基于双邻域梯度的红外偏振弱小目标检测算法（特邀）

作者：杨争烨; 王世勇; 辛剑桥; 马一哲; 吴滢跃

来源：光电技术应用, 2023, 38(05): 37-41+49.

DOI：10.3969/j.issn.1673-1255.2023.05.007

• 红外弱小目标
• 偏振信息
• 图像融合
• 多尺度分解
• 双邻域梯度

偏振探测技术是一种场景多维光学信息获取技术，它能够应用于弱小目标探测任务中，可以克服传统光学探测技术难以在低照度场景、恶劣天候条件下探测的不足。但偏振图像中的目标尺寸小响应弱，而且背景杂波和图像噪声的分布特征不同于强度图像，是检测算法需要解决的问题。首先分析偏振成像原理，比较了偏振图像与传统强度图像的特点；然后对强度图像和偏振图像进行融合增强；最后根据局部对比度显著性理论，提出了基于双邻域梯度的偏振融合图像目标检测算法。实验结果表明，与传统算法相比，文中算法更充分利用了偏振图像特点，可以更有效实现弱小目标检测。

• 单位
  中国科学院; 中国科学院上海技术物理研究所; 中国科学院大学