激光与红外

作者：王鹤

单位：陕西师范大学物理学与信息技术学院,陕西 西安 710119；

关键词：红外小目标;双树复小波;二次小波分解;改进Top-Hat;图像熵

基金：中国自然科学基础研究项目(No.61772325)资助

双树复小波分析是一种有效的图像处理方法,但是将其直接应用于红外小目标检测时,由于其对图像中的高频信息特别敏感,无法在保留目标的同时有效地滤除噪声。论文充分利用双树复小波方法方向性好的优点,并针对其高频敏感问题,提出了一种基于双树复小波变换与图像熵的红外小目标检测算法,从而能够有效去除图像中的杂波,同时凸显出小目标。该算法首先对原始图像进行双树复小波分解,将其低频子带置零,并利用高频子带进行双树复小波重构；接着,对重构后的图像进行二次双树复小波分解,并采用改进的Top-Hat算子对分解后的低频子带进行滤波,同时保留分解后±15°方向的子带,并通过高通滤波对其进行处理；之后,将滤波后的低频子带图像与原低频子带图像进行差分,得到低频差分图像；最后,利用低频差分图像与滤波后的高频子带图像进行红外图像重构,并通过局部图像熵进行加权,从而提取出红外小目标。实验结果表明,与对比算法相比,本文算法在BSF与SCRG方面表现优越,可以有效抑制背景中的杂波并提高小目标的信杂比。

来源：2020年第9期

《激光与红外》期刊编辑部

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