刘伟宁

(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033)

1 引言

人们希望在小目标阶段，即目标与传感器距离较远时就能对弱小目标进行有效的检测和识别，因此，弱小目标的实时检测与跟踪已成为光学图像处理领域研究的重点，并广泛应用于工业、军事等领域。

弱小目标的特点是在图像中目标与周围背景灰度值相差较小，并且目标几何尺寸较小，在实际应用中，往往针对较远距离的目标，其所形成的图像上目标强度一般较弱，相对尺寸也较小。因此，研究低信噪比图像中小目标的实时检测及跟踪算法很有意义。

对复杂背景中弱小目标测量的最大困难是目标检测，只有检测并识别出目标，才能进一步跟踪目标，而图像中的背景噪声对于目标检测干扰很大，因此如何把弱信号从背景噪声中提取出来，是迫切需要解决的难题。传统的目标检测方法有很多，如利用Sobel、Prewwit等目标检测方法可以将对比度较强的目标从背景中提取出来，但是当目标弱到一定程度并且背景噪声比较严重时，则无法实现目标的稳定提取，或者产生较高的虚警率，使系统无法正常工作。尤其是在远距离成像中，目标与背景的对比度较低，边缘模糊，而且目标在成像平面上所占的像素较少，致使跟踪检测更加困难。

目前，根据弱小目标固有的特点，各种检测、识别和跟踪算法不断涌现［1-3］，其中小波变换方法亦应用于弱小目标检测中，并取得了较好的效果。……