小波变换与图像增强结合的红外小目标检测方法

"基于小波变换与图像增强技术的红外小目标检测 (2013年)" 本文主要探讨了一种利用小波变换和图像增强技术在单帧红外图像中检测小目标的方法。该方法的核心是将小目标检测视为一个带通滤波的过程，旨在提高小目标的识别准确性和抗干扰能力。首先，通过小波变换对红外图像进行多尺度分解，这一步骤有助于分离图像中的高频和低频成分。在小波变换过程中，低频分量通常代表背景信息，因此被直接舍弃，以减少背景噪声对小目标检测的影响。 接下来，针对得到的三个高频成分，文章采用了小波分析来进一步去除高频噪声。小波分析能够提供局部化的频率和时间信息，有助于精确地定位和去除噪声，同时保持小目标的关键特征。完成噪声去除后，再对高频分量进行重构，以恢复小目标的基本形状和细节。 为了提高小目标的可见性和对比度，文章还应用了图像增强技术。这种技术通过对图像灰度级的调整，强化小目标相对于背景的差异，从而在视觉上更易于识别。图像增强可以帮助克服云层和建筑物等复杂环境因素带来的干扰，提高检测的准确性。 计算机仿真实验的结果证明了该方法的有效性。它能准确、高效地检测出红外图像中的小目标，而且在一定程度上具备抵抗云层和建筑物遮挡的能力。这种方法对于红外监控、军事侦察以及航空航天等领域的小目标检测具有重要的实用价值。 关键词：红外小目标检测、小波变换、图像增强、单帧图像 文章中提到的技术和概念涉及到了信号处理和图像分析的多个方面，包括小波理论、图像滤波、噪声抑制以及图像增强算法。小波变换作为多分辨率分析工具，其在图像处理中的应用广泛，尤其在目标检测和特征提取方面表现出色。而图像增强技术则是提升图像质量、突出目标特征的重要手段，对于改善图像的视觉效果和后续的图像分析有着显著作用。通过结合这两者，本文提出的方案在红外小目标检测中展现了良好的性能。