激光与红外

作者：鲁梅

单位：1.中国科学院光电技术研究所,四川 成都 610209；2.中国科学院大学,北京 100049；

关键词：弱小目标检测;低对比度;低信噪比;梯度特征提取;相关性抑制

针对传统检测方法对低对比度和低信噪比弱小目标检测难度大的问题,提出一种基于梯度特征提取的弱小目标检测方法。首先利用弱小目标的各向同性及在梯度空间中的正负分布特性,提取两个方向梯度特征；然后通过改进的局部对比度算法分别抑制两个方向梯度特征的相似性,融合两个抑制相似性的方向梯度特征,增强目标同时抑制背景；最后通过自适应阈值对结果图进行分割,得到最终检测结果。实验结果表明,该算法不仅能够有效检测极低信噪比与对比度的目标,而且对复杂边缘场景具有很好的抑制效果,在信噪比、背景抑制因子以及检测率方面优于其他算法。

来源：2022年第1期

《激光与红外》期刊编辑部

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