基于梯度的小目标检测算法

资 源 简 介

基于梯度的小目标检测算法

详 情 说 明

红外图像中的小目标检测是计算机视觉领域的一个经典难题，这类目标通常只占据几个像素且缺乏纹理特征。基于局部强度和梯度特征的检测算法通过结合两种关键信息，有效解决了低信噪比环境下的检测问题。

算法的核心思想可分为三个层次：首先利用局部强度差异计算来突出潜在目标区域，因为真实目标通常会表现出与周围背景明显的强度对比；其次通过多方向梯度计算来捕捉目标边缘特征，梯度特征能够有效抑制复杂背景的干扰；最后将强度特征与梯度特征进行融合，通过自适应阈值处理完成目标检测。

这种方法的关键优势在于：对不均匀背景具有鲁棒性，能够有效区分真实目标和背景杂波；计算复杂度适中，适合实时处理场景；不需要预先训练模型，适用于各类红外传感器数据。在实际应用中，该算法已被证明能够在保持高检测率的同时，将虚警率控制在较低水平。