运动模糊复原提升红外小目标检测性能

本文主要探讨了在红外对空探测系统中，如何解决由于探测器运动导致的运动模糊问题，以便更有效地检测红外弱小目标。针对这一挑战，研究者提出了结合运动模糊复原技术和图像增强技术的方法。 首先，原始图像通过维纳滤波进行处理，维纳滤波是一种常用的去噪算法，它能有效地去除图像中的运动模糊效应，并同时抑制噪声干扰，提升图像清晰度。这种滤波器利用了噪声的统计特性，能够在不破坏图像主要信息的前提下，减少随机噪声的影响。 接下来，利用梯度法对处理后的图像进行锐化操作。梯度法是一种图像增强技术，通过对图像局部像素强度变化的分析，突出图像边缘和轮廓，使得目标边缘更加明显，这对于弱小目标的检测至关重要。通过这种方法，目标与背景的对比度得以提高，使得目标更容易在复杂的背景中被识别出来。 实验验证和仿真分析结果显示，该方法在运动模糊复原方面表现出色，不仅有效地恢复了图像的细节，还有效地抑制了噪声，从而提高了目标的可检测性。通过引入峰值信噪比和均方差这两个评价参数，评估了方法的效果。结果显示，这些指标都有良好的表现，证明了该方法在实际应用中可以显著提升红外探测系统的性能。 基于运动模糊复原技术的红外弱小目标检测方法提供了一种有效策略，通过结合运动模糊处理和图像增强技术，优化了图像质量，增强了目标的可识别性，对于提高红外探测系统的精度和稳定性具有重要意义。在未来的研究和实践中，这种方法有望进一步优化，以适应更复杂和动态的环境。