【目标检测】红外小目标检测算法：基于局部强度和梯度特征的改进方法Matlab论文复现

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🔥 内容介绍

红外小目标检测是计算机视觉领域的一项极具挑战性的任务，其难点在于目标尺度变化剧烈以及背景杂波干扰严重。现有方法在应对尺度变化和复杂背景时常常面临精度不足或鲁棒性较差的问题。本文针对这一难题，着眼于红外小目标的内在特性，提出了一种基于局部强度和梯度特征的改进算法。该算法充分利用了红外小目标通常呈现高斯型分布的特性，从强度和梯度两个维度刻画其局部特征，有效地增强目标并抑制背景杂波，最终实现精确的目标检测与分割。

与传统的基于全局特征或单一局部特征的方法不同，本文算法的核心思想在于综合考虑红外小目标的强度和梯度信息。具体而言，我们基于以下两个关键的局部特性来表征红外小目标：首先，目标像素的强度值通常高于其局部邻域像素的强度值；其次，指向目标中心的梯度矢量往往在目标周围呈规律性分布。这两个特性共同构成了一种对红外小目标的独特描述，能够有效地区分目标与背景杂波。

基于上述两个局部特性，我们构建了局部强度和梯度 (LIG) 特征图。该特征图的计算过程如下：首先，对于图像中的每一个像素点，计算其局部邻域的平均强度值。然后，将该像素点的强度值与其局部邻域平均强度值进行比较，如果前者显著大于后者，则该像素点被认为具有较高的目标概率，其在LIG特征图中的值相应地被增强。同时，计算该像素点指向目标中心的梯度矢量，并根据梯度矢量的分布规律，进一步调整LIG特征图中的值。通过这种方式，我们可以有效地增强目标区域的响应，同时抑制背景杂波的影响。最终生成的LIG特征图将显著突出红外小目标，并降低背景的干扰程度。

相比于直接对原始红外图像进行分割，利用LIG特征图进行目标分割具有显著优势。由于LIG特征图有效地增强了目标区域并抑制了背景杂波，因此在后续的分割过程中，我们可以采用相对简单的分割算法，例如阈值分割或区域生长算法，即可获得令人满意的结果。这极大地简化了算法的复杂度，并提高了算法的实时性。

为了验证该算法的有效性，我们在真实红外图像数据集上进行了大量的实验。实验结果表明，该算法在抑制背景杂波和提高目标检测精度方面具有显著的优势。相比于几种先进的红外小目标检测算法，本文提出的算法在多种评价指标上均取得了更好的结果，例如，目标检测率、漏检率和虚警率等。这充分证明了该算法的优越性和鲁棒性。

然而，该算法也存在一些局限性。例如，算法的参数选择对最终的检测结果有一定的影响，需要根据具体应用场景进行调整。此外，对于目标形状极不规则或严重遮挡的情况，算法的检测效果可能受到一定影响。未来研究可以着重于解决这些问题，例如，通过自适应算法调整参数，或者结合更高级的特征描述方法，进一步提高算法的鲁棒性和泛化能力。

总而言之，本文提出了一种基于局部强度和梯度特征的红外小目标检测算法，该算法有效地利用了红外小目标的局部强度和梯度特性，实现了对目标的有效增强和背景杂波的有效抑制。实验结果表明，该算法具有较高的检测精度和鲁棒性，为红外小目标检测领域提供了一种新的有效方法。未来的研究将致力于进一步优化算法，以应对更复杂和极具挑战性的场景。

📣 部分代码

size,Ysize]=size(I);

I=double(I);

Gradient_Img1=zeros(Xsize,Ysize);%

Gradient_Img2=zeros(Xsize,Ysize);

Gradient_Img3=zeros(Xsize,Ysize);     

Gradient_Img4=zeros(Xsize,Ysize);

Gmap=zeros(Xsize,Ysize);

Imap=zeros(Xsize,Ysize);

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] Zhang H , Zhang L , Yuan D ,et al.Infrared small target detection based on local intensity and gradient properties[J].Infrared Physics & Technology, 2017, 89:88-96.DOI:10.1016/j.infrared.2017.12.018.

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