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摘要
针对复杂背景下的红外小目标检测问题，提出了基于频域显著性分析和形态学滤波相结合的图像处理算法。通过构建图像频域显著性分析图，并引入自适应阈值实现显著图的分割，提取感兴趣区域(ROI)以确定候选目标，达到凸显目标并抑制背景的目的。为抑制残余的杂波干扰，基于候选目标轮廓尺寸自适应并引入新的评价机制实现滤波结构元的筛选，采用新型Top-hat滤波技术消除伪目标响应。本算法充分利用红外小目标的频域显著性和空域尺寸先验信息的互补性实现检测，在设计中则平衡了计算复杂度与处理效果的矛盾关系，在有效提升检测指标的同时保证了实时计算的工程需求。实验表明本文提出的算法能显著提高目标信噪比，高效和准确地检测噪声背景下的弱小红外目标。
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单位中国电子科技集团公司第五十八研究所
