基于显著性与帧间差分的红外弱小目标检测

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1、32航天电子对抗第31卷第4期基于显著性与帧间差分的红外弱小目标检测司马端，龙云利，安玮，王普(国防科技大学电子科学与工程学院，湖南长沙410073)摘要：针对复杂背景下弱小目标检测问题，提出一种基于图像显著性和帧间差分相结合的红外弱小目标轨迹检测算法。该算法首先利用高效的频域残差法检测目标可能的存在区域，再利用帧间差分法消除背景孤立的奇异点和背景变化较强烈的部分，突出了目标信息。然后将差分图像进行累加初步得到目标的轨迹，经过累加后的图像目标的能量较杂波和噪声有了显著的提高。最后通过门限分割和轨迹关联进一步剔除

2、虚警目标。仿真实验表明，算法在不同的背景杂波和目标尺寸下都有较好的检测性能，便于硬件实现和后续的识别与跟踪。关键词：弱小目标；显著性检测；帧间差分；红外图像中图分类号：TN976文献标识码：AInfraredsmalltargetdetectionbasedonsaliencyandframe·-to--framedifferenceSiMaduan，LongYunli，AnWei，WangPu(CollegeofElectronicScienceandEngineering，NationalUniversit

3、yofDefenseTechnology，Changsha410073，Hunan，China)Abstract：Analgorithmofsmallanddiminfraredtargetdetectionbaseonsaliencyandframetoframedifferencetheoryisproposedcomplicatedbackground．Thisalgorithmfirstlyusingspectralresidualapproachtodetectthetargetmaylocatedr

4、egionintheimagewithhighperformance．Thenbyuseofframetoframedifferencetoeliminatetheisolatedpointandchangeintenselypartinthebackground，inordertoprominentthesmalltarget．Thenextwewilladdthedifferenceimagestogetthetargettrajectorypreliminary，thepowerofsmalltarget

5、intheaddedimagecanenhancedcomparetoclutterandnoise．Thelast，adopttothreshodsegmentionandtrajectoryassociationtofalsealarmtarget．Analysisoftheresultshowsthatproposedalgorithombackgroundsuppressionperformanceisremarkablyimprovedcomparedtotraditionalmethod．What’

6、smore，itverysuitableforrealizebyhardwareandcontributetorecognitionandtracking．Keywords：dimandsmalltarget；saliencydetection；frametoframedifference；infraredimage0引言远距离红外探测技术被广泛用于遥感、航天等领域。由于目标到红外传感器距离很远，在视场中目标通常为点状或斑状的小目标，缺乏形状、纹理等信息，且由于背景杂波和大气传输衰减的影响，造成红外探测器形成的

7、图像信噪比较低，目标易淹没在背景杂波之中，给检测带来了困难。因此，在复杂背景环境下有效地检测红外弱小目标对于提升红外探测系统的性能具有重要意义。收稿日期：2015—04—28；2015—07—02修回。作者简介：司马端(1989一)，男，硕士研究生，研究方向为空间信息获取与处理。在红外图像中的弱小目标集中于一个相对较小的区域，与其邻域背景区域具有不相关的特点。因此可以认为小目标是图像中的显著区域，除此之外在图像中背景变化较快的地方和随机噪声也具有与周围背景不相关的特点，所以背景中的噪声和突变的地方也是图像中的显

8、著性区域。在得到图像的显著性区域后结合目标的灰度信息和运动信息，通过图像累加进行目标能量累积，能有效提高图像信噪比。本文根据这一思路提出了基于显著性和帧问差分的弱小目标检测算法，仿真结果表明本文算法能较好地抑制噪声，保留目标的能量，对于不同尺寸和不同运动速度的目标均具有较好的检测能力。2015(4)司马端，等：基于显著性与帧间差分的红外弱小目标检测33l利用频域残差的显著性检测视觉注意