基于极端学习机背景预测的红外小目标检测算法

摘要

为自适应检测复杂环境中的红外小目标,提出了基于极端学习机背景预测的红外小目标检测算法.首先,依据灰度值分布设计局部边缘敏感平滑滤波器,在相近的灰度范围内,使中心像素的灰度值等于邻域内多数灰度值的融合,对红外图像进行滤波,能够去除大量噪声并突出图像主要结构;其次,利用极端学习机对滤波后的图像建立回归模型,以邻域像素值为输入,以中心像素值为输出训练模型,并对背景进行预测,得到的图像与滤波后的图像做差,得到小目标显著图;最后,利用图像块对比特性对显著区域处理,使小目标区域均匀突出,抑制背景区域,并经过简单阈值操作,实现对红外小目标的检测.实验结果表明:与其他检测算法相比,在复杂背景下,本文算法检测结果的局部信噪比增益最高,单帧检测时间为0.18s.本文算法对背景进行学习,发掘背景与目标的差异,提高了算法的适应能力,并且能够有效检测小目标.