红外小目标检测matlab程序

资 源 简 介

红外小目标检测matlab程序

详 情 说 明

基于文献《Infrared Small-Target Detection Using Multiscale Gray Difference Weighted Image》的红外目标检测方法，其主要思想是通过多尺度灰度差异加权来增强小目标的显著性。该方法特别适用于复杂背景下的弱小红外目标检测，能够有效抑制背景干扰并突出目标信号。

该方法的核心流程可分为以下几个步骤：

多尺度灰度差异计算 首先，通过构建不同尺度的局部窗口来计算每个像素点与其邻域的灰度差异。通过多尺度分析，能够更好地捕捉不同大小的目标特征，避免单一尺度带来的局限性。

加权图像生成 在计算多尺度灰度差异后，采用加权策略对不同尺度的结果进行融合。权重通常基于目标与背景的对比度进行自适应调整，使得目标区域在最终加权图中更加突出。

目标检测与阈值分割 利用加权图像进行目标检测，通常采用自适应阈值或最大类间方差法（OTSU）进行二值化处理，从而提取潜在目标区域。

在MATLAB实现中，该方法的关键在于高效的多尺度滑动窗口计算和加权融合策略。通过优化卷积运算或采用积分图加速，可以在保证检测精度的同时提升运算速度。

这种方法适用于红外成像中的弱小目标检测，如无人机、导弹等远距离目标的早期预警系统。同时，该算法也可扩展至其他低信噪比场景的目标检测任务。