基于LCM算法的红外小目标检测及Matlab源码实现

基于LCM算法的红外小目标检测及Matlab源码实现

红外小目标检测是计算机视觉中的重要研究方向之一。本文将介绍基于LCM（Local Contrast Maximization）算法的红外小目标检测方法，并提供相应的Matlab源码实现。

一、LCM算法简介
LCM算法是一种基于局部对比度最大化的红外小目标检测方法。其核心思想是通过增强图像中的目标和背景之间的对比度来实现目标的检测。该算法具有计算简单、鲁棒性强等优点，在红外小目标检测中取得了较好的效果。

二、LCM算法的实现步骤

1. 预处理：首先，将输入的红外图像进行预处理，包括灰度化、高斯滤波等操作，以提高后续处理的效果。

2. 局部对比度计算：对预处理后的图像，以滑动窗口的方式计算每个像素点的局部对比度。局部对比度可以使用各种方法计算，例如梯度、方差等。

3. 对比度增强：根据计算得到的局部对比度，对图像进行对比度增强，以突出目标和背景之间的差异。

4. 阈值分割：对增强后的图像进行阈值分割，将目标从背景中分离出来。阈值的选择可以根据具体情况进行调整。

5. 目标检测：通过形态学处理等方法对分割得到的目标进行形态学操作，如膨胀、腐蚀等，以去除噪声并连接目标的不连续区域。

三、Matlab源码实现
下面是基于LCM算法的红外小目标检测的Matlab源码示例：

% Step 1: 图像预处理
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