【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机图像红外弱小目标检测，具体涉及一种基于自适应对比度增强的红外弱小目标检测方法。
技术介绍
1、小目标检测在各个领域都有应用，如主动防御、预警、海上救援。由于光学成像距离长，红外图像中的投影目标通常非常小(即小于9×9像素)，在颜色、形状和纹理方面提供的线索很少。此外，目标的红外辐射在远程传播后显著降低，导致红外小目标的信噪比(snr)较低。因此，当存在强噪声和复杂的背景杂波时，低信杂比(scr)的弱小目标很容易被背景遮挡，导致漏报或虚警。因此，对复杂红外背景下的小目标进行鲁棒检测仍然是一项具有挑战性的任务。
2、基于滤波的方法(即顶帽滤波器top-hat和最大中值maxmedian/最大均值滤波器maxmean)从输入图像中减去估计的背景图像得到的前景图像中检测小目标。虽然这些方法比较容易实现，但它们通常只在平滑的背景上有效。受人类视觉系统(human visualsystem,hvs)的启发，基于局部对比度的方法假设目标不是图像中最亮的区域，而是对比度最高的区域，该方法在检测精度和计算速度方面具有巨大潜...
【技术保护点】
1.一种基于自适应对比度增强的红外弱小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应对比度增强的红外弱小目标检测方法，其特征在于，在所述步骤S1中，读取输入红外图像I，图像大小为H×W，其中W为图像的宽度，H为图像的高度。
3.根据权利要求2所述的一种基于自适应对比度增强的红外弱小目标检测方法，其特征在于，在所述步骤S2中，拟合得到的连续的二元三次函数如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于自适应对比度增强的红外弱小目标检测方法，其特征在于，在所述步骤S3中，梯度矢量图的具体获取过程如下：
<...【技术特征摘要】
1.一种基于自适应对比度增强的红外弱小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应对比度增强的红外弱小目标检测方法，其特征在于，在所述步骤s1中，读取输入红外图像i，图像大小为h×w，其中w为图像的宽度，h为图像的高度。
3.根据权利要求2所述的一种基于自适应对比度增强的红外弱小目标检测方法，其特征在于，在所述步骤s2中，拟合得到的连续的二元三次函数如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于自适应对比度增强的红外弱小目标检测方法，其特征在于，在所述步骤s3中，梯度矢量图的具体获取过程如下：
5.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪婧，余志强，沈浩，王吴凡，费习宏，王康，
申请(专利权)人：安徽工业大学，
类型：发明
国别省市：
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