基于聚类思想的红外弱小目标检测

针对复杂背景下尺寸未知的红外弱小目标检测难题,一种基于聚类思想的红外弱小目标检测方法被提出。首先,利用小目标形态学特征对原始红外图像进行预处理,生成新的密度特征图。其次,使用改进的密度峰聚类算法对潜在候选目标进行粗定位。然后,针对潜在目标的局部候选集,采用加权模糊集聚类算法对局部候选集进行目标与背景区域的精细分割,利用目标与背景之间的差异性在增强目标的同时抑制虚警。最后,对处理后的局部候选集进行自适应阈值提取真实目标。实验结果表明,与7种对比算法相比,该算法对尺寸未知的小目标具有良好的鲁棒性和检测性能。