基于图像分层的小红外目标检测方法

提出了一种基于图像分层和置信度分析的红外小目标检测方法。 首先，使用霍夫曼树精炼直方图曲线，并自动检测精炼曲线的谷值。 然后，将检测到的谷的灰度值记录为分割阈值，以对原始红外图像进行分层。 在检测到每一层中小的异常区域并将它们定义为候选目标之后，候选目标集由所有层中的候选目标组成。 最后，计算并分类每个候选目标的基于异常的置信度。 具有最大置信度的候选目标被视为真实目标。 实验表明，该方法具有鲁棒性和高效性。