红外弱小目标检测：小波与SVR结合的自适应滤波法

"基于小波和SVR的红外弱小目标检测方法通过结合小波变换与支持向量回归(SVR)，提出了一种自适应滤波的红外图像检测技术，旨在提高弱小目标在远距离的检测概率。这种方法首先利用小波变换来削弱背景噪声，接着采用基于SVR的自适应滤波器(SVRBAF)增强高频小波系数，从而提升图像信噪比。最后，通过流水线结构的序列处理，依据目标的连续性和运动轨迹一致性来进一步优化检测效果。实验证明，该方法能够显著提高红外目标的检测性能，尤其适用于远距离弱小目标的检测。" 红外图像中的弱小目标检测是一个复杂的问题，由于目标与背景之间的对比度低、信号噪声比(SNR)差，通常需要采用高级的信号处理技术。小波变换是一种多分辨率分析工具，它能将图像在不同尺度和方向上进行分解，有助于分离目标与背景，尤其是对于去除背景杂波有很好的效果。在这个方法中，小波变换被用来预处理红外图像，降低背景噪声的影响。 支持向量回归(SVR)是支持向量机(SVM)的一种变体，主要用于回归问题。在本研究中，SVR被用来构建自适应滤波器(SVRBAF)，通过对高频小波系数的处理，可以进一步增强目标相对于背景的特征，从而提高图像的信噪比。SVR的优势在于其能够处理非线性问题，并且具有良好的泛化能力，这使得它在滤波过程中能够更准确地识别和保留目标信息。 序列处理在检测流程的最后阶段起着关键作用。考虑到红外目标的连续性和运动轨迹一致性，通过流水线结构的序列处理，可以跟踪目标并减少误检的可能性。这种处理方式可以有效地整合时间序列上的信息，提高检测的稳定性和准确性。 基于小波和SVR的红外弱小目标检测方法是一种综合应用了多种现代信号处理技术的创新方法，它克服了传统方法在处理红外弱小目标时的局限性，提升了检测的效率和可靠性。这一方法不仅对于红外成像系统的设计和优化有着重要的理论意义，而且在实际的军事、航空航天和安全监控等领域具有广阔的应用前景。