赵爱罡，王宏力，杨小冈，陆敬辉，姜 伟，黄鹏杰

（1.第二炮兵工程大学 控制工程系，西安 710025；2.第二炮兵工程大学 士官学院，青州 262500）

基于极端学习机背景预测的红外小目标检测算法

赵爱罡1,2，王宏力1，杨小冈1，陆敬辉1，姜 伟1，黄鹏杰1

（1.第二炮兵工程大学 控制工程系，西安 710025；2.第二炮兵工程大学 士官学院，青州 262500）

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 0.18 s。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。

极端学习机；红外小目标；背景预测；回归模型

红外小目标检测技术是目标识别与跟踪中的关键技术，广泛应用于精确制导、防空预警、卫星遥感等领域[1]。……