M00109：“基于Facet核方法和随机游走的红外小目标检测MATLAB实现”算法流程与实验结果

内容概要：本文介绍了一种用于红外搜索和跟踪（IRST）应用的新颖红外小目标检测算法。该算法结合了Facet核方法和随机游走（RW）算法，分为四个主要阶段：噪声去除、面元核滤波、基于随机游走的局部对比度描述符（NLCD）以及最终的目标检测。首先，通过局部有序统计和均值滤波去除高亮度像素大小的噪声并平滑红外图像；接着，利用面元核增强目标像素并通过自适应阈值操作提取候选目标像素；然后，提出一种新型的局部对比度描述符（NLCD），以实现杂波抑制和目标增强；最后，在加权图上进行阈值操作以检测目标。实验结果显示，该方法在目标检测精度方面优于传统基线方法。 适合人群：从事红外成像、图像处理、目标检测研究的专业人士和技术人员。 使用场景及目标：①应用于复杂背景下的低信噪比红外小目标检测；②提升红外搜索和跟踪系统的性能和可靠性。 阅读建议：读者可以通过详细阅读每个阶段的具体步骤和实验结果，深入了解该算法的工作原理及其优势。同时，MATLAB实现部分提供了具体的代码实现细节，有助于实际应用中的调试和优化。