基于各向异性双边滤波红外背景抑制方法研究

摘要

红外复杂背景抑制作为红外弱小目标检测的重要环节,直接影响着后续算法的目标检测概率和虚警率.针对各向同性双边滤波背景抑制方法因无法改变背景预测方向,在方向性的结构化云边缘存在较大预测残差的问题,本文设计了一种利用原始图像邻域统计信息自适应更新滤波尺度、掩模尺寸和滤波方向的各向异性双边滤波背景预测器,以最大限度地分离目标和背景.仿真实验表明该方法对输入信杂比为4的目标的信杂比增益大于4和对原始图像邻域杂波的背景抑制算子大于4.