红外图像处理：小目标背景抑制与分割检测技术

"红外背景抑制与小目标分割检测技术是红外图像处理中的重要环节，主要用于地空导弹和舰空导弹的小目标探测，旨在提高在低信噪比条件下的目标识别能力。文章探讨了六种不同的高通滤波器在抑制大面积低频背景的应用，并对比了它们的效果和性能。此外，还提出了一种基于统计计算均值和直方图的自适应门限背景抑制方法，以及结合目标运动连续性设计的连续性滤波器和流水线管道结构的目标运动轨迹检测策略。这种方法充分利用目标运动的特性，有效地减小了噪声干扰。通过大量的实验和比较，验证了所提方法的正确性和实用性。关键词包括红外图像处理、背景抑制、高通滤波、自适应门限、目标分割和目标检测。" 红外背景抑制是针对红外图像中大面积的低频背景进行处理的技术，其目的是突出图像中的小目标。高通滤波是一种常用的方法，它能有效地去除低频成分，保留高频细节，从而有助于小目标的凸显。文章中提到了六种不同的高通滤波器，它们可能包括差分滤波、拉普拉斯滤波等，每种滤波器有其独特的性能特点，适用于不同的背景和目标情况。通过比较这些滤波器的效果，可以选取最适合特定应用的滤波器。 自适应门限背景抑制是基于统计分析的策略，通过计算图像的均值和直方图来动态设定分割阈值，以适应不同场景和光照条件。这种方法能够更好地适应红外图像的变化，提高分割的准确性。 小目标分割与检测的关键在于如何在噪声和背景杂波中准确地定位和识别目标。文章提出了连续性滤波器，利用目标运动的连续性和规律性，设计滤波器以跟踪目标轨迹。同时，流水线管道结构的引入允许并行处理，提高了目标检测的速度和效率。 总体而言，这篇论文深入研究了红外小目标检测的技术挑战，并提出了一系列创新的解决方案。这些方法对于提升红外寻的导引头的性能，特别是在远距离和低信噪比环境下的目标检测，具有重要的理论和实际意义。