基于梯度倒系数滤波的小目标检测背景抑制MATLAB算法实现

资 源 简 介

本项目实现梯度倒系数滤波算法，通过分析图像梯度特征构建自适应权重矩阵，有效抑制均匀和复杂纹理背景，显著增强小目标信噪比。MATLAB实现包含完整的图像处理和可视化模块。

详 情 说 明

基于梯度倒系数滤波的小目标检测背景抑制算法实现

项目介绍

本项目为MATLAB实现，针对小目标检测任务中的背景抑制问题，开发了梯度倒系数滤波算法。该算法通过分析图像中像素的梯度分布特征，构建自适应的梯度倒系数权重矩阵，对原始图像进行空间域滤波，从而有效抑制均匀背景与复杂纹理背景，同时增强小目标的显著性，显著提升目标区域的信噪比(SNR)，为后续的目标分割与识别提供高质量的预处理结果。

功能特性

• 梯度特征分析：精确计算图像中各像素点的梯度信息，识别背景区域与潜在目标区域的特征差异。
• 自适应权重滤波：基于梯度幅值构建倒系数权重矩阵，根据局部区域特征动态调整滤波强度，实现背景的自适应抑制。
• 信噪比提升：算法处理后可量化输出图像信噪比的提升效果，便于评估算法性能。
• 可视化支持：提供梯度权重分布图，直观展示滤波核在图像不同区域的作用强度。
• 参数灵活可调：支持用户自定义滤波窗口尺寸、梯度阈值、增强系数等关键参数，以适应不同的应用场景。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的灰度图像（格式支持uint8或double类型，尺寸范围32x32至4096x4096）置于程序可访问路径。
2. 设置处理参数（可选）：根据需要调整main.m脚本中的参数，如滤波窗口大小（默认为3x3或5x5）、梯度阈值、增强系数等。
3. 运行主程序：在MATLAB命令窗口中执行main.m脚本，程序将自动完成图像读取、背景抑制处理、结果生成与展示。
4. 获取输出结果：

- 背景抑制后的增强图像（double矩阵） - 梯度倒系数权重分布图（可选可视化） - 处理前后的信噪比(SNR)对比报告 - 二值化目标检测结果（经阈值分割后，可选）

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016a或更高版本
• 内存建议：处理高分辨率图像（如4096x4096）时，建议可用内存不小于4GB

文件说明

主程序文件main.m承担了该项目的核心调度与执行功能，其内部实现了完整的算法处理流程：包括图像数据的读取与格式校验、关键运行参数的初始化与配置、梯度倒系数滤波算法的核心计算步骤、背景抑制后图像的生成与信噪比分析，以及最终结果的可视化展示与数据输出。该文件是整个项目的入口与集成核心。