基于频域映射与多尺度Top-Hat变换的红外弱小目标检测算法

提出了基于频域映射与多尺度Top-Hat变换的红外弱小目标检测算法。通过分割经典Top-Hat的单一结构元素,获得多尺度膨胀结构元素,对红外弱小目标进行增强,有效抑制杂波与噪声背景;基于Butterworth低通滤波与截止频率,构建Butterworth差异带通滤波,联合Fourier变换,建立粗显著性检测机制,通过提取其幅度与相位频谱,基于2D高斯平滑滤波,定义细显著性检测机制,在频域中凸显弱小目标,并将红外目标的空间与强度相关性作为识别标准,精确定位候选目标;根据红外目标运动与虚警的速度差异特征,定义弱小目标连续帧速度模型,在帧间充分抑制候选区域中的虚假目标,检测出完整的弱小目标。实验结果显示:与当前红外弱小目标检测技术相比,面对复杂背景干扰,提出的算法具有更高的检测精度,可精确定位出完整的弱小目标,呈现出更好的ROC特性曲线。