结合目标特性和局部背景类别预测的红外小目标检测

摘要

探索了一种结合目标特性和局部背景类别预测的红外小目标检测算法.具体研究了红外天空小目标检测中屏蔽地物虚警的问题.在复杂的红外场景中,地面物体由于复杂多变造成的虚警会严重影响系统的探测灵敏度和鲁棒性.如果仅从目标特性入手,难以滤除地物虚警.首先利用新Top Hat变换提取出潜目标.然后,对每个潜目标,一方面利用目标特性获得一种潜目标为真实目标的可能性度量,另一方面考虑潜目标一定大小的邻域背景,根据对背景类别(天空或者地物)的预测获得另一种可能性度量.最后,结合两种度量滤除虚假目标.实验表明,相比仅考虑目标特性的算法,本文算法的探测性能有了很大提升.