红外小目标检测方法：融合精确配准与加权差异技术 梁泉、 王腾、 王克芳、 赵立星、 李晓燕、 陈凡生

《Sensors》：Infrared Small Target Detection Method Fusing Accurate Registration and Weighted Difference Quan Liang, Teng Wang, Kefang Wang, Lixing Zhao, Xiaoyan Li and Fansheng Chen

　　

摘要

低轨道热红外双向扫帚成像技术能够提供宽覆盖范围和高空间分辨率，适用于监测飞机等移动目标。然而，较大的扫描角度和地形起伏会导致非刚性几何变形以及前后扫描之间的辐射度不一致性。这些因素会在差异图像中产生强烈的杂散信号，从而降低对小型和微弱目标的检测能力。为了解决这一问题，我们提出了一种红外小目标检测方法，该方法结合了精确的配准技术和加权差异处理。首先，我们设计了一种混合多尺度配准算法，通过稀疏特征点匹配实现粗略的仿射配准，然后通过整合全局灰度驱动力和局部稀疏特征引导力来迭代校正非线性变形，最终获得0.3281像素的配准误差。在此基础上，我们提出了一种多尺度加权卷积形态差异算法。该方法构建了一种新颖的双结构空心帽变换来准确估计背景，并引入了多方向卷积机制以有效抑制各向异性边缘杂散信号并增强目标显著性。在SDGSAT-1热红外双向扫帚数据上的实验表明，该方法的误报率为0.15%以下时，目标检测率为91.2%，显著性系数（SCRG）为18.27。该算法优于现有的竞争算法，为基于空间的空中移动目标检测提供了有用的参考。