空间滤波结合的红外小目标检测

"一种基于空间滤波的红外小目标检测算法及其应用" 本文主要探讨了在红外探测系统中针对单帧红外图像中小目标检测的问题。作者罗军辉、姬红兵和刘靳来自西安电子科技大学电子工程学院，他们提出了一个创新的解决方案，该方案结合了自适应噪声平滑和空间滤波技术，旨在有效抑制背景杂波，从而提升红外小目标的检测能力。 在分析红外场景模型的基础上，他们设计了一种新算法。首先，通过自适应噪声平滑处理，该算法能够根据图像局部特性调整滤波参数，以适应不同背景条件下的噪声抑制。这种方法的一个显著优点是能够在减少目标信息损失的同时，对起伏背景下的红外小目标进行精确检测。 接着，研究者利用BCDE>FD!$:D高性能数字信号处理器实现了该算法，这种处理器具有高速计算能力和低功耗的特点，使其能够在实际的红外搜索跟踪系统中得到应用。具体来说，该算法被成功集成到某全向红外搜索跟踪系统中，用于实时处理和分析接收到的红外图像数据。 实验结果显示，在低信噪比的恶劣环境下，该算法依然能展现出优秀的检测性能。这证明了该算法在实际应用中的有效性，特别是在处理复杂环境和低质量红外图像时，其优势尤为明显。 关键词涵盖了小目标检测、空间滤波、BCDE>FD!$:D处理器以及全向红外搜索跟踪系统，这些关键词反映了研究的核心内容和技术应用领域。文章的中图分类号和文献标识码则进一步指出了该研究在工程技术领域的专业定位。 这篇论文提出了一种新的红外小目标检测方法，它结合了自适应噪声平滑和空间滤波技术，解决了在复杂背景下红外小目标检测的挑战，并通过实验证明了其在实际系统中的高效性和可靠性。这一成果对于提高红外探测系统的性能，特别是在军事和安全监控等领域，具有重要的理论和实践意义。