基于邻域局部最大均值与多尺度形态学滤波的弱小红外目标检测算法

根据弱小目标的成像特性,提出了基于邻域局部最大均值与多尺度形态学滤波的目标检测算法。通过滑动窗口判断图像中心是否为最大值,若是,则用中心点四邻域的两个方向的最大均值替代中心点;否则,计算其四邻域方向极大二值的梯度,根据加权系数计算赋给中心点。遍历整幅图像,用来消除噪声和改善初始图像的信噪比。然后,再对图像进行多尺度的形态学滤波,可以有效地估计背景并将背景从原始图像中移出。改进的自适应分割方法计算阈值之后,从候选点中来提取目标。对序列图像采取多帧关联处理,可以进一步降低虚警率。实验结果表明,该算法易于实现,能提高检出概率,较好并完整地检测出目标,且降低虚警率。