一种新的红外复杂背景自适应抑制算法

摘要

为了解决低信噪比非平稳复杂云层背景下红外弱小目标检测问题,提出了一种新的基于Facet模型的正则化双向扩散滤波算法.该算法采用Facet模型拟合图像曲面,并设计了平均方向导数梯度算子描述拟合图像曲面的多向梯度特征,以准确识别目标和背景的特征差别.结合平均方向导数梯度算子,设计了一种新的正则化双向扩散背景抑制技术.与传统算法相比,这种算法能够依据目标和背景的特征差别自适应地在前向扩散(目标增强)和后向扩散(背景抑制)之间切换,以实现在抑制背景杂波的同时增强目标.理论分析和实验结果表明,这种算法对包含强纹理结构的非平稳复杂云层背景杂波具有良好的抑制作用,并且算法结构简单,运算量小,易于硬件实时实现.