基于局部对比度的自适应Top-Hat红外小目标检测

Top-Hat的检测性能受限于固定单一的结构元素，导致对复杂背景的抑制能力差。针对该方法的不足，提出两种具有递进关系的改进Top-Hat算法。首先依据小目标与其邻域灰度值差异，改进了Top-Hat变换，提出了一种具有双结构元素的Top-Hat算法，分别为膨胀和腐蚀操作设计了各自的结构元素，并且调整了开运算的运算顺序，以提高对红外小目标的检测性能。在此基础上，又提出一种基于局部对比度的自适应双结构Top-Hat红外小目标检测方法，通过计算局部对比度得到显著图，获得先验信息，自适应地改变双结构元素的大小，利用目标区域及其邻域的灰度值差异来抑制背景和增强目标。与同类方法和非同类方法进行对比实验研究，结果表明，所提基于局部对比度的自适应Top-Hat方法在5种评价指标中均表现突出。