基于区域生长与区域覆盖比的红外弱小目标检测

作者：鲁晓锋^*; 李思训; 柏晓飞; 黑新宏

来源：西安理工大学学报, 2023, 39(04): 547-556.

DOI：10.19322/j.cnki.issn.1006-4710.2023.04.011

• 红外图像
• 小目标检测
• 复杂背景
• 区域生长

为了提高复杂背景下红外弱小目标的检测能力，提出了一种基于区域生长与区域覆盖比的新方法。本文中主要针对目标的三个特征：1)目标的最大灰度值与邻域背景之间存在较为明显的灰度间隙；2)目标在局部范围内具有较高的灰度值；3)目标像素分布较为紧凑，建立了一种新的小目标检测算法。首先，对原始图像计算局部对比度并筛选出候选种子点。其次，对每个候选种子点在原始图像上进行阈值区域生长算法并计算得到区域覆盖比(RCR)。然后，使用自适应尺寸的三层窗口计算得到自适应灰度差(AGVD)。最后，采用阈值分割方法分离出真实目标。通过在真实测试数据集上的实验表明，与现有算法相比，所提出的算法具有较高的检测精度和较低的虚警率。

• 单位
  西安理工大学