双边滤波下小目标检测的局部强度与梯度融合策略

本文主要探讨了"双边滤波下局部强度与梯度融合的小目标检测"这一研究主题。论文由张国峰和艾斯卡尔·艾木都拉合作完成，发表于2019年的《电讯技术》期刊第59卷第11期，DOI为10.3969/j.issn.1001-893x.2019.11.019。研究背景是针对红外小目标在复杂环境中的检测困难，提出了一个创新的方法，即利用双边滤波技术结合局部强度和梯度信息来增强目标信号并抑制背景噪声。 双边滤波作为非局部平滑处理方法，其独特之处在于它考虑了像素之间的空间距离和灰度差异，从而在保留边缘细节的同时平滑图像。作者首先对原始红外图像进行双边滤波去噪，去除高斯噪声并保持图像的边缘特征。接着，他们关注目标区域与周围邻域的局部强度对比和梯度方向，通过计算这些特征，设计一种融合策略，将局部强度和梯度信息结合起来，形成融合图像。 融合图像的优势在于它能够更好地突出目标特征，减少背景杂波的影响。作者采用自适应阈值分割技术，根据图像的特性动态调整阈值，以实现对小目标的有效检测。这种方法不仅提高了检测精度，还展现出良好的鲁棒性，能够在复杂的背景下稳定工作。 论文的理论分析部分深入探讨了这种融合方法的数学原理以及其在抑制噪声和边缘杂波方面的有效性。实验评估部分展示了算法的实际应用效果，通过对比传统检测算法，证明了新方法在小目标检测上的显著优势，尤其是在抑制背景噪声方面。 关键词包括：红外图像、小目标检测、双边滤波、局部强度、局部梯度和图像融合，这些都是文章的核心概念。此外，论文的OSID（开放科学资源服务标识码）和文章编号也提供了查阅和引用的具体信息。通过微信扫描二维码，读者可以获取语音释文并与作者进行在线交流，进一步深化对该领域的理解。 这篇论文为红外小目标检测提供了一个新颖且实用的方法，具有较高的学术价值和技术实用性。