研究目的
提出一种由粗到细的方法，通过利用非局部自相似性和局部对比度先验，逐步检测复杂背景中的小红外目标。
研究成果
所提出的由粗到细方法通过利用非局部、局部和多尺度信息，有效分离并检测复杂背景中的微小红外目标，其性能优于现有最先进算法。
研究不足
该方法在非结构化杂波和噪声增加时性能可能会下降。未来的工作包括加快该方法以实现实时应用。
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一种用于红外小目标检测的粗到精方法
DOI：10.1109/LGRS.2018.2872166
期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
在复杂背景下进行红外小目标检测是一个具有挑战性的问题。复杂背景通常包含结构化边缘、无结构杂波和噪声，这些成分具有完全不同的特性。仅利用单一特性很难将这些干扰与小目标分离。为解决这一问题，我们提出了一种由粗到精的渐进式小目标检测方法。在粗检测阶段，利用结构化边缘的非局部自相似性特性将其与随机噪声、无结构杂波及小目标等其他成分分离；在精检测阶段，通过利用小目标在局部区域内的局部对比度先验特性，将其与无结构杂波和噪声区分开来。该方法进一步引入多尺度信息以适应小目标尺寸的变化。这种渐进式检测流程通过单幅图像同时利用非局部、局部和多尺度信息，逐步实现小目标与结构化边缘、无结构杂波及噪声的分离。大量实验结果表明，所提方法优于现有最先进技术。
作者：
Shoukui Yao，Yi Chang，Xiaojuan Qin
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