基于梯度倒系数滤波的小目标检测MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目利用梯度倒系数滤波算法，针对红外与遥感图像中的弱小目标进行背景抑制与信噪比增强。通过构建与梯度成反比的权重矩阵，有效突出目标特征，提升图像处理效果。

详 情 说 明

基于梯度倒系数滤波的小目标背景抑制与信噪比提升系统

项目介绍

本项目实现了一种梯度倒系数滤波算法，专门针对红外图像、遥感图像等包含弱小目标的场景。系统通过计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向，构建与梯度成反比的滤波系数权重矩阵，有效抑制平缓变化的背景区域，同时保留和增强具有明显梯度变化的小目标特征。包含完整的图像预处理、梯度计算、权重矩阵生成、滤波操作和结果可视化流程，可显著提升小目标检测的信噪比。

功能特性

• 梯度计算：采用Sobel/Prewitt算子进行二维梯度计算
• 自适应权重：生成与梯度幅值成反比的滤波系数权重矩阵
• 背景抑制：基于卷积操作的背景区域有效抑制
• 目标增强：弱小目标特征的保留与增强
• 可视化分析：梯度幅值分布图、权重系数热力图显示
• 性能量化：信噪比提升程度量化报告（dB值）

使用方法

输入要求

• 输入类型：灰度图像矩阵（uint8或double类型）
• 数据格式：M×N的二维矩阵，支持常见图像格式（jpg、png、bmp等）
• 可选参数：滤波器尺寸（默认3×3）、梯度阈值调节参数

输出结果

• 主要输出：经过背景抑制的滤波后图像（double类型矩阵）
• 辅助输出：梯度幅值分布图、权重系数热力图
• 性能指标：信噪比提升程度量化报告（dB值）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持常见的图像文件格式读写

文件说明

主程序文件整合了完整的处理流程，包含图像读取与预处理、梯度幅值与方向计算、自适应权重矩阵构建、背景抑制滤波操作、结果图像与特征图可视化展示，以及信噪比提升效果的量化分析功能。