浙江省建设信息港的网站想做网店怎么做

摘要：本文详细介绍了一种基于人类视觉系统特性的红外弱小目标检测算法——Multiscale patch-based contrast measure (MPCM)。该算法通过增强目标与背景的对比度，有效检测红外图像中的弱小目标，并在MATLAB环境中进行了复现与实验验证。

关键词：红外检测、弱小目标、图像处理、模式识别、自适应检测

参考文献：Y. Wei, X. You, and H. Li, “Multiscale patch-based contrast measure for small infrared target detection,” Pattern Recognit., vol. 58, pp. 216–226, 2016. 本文是对上述文献中的Multiscale patch-based contrast method, MPCM算法的详细解析与MATLAB复现，并给出实验结果。

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

1. 引言

传统的红外目标检测算法存在一些局限性，如不能有效抑制背景、只能检测亮目标、平滑目标或耗时等问题。针对这些缺陷，本文提出了MPCM算法，旨在提高检测率和实时性，同时降低虚警率。

1. MPCM算法的创新点

1、提出了一种新的衡量目标局部对比度的方法，能够同时增强亮目标和暗目标，并抑制背景。

2、算法设计易于并行化，具有较好的实时性，适用于高检测率和低虚警率的应用场景。

1. 相关工作

3.1 Local Contrast Method (LCM)

LCM是最经典的基于人类视觉对比度机制的算法，通过计算目标区域与局部背景区域的对比度，增强目标并抑制背景。然而，LCM存在易受高亮点噪声干扰和算法实时性差的问题。

3.2 算法原理

LCM使用滑动窗口和子窗口结构来计算局部对比度，假设目标的灰度比邻域高，以此来增强目标区域的像素值。

1. MPCM算法详解

这是一个Multiscale Patch-Based Contrast Measure (MPCM)算法的原理框图。图中包括以下组件：输入红外图像、多尺度补丁提取、对比度计算、目标增强和输出检测目标。箭头指示了这些组件之间的流程。背景简单干净，以突出过程。

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

4.1 算法构成

MPCM算法主要包括两部分：目标增强和阈值分割。

4.2 目标增强

滑动窗口：使用滑动窗口将图像分为目标区域和背景区域。滑动窗口逐像素遍历图像，确定每个位置上的局部区域。

均值滤波：对滑动窗口内的目标区域和背景区域分别进行均值滤波，计算目标区域的均值和背景区域的均值。

显著性对比度图构造：利用均值滤波结果和特定滤波器构造显著性对比度图。显著性对比度图突出目标区域的像素值，使其在背景中更为显著。

4.3 阈值分割

显著性对比度图：利用MPCM算法得到的显著性对比度图，目标区域在对比度图中具有更高的对比度值。

经验阈值：结合经验阈值对显著性对比度图进行分割。阈值分割用于将显著性对比度图中的目标区域与背景区域分离出来，实现目标检测。

4.4 算法步骤

 计算目标区域的均值：

• 使用滑动窗口将图像分割为多个局部区域。

• 对每个滑动窗口内的目标区域和背景区域分别计算其灰度均值。

 构造特定滤波器并进行滤波处理：

• 设计特定的滤波器，用于增强目标区域的显著性。

• 对滑动窗口内的目标区域应用特定滤波器，得到滤波后的目标区域图像。

 计算局部对比度：

• 计算目标区域和背景区域的灰度差异，得到局部对比度值。

• 局部对比度值反映了目标区域在背景中的显著性。

 遍历图像，输出显著性对比度图：

• 将滑动窗口移动到图像的每个位置，计算局部对比度值。

• 将所有局部对比度值组合起来，形成最终的显著性对比度图。

通过上述步骤，MPCM算法能够在红外图像中有效地检测出目标区域。该算法结合多尺度补丁提取和显著性对比度计算，提高了目标检测的准确性和鲁棒性。显著性对比度图使得目标区域在复杂背景中更加突出，便于后续的阈值分割和目标检测。

1. MATLAB复现

为了在MATLAB中实现Multiscale Patch-Based Contrast Measure (MPCM) 算法，我们将按照算法的步骤进行复现，包括图像的预处理、多尺度补丁提取、对比度计算、目标增强和阈值分割。以下是详细的步骤和代码示例。

读取和预处理图像

多尺度补丁提取

计算局部对比度

目标增强

阈值分割

六、算法测试及实验结果

参考文献：

1. Y. Wei, X. You, and H. Li, “Multiscale patch-based contrast measure for small infrared target detection,” Pattern Recognit., vol. 58, pp. 216–226, 2016.

2. C. L. P. Chen, et al., “A local contrast method for small infrared target detection,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 52, no. 1, pp. 574–581, 2014.

3. K. Zhang, et al., “A Difference-Based Local Contrast Method for Infrared Small Target Detection under Complex Background,” IEEE Access, vol. 7, pp. 105503–105513, 2019.

4. J. Han, et al., “A robust infrared small target detection algorithm based on human visual system,” IEEE Geosci. Remote Sens. Lett., vol. 11, no. 12, pp. 2168–2172, 2014.