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摘要
复杂背景下的红外图像通常存在信噪比低、邻近像素灰度变化不明显以及易被杂波信号和噪声干扰的特点，导致红外小目标检测困难。为解决上述问题，提出一种基于特征显著性融合的红外小目标检测算法。首先，在空间域中利用目标与其局部背景灰度差异来计算得到灰度显著图，在频域中结合谱残差计算得到背景抑制后的频域显著图；其次，将灰度显著图和频域显著图归一化后通过哈达玛乘积相互融合；最后，通过自适应阈值分割并使用Unger滤波器剔除较小的噪声点，从而提取出目标区域。实验结果表明，所提算法对图像的信噪比有了数十倍的提升，对背景抑制效果显著，并有着检测率高和虚警率低的优点，是一种有效的小目标检测算法。
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单位中国科学院大学; 上海科技大学; 中国科学院上海技术物理研究所
