低对比度图像小目标识别

资 源 简 介

低对比度图像小目标识别

详 情 说 明

在计算机视觉领域，低对比度环境下的小目标识别一直是一个具有挑战性的任务。这类问题常见于荧光显微镜下的生物分子轨迹追踪、海上舰船监测等应用场景，其难点主要在于目标与背景的灰度差异极小，且目标尺寸往往只占几个像素。

一种有效的解决思路是采用top-hat变换（顶帽变换）这一形态学处理方法。该方法通过先腐蚀后膨胀的操作，能够有效突出比结构元素小的明亮区域，同时抑制大面积背景干扰。对于暗背景上的亮目标（如荧光轨迹），白顶帽变换特别适用；而对于亮背景上的暗目标（如某些海面舰船），则可使用黑顶帽变换。

实际应用中，算法通常需要配合多尺度处理策略，因为目标尺寸可能未知。可以先采用不同尺寸的结构元素进行多级top-hat变换，然后通过响应最大值确定最优尺度。对于海平面这类具有波浪噪声的场景，建议先进行背景建模或频域滤波预处理。

后续处理中，简单的阈值分割可能不足以应对复杂的低对比度场景，可以考虑采用局部对比度增强、显著性检测或深度学习等方法进行补充。特别是在荧光轨迹追踪中，还需要加入时间连续性约束来提高跟踪鲁棒性。