李 斌,李秀红,艾斯卡尔·艾木都拉

(新疆大学信息科学与工程学院,新疆 乌鲁木齐 830046)

1 引 言

红外复杂场景下的小目标检测研究的意义极其重要。首先,在军事领域的导弹防空预警、导弹精准制导和海上漂浮地雷侦查中发挥了非常重要的作用[1]。其次,现如今由于轻量化的小型无人机的普遍使用,导致存在边防间谍无人机的威胁与在敏感设施中未经授权的无人机的侦查偷拍的威胁,所以远距离检测和监视非法无人机至关重要。小目标检测也为小目标跟踪技术提供了基础。由于诸如目标对比度极低和背景复杂杂波较高[2]之类的问题,在红外图像中准确检测非常小的目标仍然是一项艰巨的任务。

红外小目标的检测遇到的难点如下:①目标距离非常远而导致目标的形状特点与纹理特点极其的少；②光学模糊的原因直接导致红外小目标在焦平面上发生畸变与点扩展；③红外小目标的强度在不同的环境与天气中不固定；④红外小目标的背景复杂且噪点高,比如存在海空背景、山地背景与高楼宇背景等等,复杂背景会导致阳光反射、场景或云层变换等等问题。

近几年在红外场景下的小目标检测方法可以分为两大类:顺序检测算法和单帧检测算法。关于顺序检测算法有:基于动态规划的算法[4]、基于最大似然估计的算法[5]、基于假设检验的算法[6]；关于单帧检测算法有:基于最大中位数和最大均值滤波器的算法[7]、基于二维最小均方自适应滤波器的算法[8]、基于形态学滤波的算法[9]。……