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摘要
针对红外图像处理技术中弱小目标检测的重要性及关键性，提出一种基于非线性抗噪声估计的检测算法来解决高可靠性、高鲁棒性的弱小目标检测问题。提出的方法基于传统视觉显著度算法及空间距离处理方法，对目标及背景区域采用非线性加权方法进行估计，在不显著降低目标信号信噪比的基础上，削弱孤立微小噪声点对检测算法性能的影响，可提高抗噪性能。首先，采用模块化及非线性映射方式预测背景；然后，融入距离相关因子滤除噪声干扰；最后，在处理结束的图像上进行二值化阈值分割，自动检测并向下一级处理软件输出目标位置信息。实验结果表明：提出的算法与近年来先进的弱小目标检测算法相比，在受试者测试曲线上，在相同的虚警率下，可获得更高的检测率，对背景噪声的抑制很明显；在局部信噪比及背景抑制因子的测试比对数据上，提出的算法可获得更高的检测指标。缺点是算法采用了非线性处理技术，运算效率较低，需进一步优化算法以提高计算速度，实现算法的实时目标检测。
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单位西昌学院
